BLUEPRINT
제6장: 기여 인정 메커니즘
6.1 인정의 핵심 과제
기여 인정은 GMC에서 가장 중요하면서도 가장 어려운 구성 요소입니다. 핵심 과제는 다음에 있습니다:
- 기여는 객관적(정량화 가능)이거나 주관적(평가 필요)일 수 있습니다
- 객관적 측정은 본질적으로 부정행위에 강하지만 적용 범위가 좁습니다
- 주관적 평가는 적용 범위가 넓지만 조작에 취약합니다 (가짜 온라인 리뷰와 유사)
6.2 두 가지 획득 방식
방식 1: 객관적 측정
검증 가능한 객관적 지표에 기반하여, 시스템이 자동으로 Merit을 발행합니다:
| 측정 차원 | 예시 | 특성 |
|---|---|---|
| 양 기준 | 서비스한 고객 수, 전달한 제안서 | 감사 가능, 부정행위에 강함 |
| 시간 기준 | 서비스 시간, 온라인 지속 시간 | 타임스탬프 검증 가능 |
| 산출물 기준 | 코드 커밋, 작성된 문서 | 온체인 추적 가능 |
장점: 자동적, 효율적, 부정행위 난이도 높음. 한계: 모든 유형의 기여를 포괄할 수 없음.
방식 2: 태스크 바운티
특정 태스크에 대해 Merit을 사전 설정하고; 완료 시 이해관계자가 투표로 확인합니다:
- 게시: 태스크 목표, Merit 보상, 영향 지속 기간을 정의합니다
- 실행: 실행자가 태스크를 완료하고 결과를 제출합니다
- 투표: 이해관계자가 기준 충족 여부를 투표합니다
- 발행: 승인 시 시스템이 MeriToken을 발행합니다
6.3 이해관계자 메커니즘
이해관계자는 누구인가
특정 기여에 이해관계가 있는 당사자들입니다. 예를 들어:
- 정부 상담 coFay의 기여 → 사용자들이 공동으로 투표
- 오픈소스 프로젝트 기여 → 프로젝트의 사용자와 협력자가 투표
핵심 규칙: 고친밀도 개인 제외
GMC는 사회적 관계 네트워크를 기록하므로, 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다:
- 기여자와의 친밀도가 임계값을 초과하는 개인을 식별합니다
- 이러한 개인을 투표 풀에서 제외합니다
- 나머지 이해관계자에서 투표자를 선정합니다
이것이 "내부자가 내부자에게 투표하는 것"을 방지하는 핵심 메커니즘입니다.
합의 승인 조건
- 비율 임계값이 설정됩니다 (예: 2/3 다수결)
- 투표 가중치는 투표자 자신의 MeriToken에 연동됩니다
- 임계값을 초과하면 시스템이 자동으로 발행합니다
6.4 영향 지속 기간 결정
각 기여 인정은 영향 지속 기간도 결정해야 합니다:
| 결정 방식 | 적용 시나리오 |
|---|---|
| 기여 유형별 사전 설정 | 객관적 측정 (예: 고객 서비스 상호작용 = 30일) |
| 태스크 게시자가 설정 | 태스크 바운티 |
| 투표자가 공동 결정 | 커뮤니티 합의 |
영향 지속 기간은 해당 Merit 배치의 감쇠율을 결정합니다.
6.5 부정행위 방지 전략
논의 중인 핵심 질문: 비트코인 채굴은 순수한 객관적 측정으로, 본질적으로 부정행위에 강합니다. 그러나 GMC는 주관적 평가를 포함합니다 — 가짜 리뷰를 어떻게 방지할까요?
접근법: 주관성을 제거하는 것이 아니라, 부정행위의 비용이 이익을 훨씬 초과하도록 만드는 것입니다.
방어 조합:
- 친밀도 제외: 평가 대상과 밀접한 관계의 투표자를 제외합니다
- MeriToken 가중치: 고평판 투표자가 더 큰 가중치를 가집니다; 부정행위자는 먼저 상당한 진정한 평판을 축적해야 합니다
- 투표 행동 감사: 특정 대상에게 빈번하게 찬성 투표 → 이상으로 표시됩니다
- 무작위 표본 추출: 이해관계자 풀에서 무작위로 투표자를 선정하여 공모 가능성을 줄입니다
- 소급 책임: 부정행위가 발견되면, 처벌 메커니즘을 통해 소급 처리할 수 있습니다
설계 원칙
기여를 가능한 한 객관적으로 측정 가능한 구성 요소로 분해하여, 주관적 평가의 비율을 줄입니다:
- 객관적 측정을 우선합니다 (자동적, 효율적, 부정행위에 강함)
- 주관적 평가는 객관적으로 정량화할 수 없는 시나리오에만 사용합니다
- 주관적 평가는 여러 계층의 방어를 적용하여 부정행위 위험을 줄입니다
6.6 논의 메모
기여 인정의 설계 트레이드오프:
- 효율성 vs. 공정성: 객관적 측정은 효율적이지만 범위가 좁고; 주관적 평가는 포괄적이지만 조작에 취약합니다
- 참여 vs. 품질: 투표 임계값을 낮추면 참여가 증가하지만 평가 품질이 저하될 수 있습니다
- 현재 접근법: "객관적 우선 + 주관적 보완 + 다계층 방어"
- 확장 질문: Merit은 어떻게 무에서 생성되는가? → 경제 모델 장 참조