从博弈论到通证的机制设计
写在前面：这是《激励设计：从加密经济学到token经济》第2节、第3节课的学习笔记。我将从博弈论到币乎抢赞来谈谈通证机制的设计。
一、课程内容概括
在第2节课中，Ben提出“加密经济学的核心就是机制设计”，并详细回顾了200多年来机制设计的历史。通过机制设计的案例对比，引出了博弈论的基础知识。
由于机制设计漏洞，在2012年伦敦奥运会的一轮小组比赛中，中国队和韩国队都没有竞争欲望，双方都想输掉比赛。其原因是，谁赢了就会在淘汰赛中对阵另一支中国队。所以在这场小组赛中，中国队想避免自相残杀，而韩国队想避开强大的中国队。
而机制设计最好的一个应用是“次高价拍卖”。如果按最高价拍卖的机制，拍卖者会隐藏自己的真实心理估价，而以低于自己估价的金额来出价；在次高价拍卖中，拍卖品也卖给出价最高的竞价者，但是最高出价者支付的价格是所有竞价者中排第二高的价格，这个机制会让参与者给出他们对拍卖品的真实做价。
二、博奕论
博弈论，英文叫Game Theory，其实就是一个研究如何做决策的学科，具体来说，博弈论研究的是“决策主体的行为在直接相互作用时，如何进行决策，以及这种决策如何达到均衡”的问题。
谈到博弈论，我们都会想到著名的“囚徒困境”。
假设有两个小偷A和B联合犯事、私入民宅被警察抓住。警方将两人分别置于不同的两个房间内进行审讯，对每一个犯罪嫌疑人，警方给出的政策是：如果一个犯罪嫌疑人坦白了罪行，交出了赃物，于是证据确凿，两人都被判有罪。如果另一个犯罪嫌疑人也作了坦白，则两人各被判刑8年；如果另一个犯罪嫌人没有坦白而是抵赖，则以妨碍公务罪（因已有证据表明其有罪）再加刑2年，而坦白者有功被减刑8年，立即释放。如果两人都抵赖，则警方因证据不足不能判两人的偷窃罪，但可以私入民宅的罪名将两人各判入狱1年。
| A/B | 坦白 | 抵赖 |
|---|---|---|
| 坦白 | -8，-8 | 0，-10 |
| 抵赖 | -10，0 | -1，-1 |
显然最好的策略是双方都抵赖，结果是大家都只被判1年。但是由于两人处于隔离的情况，首先应该是从心理学的角度来看，当事双方都会怀疑对方会出卖自己以求自保、其次才是亚当·斯密的理论，假设每个人都是“理性的经济人”，都会从利己的目的出发进行选择。这两个人都会有这样一个盘算过程：假如他坦白，如果我抵赖，得坐10年监狱，如果我坦白最多才8年；假如他要是抵赖，如果我也抵赖，我就会被判一年，如果我坦白就可以被释放，而他会坐10年牢。综合以上几种情况考虑，不管他坦白与否，对我而言都是坦白了划算。两个人都会动这样的脑筋，最终，两个人都选择了坦白，结果都被判8年刑期。
纳什均衡”首先对亚当·斯密的“看不见的手”的原理提出挑战：按照斯密的理论，在市场经济中，每一个人都从利己的目的出发，而最终全社会达到利他的效果。但是我们可以从“纳什均衡”中引出“看不见的手”原理的一个悖论：从利己目的出发，结果损人不利己，既不利己也不利他。
三、比特币的博弈论
有没有从利己角度出发，保证合作的利益比背叛的利益要高的机制呢？
有的，比特币的挖矿机制就是如此。
现在我们都知道，矿工在最长链挖矿成功，可以获得比特币的奖励；如果矿工在其他的小链挖矿，就会造成分叉，甚至，可以发动攻击去篡改最长的链，但如果要达成目的，需要51%的算力才能更改主链，在如今的比特币网络中，这样的经济成本巨大，同时，社区也可能会不承认这笔交易，导致攻击失败。因此，大家就都能安分守己地在最长的链上挖矿了。
也就是说——在最长链上挖矿，利己利人，比特币的共识就会越来越强。
所以说比特币的激励机制很好，它可以让互相不认识，互相不信任的矿工做出有利于整个网络的选择。
四、币乎的抢赞
在币乎的抢赞设计中，也应用了博弈论。币乎白皮书中这么说：
优秀帖子的评选由用户点赞投票确定，且点赞的用户也获得KEY 奖励。点赞的权重与账户中锁定的KEY 总量成正比，帖子累计的点赞投票数越高，则其排名越高，博主和点赞人获得的奖励也越多。
1、其他因素不变的情况下，给预期收益高的文章点赞，收益会越高。
2、在其他因素不变的情况下，给同一篇文章点赞的时间越早，收益会越高。
3、币乎目前已经改进为“按进入文章的顺位”而非“点赞顺位”计算收益，这个会促使点赞者给高收益文章点赞，比如，可以有这样的操作：找到某一预期收益高的作者，刷新抢顺位，进去后，不点赞，1小时之后来看收益，如果不收益一般，就不点赞，如果收益达到预期，默默点个后排赞，因为自己进入文章的顺位很靠前，所以收益可观。
可以看到，点赞者在“利己”的心理引导下，会优先给高收益文章点赞，也会引导点赞者去发现预期可能会高收益的文章作者，比如比特傻，比如最近简书过来的美女作者韩大楠（周末一篇文章获得千元暴击，收获1400多元）和千漫千寻等。
可能你注意到，我刚刚提到的是说优先给高收益文章点赞，币乎的远景是好文有好报，好文算法，正在朝这个方向努力，但目前仍然还有许多地方有待改进。
关于币乎文章之间的博弈，赞和踩的博弈，等我学习了后面的内容之后，再继续给大家分享。
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