如何根据选举预测市场行为

触发警告：我表达了一些政治观点。 预测市场是我多年来感兴趣的主题。允许公众中的任何人对未来事件进行投注，并使用这些投注的赔率作为这些事件预测概率的 来源，这是机制设计的一个迷人应用。 可信 中立 密切相关的想法，如 ，一直是我感兴趣的创新工具，可以改善治理和决策。正如 和 以及最近 所表明的那样，预测市场也是区块链（在所有三种情况下都是以太坊）的一个引人入胜的应用。 futarchy Augur Omen 的 PolyMarket 而 2020 年美国总统大选，预测市场似乎终于进入了聚光灯下，尤其是基于区块链的市场从 2016 年的接近零增长到 。 2020 年的数百万美元 作为一个对看到以太坊应用程序跨越鸿沟进入广泛采用非常感兴趣的人，这当然引起了我的兴趣。起初，我倾向于简单地观看，而不是自己参与：我不是美国选举政治方面的专家，所以我为什么要指望我的意见比其他已经交易的人更正确？ 但在我的推特圈子里，我看到越来越多的来自我尊敬的非常聪明的人的论点，他们认为市场 是非理性的，如果可以的话，我 参与并做空它们。最终，我被说服了。 实际上 应该 我决定在我帮助创建的区块链上做一个实验：我在 Augur 上购买了价值 2000 美元的 NTRUMP（如果特朗普输了就支付 1 美元的代币）。 那时我几乎不知道我的头寸最终会增加到 308,249 美元，为我赚取超过 56,803 美元的利润，并且 ，我将把所有这些剩余的赌注都押在愿意交易的对手身上。 在特朗普已经输掉选举之后 在接下来的两个月里发生的事情将被证明是一个关于社会心理学、专业知识、套利和市场效率限制的引人入胜的案例研究，对任何对经济制度设计的可能性深感兴趣的人都有重要的影响。 选举前 我对这次选举的第一次赌注实际上根本不是区块链。当 时，一位我通常非常尊重他的高质量和原创思想的政治理论家立即在 Twitter 上声称，他相信这将分裂反特朗普的投票并导致特朗普获胜。 Kanye 在 7 月宣布竞选总统 我记得当时我认为他的这种特殊观点过于自信，甚至可能是过度内化启发式的结果，即如果一个观点看起来很聪明和逆向，那么它很可能是正确的。 因此 提出赌 200 美元，我自己赌的是无聊的传统亲拜登观点，他光荣地接受了。 ，我当然 9 月份的选举再次出现在我的雷达上，这一次是预测市场引起了我的注意。市场给了特朗普近 50% 的获胜机会，但我在我的 Twitter 圈子里看到许多我尊敬的非常聪明的人指出这个数字似乎太高了。 这当然引发了熟悉的“有效市场辩论”：如果你能以 0.52 美元的价格购买一个如果特朗普输了就给你 1 美元的代币，而特朗普的实际失败几率要高得多，为什么人们不进来买直到价格上涨更多？如果没有人这样做，你是谁认为你比其他人更聪明？ Ne0liberal 出色地总结了他反对当时预测市场准确的案例。 在选举日之前的 Twitter 帖子 简而言之，大多数人至少在 2020 年之前使用的（非区块链）预测市场有各种各样的限制，使得人们很难用少量现金参与。 结果，如果一个非常聪明的个人或专业组织看到他们认为错误的可能性，他们将价格推向他们认为正确的方向的能力将非常有限。 论文指出的最重要的限制是： 每个人可以下注的最低限额（远低于 1,000 美元） 高额费用（例如，PredictIt 的 5% 提款费） 这就是我 地方：虽然陈旧的旧世界集中预测市场可能有低限额和高费用，但加密市场却没有！ 在 9 月反对 ne0liberal 的 在 Augur 或 Omen 上，如果某人认为某些结果代币的价格太低或太高，他们可以购买或出售多少是没有限制的。基于区块链的预测市场遵循与 PredictIt 相同的价格。 如果市场真的高估了特朗普，因为高额费用和低交易限制阻止了更冷静的交易者出价超过过于乐观的交易者，那么为什么没有这些问题的基于区块链的市场会表现出同样的情况价格？ 预测它 占卜师 我的 Twitter 朋友对此的主要回应是，基于区块链的市场非常小众，很少有人，特别是极少数了解政治的人可以轻松获得加密货币。 这似乎是合理的，但我对这个论点并 自信。所以我在特朗普身上下注 2,000 美元，然后就没有继续下去了。 不太 选举 然后选举发生了。在特朗普最初赢得比我们预期更多席位的恐慌之后，拜登最终成为了赢家。 选举本身是否验证或驳斥了预测市场的效率是一个话题，据我所知，这个话题非常容易解释。 一方面，通过标准的 应用，我应该降低我对预测市场的信心，至少相对于 Nate Silver 而言。预测市场给出了拜登获胜的 60% 的机会，内特·西尔弗给出了 。 贝叶斯规则 拜登获胜的 90% 的机会 由于拜登实际上赢了，这证明我生活在一个内特给出更正确答案的世界里。 但另一方面，您可以证明预测市场更好地估计了获胜 。内特概率分布的中位数大约是 538 票选举人团投票中的 370 票投给了拜登： 幅度 特朗普市场没有给出概率分布，但如果你 猜测概率分布，你可能会给出一个中位数约为 300 EC 选票的拜登。 必须从“特朗普获胜的可能性为 40%”的统计数据中 实际结果：306。因此，在我看来，预测市场与 Nate 的净得分似乎是模棱两可的。 选举后 但当时我无法想象的是，选举本身只是一个开始。选举几天后，拜登被各大组织甚至一些外国政府宣布为获胜者。 正如预期的那样，特朗普对选举结果提出了各种法律挑战，但这些挑战中的每一个都 。但一个多月 ！ 很快失败了 以来，NTRUMP 代币的价格一直保持在 85 美分 一开始，猜测特朗普有 15% 的机会推翻结果似乎是合理的；毕竟，他已经任命 最高法院法官，当时党派之争加剧，许多人开始支持团队而不是原则。 了三名 然而，在接下来的三周里，挑战失败的情况越来越明显，特朗普的希望看起来一天比一天黯淡，但 NTRUMP 的价格并没有让步；事实上，它甚至一度跌至 美元左右。 0.82 12 月 11 日，选举结束五周多后， 特朗普推翻投票的企图，NTRUMP 价格最终上涨.... 至 0.88 美元。 最高法院果断一致地驳回了 到了 11 月，我终于确信市场怀疑论者是对的，于是我自己投入并做空特朗普。 这个决定与钱无关。毕竟，仅仅两个月后，我仅仅通过持有狗狗币就可以 的金额要大得多。 赚取并捐赠给 GiveDirectly 相反，它不仅仅是作为一个观察者，而是作为一个积极的参与者来参与实验，并提高我个人对为什么其他人还没有在我之前投入购买 NTRUMP 代币的个人理解。 浸入 我在 上购买了我的 NTRUMP，这是一个前端用户界面，将 Augur 预测市场与 结合在一起。 Catnip Uniswap 风格的恒定功能做市商 Balancer Catnip 是迄今为止进行这些交易的最简单的界面，在我看来，它对 Augur 的可用性做出了重大贡献。 有两种方法可以用猫薄荷对特朗普下注： 使用 直接在 Catnip 上购买 NTRUMP DAI 使用 访问 Augur 功能，允许您将 1 DAI 转换为 1 NTRUMP + 1 YTUMP + 1ITRUMP（“I”代表“无效”，稍后会详细介绍），并在 Catnip 上出售 YTRUMP Foundry 起初，我只知道第一个选项。但后来我发现 Balancer 为 YTRUMP 提供了更多的流动性，所以我切换到了第二个选项。 还有另一个问题：我没有任何 DAI。我有 ETH，我本可以卖掉我的 ETH 来获得 DAI，但我不想牺牲我的 ETH 敞口；如果我在做空特朗普时赢了 50,000 美元，但同时因错失 ETH 价格变动而损失了 500,000 美元，那将是一种耻辱。 因此，我决定通过在 MakerDAO 上开设抵押债务头寸（CDP，现在也称为“ ”）来保持我的 ETH 价格敞口不变。 保险库 CDP 是所有 DAI 的生成方式：用户将他们的 ETH 存入智能合约，并允许提取新生成的 DAI 的数量，最高可达他们投入的 ETH 价值的 2/3。 他们可以通过退回与提取的相同数量的 DAI 以及额外的利息费用（目前为 3.5%）来取回 ETH。 如果你存入的 ETH 抵押品的价值低于你提取的 DAI 价值的 150%，任何人都可以进来“ ”金库，强行卖掉 ETH 以回购 DAI，并向你收取高额罚款. 清算 因此，在价格突然波动的情况下，拥有较高的抵押率是个好主意；我每提取 1 美元，我的 CDP 中就有超过 3 美元的 ETH。 回顾上述内容，这是图表形式的管道： 我这样做了很多次； Catnip 的滑点意味着我通常一次只能进行 5,000 到 10,000 美元的交易，而价格不会变得过于不利（当我跳过 Foundry 并直接用 DAI 购买 NTRUMP 时，限制接近 1,000 美元）。 两个月后，我积累了超过 367,000 NTRUMP。 为什么不是其他人？ 在我进去之前，我有四个主要假设，关于为什么很少有人以 85 美分的价格购买美元： 担心 Augur 智能合约会中断，或者特朗普的支持者会操纵预言机（一种去中心 ，Augur 的 REP 代币持有者通过将他们的代币押在一个结果上进行投票）以使其返回错误的结果 化机制 资本成本：要购买这些代币，您必须将资金锁定两个多月，这将消除您在此期间花费这些资金或进行其他有利可图的交易的能力 几乎每个人都无法交易，这在技术上太复杂了 真的比我想象的要少得多，他们有足够的动力去抓住一个奇怪的机会，即使它直截了当 这四个人都有合理的论据。智能合约被破坏 ，而 Augur 预言机以前从未在如此有争议的环境中进行过测试。 是 一种 真正的 风险 资本成本是真实的，虽然在预测市场中做空比在股票市场中更容易，因为你知道价格永远不会超过 1 美元，但锁定资本仍然会与加密市场中的其他有利可图的机会竞争。 在 dapps 复杂的，有一定程度的对未知的恐惧是合理的。 中进行交易在技术上是 但我实际进入金融领域的经验，以及观察市场价格的演变，教会了我很多关于这些假设的知识。 害怕智能合约漏洞 起初，我认为“对智能合约漏洞利用的恐惧”一定是解释的重要部分。 但随着时间的推移，我越来越相信这可能 一个主导因素。了解为什么我认为是这种情况的一种方法是比较 YTRUMP 和 ITRUMP 的价格。 不是 ITRUMP 代表“无效的特朗普”； “无效”是旨在在 触发的事件结果：当事件的描述不明确时，当市场解决时事件结果尚不清楚时，当市场不道德时（例如. 暗杀市场），以及其他一些类似的情况。 某些例外情况下 在这个市场上，ITRUMP 的价格一直保持在 0.02 美元以下。如果有人想通过攻击市场来赚取利润，那么他们不以 0.15 美元购买 YTRUMP 而是以 0.02 美元购买 ITRUMP 会更有利可图。 如果他们购买大量的 ITRUMP，如果他们能够强制“无效”结果实际触发，他们可以获得 50 倍的回报。因此，如果您担心受到攻击，购买 ITRUMP 是迄今为止最合理的反应。然而，很少有人这样做。 当然，反对对智能合约漏洞利用的恐惧的另一个论据是，在 预测市场（例如 Compound，各种收益农业计划）之外的每个加密应用程序中，人们对智能合约风险出奇地漠不关心。 除 如果人们愿意将他们的钱投入到各种风险和未经检验的计划中，甚至只是为了每年 5-8% 的收益的承诺，为什么他们会突然变得过于谨慎呢？ 资本成本 资本成本 - 锁定大量资金的不便和机会成本 - 是一个挑战，我比以前更欣赏这个挑战。 单看 Augur 方面，我需要平均锁定 308,249 DAI 大约两个月才能获得 56,803 美元的利润。 这相当于大约 175% 的年化利率；到目前为止，这是一笔不错的交易，即使与 2020 年夏天的各种单产农业热潮相比也是如此。但当你考虑到我需要在 MakerDAO 上做的事情时，情况会变得更糟。 因为我想保持对 ETH 的敞口不变，所以我需要通过 CDP 获得我的 DAI，并且安全地使用 CDP 需要超过 3 倍的抵押率。 因此，我 需要锁定的资金总额约为一百万美元。 实际 现在，利率看起来不那么有利了。如果再加上智能合约黑客攻击或真正前所未有的政治事件实际上 发生的可能性，无论多么遥远，它看起来仍然不太有利。 会 但即便如此，假设 3 倍的锁定和 3% 的 Augur 中断概率（我购买了 ITRUMP 是为了弥补它在“无效”方向中断的可能性，所以我只需要担心在“是”方向中断的风险方向或资金被彻底盗窃），风险中性率约为 35%，如果考虑到真实人类对风险的看法，甚至更低。 这笔交易仍然非常有吸引力，但另一方面，这些数字对于生活和呼吸加密货币且频繁 100 倍起起落落的人们来说并不令人印象深刻，这似乎是可以理解的。 另一方面，特朗普的 没有遇到这些挑战：他们只投入了 60,000 美元，就取消了我 308,249 美元的赌注（由于费用的原因，我的奖金少于这个数字）。 支持者 当概率接近 0 或 1 时，就像这里的情况一样，游戏 不平衡，有利于那些试图将概率推离极值的人。 非常 这不仅解释了特朗普；这也是为什么各种没有真正获胜机会的小众候选人经常获得高达5％的获胜概率的原因。 技术复杂性 我最初尝试在 Augur 上购买 NTRUMP，但用户界面中的技术故障使我无法直接在 Augur 上下订单（我与之交谈的其他人没有这个问题......我仍然不确定那里发生了什么）。 Catnip 的用户界面更简单，并且运行良好。然而，像 Balancer（和 Uniswap）这样的自动化做市商最适合小额交易；对于较大的交易，滑点太高。 这是更广泛的“AMM 与订单簿”辩论的一个很好的缩影：AMM 更方便，但订单簿确实更适合大型交易。 Uniswap v3 正在引入具有更好资本效率的 AMM 设计；我们将看看这是否会有所改善。 还有其他技术上的复杂性，但幸运的是，它们似乎都很容易解决。没有理由像 Catnip 这样的界面不能将“DAI -> Foundry -> 出售 YTRUMP” 路径集成到合约中，以便您可以在单笔交易中以这种方式购买 NTRUMP。 实际上，该界面甚至可以检查“DAI -> NTRUMP”路径和“DAI -> Foundry ->卖出YTRUMP”路径的价格和流动性属性，并自动为您提供更好的交易。甚至从 MakerDAO CDP 中提取 DAI 也可以包含在该路径中。 我的结论是乐观的：技术复杂性问题是参与这一轮的真正障碍，但随着技术的进步，在未来的轮次中事情会变得容易得多。 智力不足 现在我们有了最后一种可能性：许多人（尤其是聪明人）有一种病态，认为他们过度谦虚，太容易得出结论，如果没有其他人采取行动，那么一定有充分的理由为什么不值得采取这种行动。 Eliezer Yudkowsky 用他的优秀著作 Inadequate 的后半部分来论证这个案例，认为太多人过度使用“适度的认识论”，我们应该更愿意根据我们的推理结果采取行动，即使结果表明绝大多数人对某事不理性、懒惰或错误。 Equilibria 当我第一次阅读这些部分时，我并不相信。埃利泽似乎只是过于自大了。但经历了这次经历后，我开始看到他的立场有一些智慧。 这不是我第一次亲眼看到相信自己推理的好处。 当我最初开始在以太坊上工作时，起初我担心这个项目注定要失败一定有很好的理由。 我推断，一个完全可编程的支持智能合约的区块链显然比以前的区块链有了很大的改进，肯定很多其他人在我之前就已经想到了它。 所以我完全预料到，一旦我发表了这个想法，许多非常聪明的密码学家会告诉我为什么像以太坊这样的东西根本不可能的很好的理由。然而，从来没有人这样做过。 当然，并不是每个人都过分谦虚。 Many of the people making predictions of Trump winning the election were arguably fooled by their own excessive contrarianism. in favor 以太坊受益于我年轻时对自己的谦虚和恐惧的压制，但还有很多其他项目可以受益于更多的智力谦逊并避免失败。 但在我看来，这似乎比以往任何时候都更真实，正如 所说，“最好的人缺乏信念，而最坏的人却充满激情。” 著名的叶芝名言 无论有时过度自信或逆向主义的错误是什么，在我看来，在全社会范围内传播信息似乎很清楚，即解决方案是简单地相信社会的现有产出，无论这些产出是以学术机构、媒体、政府或政府的形式出现的。市场， 解决办法。 不是 所有这些机构之所以能够运作，恰恰是因为有一些人认为他们不工作，或者至少认为他们至少在某些时候可能是错的。 Futarchy 的教训 亲眼目睹资本成本的重要性及其与风险的相互作用也是判断 等系统的重要证据。 Futarchy 和“决策市场”更普遍地是预测市场的重要且可能对社会非常有用的应用。 futarchy 对谁将成为下一任总统进行稍微更准确的预测并没有太大的社会价值。但是 很多社会价值： 多少？ 有条件的预测 有 如果我们做A，它会导致一些好事X的机会是多少，如果我们做B，那么机会是 条件预测很重要，因为它们不仅仅满足我们的好奇心；他们还可以帮助我们做出决定。 尽管选举预测市场远不如有条件预测有用，但它们可以帮助阐明一个重要问题：它们对操纵或什至只是有偏见和错误意见的鲁棒性如何？ 我们可以通过观察套利的难度来回答这个问题：假设条件预测市场目前给出的概率（在您看来）是 的（可能是由于消息不灵通的交易者或明确的操纵企图；我们真的没有关心）。 错误 通过正确的设置，您可以产生多大的影响，以及您可以获得多少利润？ 让我们从一个具体的例子开始。假设我们正在尝试使用预测市场在决策 A 和决策 B 之间进行选择，其中每个决策都有一定的概率实现某些期望的结果。 假设 决策 A 有 50% 的机会实现目标，决策 B 有 45% 的机会。然而，市场（在你看来是错误的）认为决策 B 有 55% 的机会，而决策 A 有 40% 的机会。 您认为 假设您是一个小参与者，那么您的个人投注不会影响结果；只有许多投注者一起行动才能做到。你应该赌多少钱？ 这里的标准理论依赖于 。本质上，您应该采取行动以最大化您的资产的预期对数。在这种情况下，我们可以求解得到的方程。 凯利准则 假设您将 部分资金用于以 0.4 美元的价格购买 A-token。从您的角度来看，您预期的新对数财富将是： r 0.5 * log((1-r) + \frac{r}{0.4}) + 0.5 * log(1-r) 第一项是下注获得回报的 50% 机会（从您的角度来看），并且您投资的部分 增长 2.5 倍（因为您以 40 美分买入美元）。 r 第二项是赌注没有得到回报的 50% 的机会，您将输掉您下注的部分。我们可以使用微积分来找到最大化它的 ；对于懒惰的人， 。 r 这里是 WolframAlpha 答案是 r = \frac{1}{6}。如果其他人购买并且市场上 A 的价格上升到 47%（而 B 下降到 48%），我们可以重新计算最后一位将翻转市场以使其正确地有利于 A 的交易者： 0.5 * log((1-r) + \frac{r}{0.47}) + 0.5 * log(1-r) 在这里，期望对数财富最大化 仅为 0.0566。 r 结论很清楚：当决策接近并且有很多噪音时，事实证明，将一小部分资金投资于市场是有意义的。 这是假设理性；大多数人在 确定性赌博上的投资比凯利标准所说的要少。 不 资本成本更进一步。但是，如果攻击者 想强迫结果 B 通过，因为他们出于个人原因希望它发生，他们可以简单地将 资金用于购买该代币。 真的 所有 总而言之，比赛很容易以超过 20:1 的比分有利于进攻方。 当然，实际上攻击者很少愿意将所有资金都押在一个决定上。 futarchy 并不是唯一容易受到攻击的机制：股票市场同样容易受到攻击，非市场决策机制也可以被坚定的富有攻击者以各种方式操纵。 但是，我们应该警惕假设 futarchy 将推动我们达到决策准确性的新高度。 有趣的是，数学似乎表明，当预期的操纵者想要将结果 极值时，futarchy 效果最好。 推向 这方面的一个例子可能是责任保险，因为希望以不正当方式获得保险的人实际上会试图将不利事件发生的市场估计概率降至零。 事实证明，责任保险是未来发明家罗宾汉森 。 最喜欢的保单处方 预测市场能变得更好吗？ 最后要问的问题是：预测市场是否注定会重蹈特朗普在 12 月初推翻选举的 15% 的机会，以及即使在最高法院包括他任命的三名法官之后也有 12% 的机会推翻选举的严重错误？叫他滚蛋？ 或者市场会随着时间的推移而改善吗？令人惊讶的是，我的回答非常乐观，而且我看到了一些乐观的理由。 作为自然选择的市场 首先，这些事件让我对市场效率和理性如何真正产生有了新的认识。 市场效率理论的支持者经常声称市场效率的结果是因为大多数参与者都是理性的（或者至少理性胜过任何连贯的受骗群体），这作为一个公理是正确的。 但相反，我们可以对正在发生的事情采取 的观点。 进化 加密是一个年轻的生态系统。这是一个与主流仍然完全脱节的生态系统，尽管埃隆最近发布了推文，而且在选举政治的细节方面还没有太多的专业知识。 那些 选举政治专家的人很难进入加密货币领域，而加密货币存在大量并非总是正确的逆向主义形式，尤其是在政治方面。 是 但今年发生的情况是，在加密领域，正确预期拜登获胜的预测市场用户的资本增加了 18%，而错误地预期特朗普获胜的预测市场用户的资本减少了 100%（或至少是他们下注的部分）。 因此，有一种 有利于那些下注被证明是正确的人。 选择压力 十轮之后，好的预测者将有更多的资金可以下注，而坏的预测者将有更少的资金可以下注。 这 依赖于任何人“变得更聪明”或“吸取教训”或任何其他关于人类推理和学习能力的假设。 不 这只是选择动态的结果，随着时间的推移，善于做出正确猜测的参与者将主宰生态系统。 请注意，在这方面，预测市场比股票市场表现更好：股票市场的“暴发户”通常来自幸运地获得一千倍的收益，给信号增加了很多噪音，但在预测市场中，价格在0 和 1，限制任何单个事件的影响。 更好的参与者和更好的技术 其次，预测市场本身将会改善。用户界面已经有了很大的改进，并将继续进一步改进。 MakerDAO -> Foundry -> Catnip 周期的复杂性将被抽象为单个事务。区块链扩容技术将得到改进，降低参与者的费用（带有内置 AMM 的 已经在以太坊主网上运行，理论上可以在其上运行预测市场）。 ZK-rollup Loopring 第三，我们看到的预测市场正常运行的演示将缓解参与者的恐惧。 用户将看到，即使在非常有争议的情况下，Augur 预言机也能够提供正确的输出（这一次有两轮争议，但没有一方仍然干净利落地获胜）。来自加密空间之外的人将看到该过程有效并且更倾向于参与。 甚至 Nate Silver 本人也可能会获得一些 DAI，并使用 Augur、Omen、Polymarket 和其他市场来补充他在 2022 年及以后的收入。 第四，预测市场技术本身可以改进。 可以提高同时押注许多不太可能发生的事件的资本效率，有助于防止不太可能的结果获得不合理的高赔率。 这是我自己提出的关于市场设计的建议，该建议 其他想法肯定会涌现，我期待在这个方向上看到更多的实验。 结论 事实证明，这整个传奇是对预测市场以及它们如何与个人和社会心理的复杂性发生冲突的一次非常有趣的直接试验。 它展示了很多关于市场效率在实践中的实际运作方式、它的局限性以及可以采取哪些措施来改进它。 这也是区块链力量的绝佳展示；事实上，它是为我提供了最具体价值的以太坊应用程序之一。 区块链经常被批评为投机玩具，除了自我参照游戏（代币，具有收益农业，其回报由……其他代币的推出提供动力）之外，没有做任何有意义的事情。 当然也有批评者没有认识到的例外。我个人受益于 ENS，甚至在所有信用卡选项都失败的情况下多次使用 ETH 进行支付。 但在过去的几个月里，我们似乎看到了以太坊应用程序的快速爆发，这些应用程序对人们特别有用并与现实世界互动，而预测市场就是一个重要的例子。 我预计预测市场将在未来几年成为越来越重要的以太坊应用。 2020 年的选举仅仅是个开始；我预计未来人们会对预测市场产生更多兴趣，不仅仅是选举，还有条件预测、决策和其他应用。 当然，如果预测市场以最佳方式运行，预测市场可能带来的惊人承诺将继续与人类现实的限制相冲突，希望随着时间的推移，我们将更清楚地了解这种新的社会技术究竟可以在哪里提供最大的价值。 也在 发布。 这里 特别感谢 Jeff Coleman、Karl Floersch 和 Robin Hanson 的重要反馈和审查。