背景介绍
DAO作为一个新兴的技术和组织形态，有潜力改变整个社会。截至2021年3月，DAO生态系统管理资产已经达到9.3亿美元，并且其中还不包含使用DAO的组织形式或者使用独立DAO框架的加密协议。现在，它已经成为加密领域不可或缺的治理结构。
但是，目前对于DAO的研究主要关注在治理框架的定义和治理现状的研究上，主要以理论探讨和案例分析为主，这些研究虽然有用，但是还不够支撑DAO的快速发展。DAO作为一个复杂的社会实践，需要背后的理论框架来支撑。以多智能体建模为代表的复杂系统研究，自提出以来，发展迅速，已经在经济学、学、社会学和生态学领域应用广泛。复杂系统科学的目的是对系统一般属性的理解和探讨，“复杂系统“也没有精确的定义，一般认为是由多个相互作用的部分组成的整体，而整体的行为超过了个体行为的总和，达到了一加一大于二的效果。DAO是典型的具有社会复杂性和工程复杂特性的复杂系统，而基于多智能体系统的计算机辅助研究方法已经在复杂系统领域应用多年, 因此本文尝试探讨如何利用多智能体模拟的方法来进行DAO治理机制的研究。
研究问题
早在20世纪90年代，西方学者就已经将多智能体应用于复杂系统的研究当中，并发展出多样的多智能体平台和设计语言。依据复杂系统的研究思路，可以借助计算机从以下三个方面对DAO进行研究：
DAO中的涌现。DAO是由组织成员之间相互协作组成的新型组织，其个体之间的协作关系如何表现为DAO的整体组织形态，可以认为是DAO这个复杂系统的一个涌现现象。
DAO的临界点和相变。DAO的硬分叉属于DAO组织的一次系统状态的巨大改变，可以看作是复杂系统的一种相变。相变之后会产生新的稳定状态，也就是说，可以通过研究DAO系统的临界状态来观察导致DAO分叉的因素。
DAO的多智能体建模。由于真实的DAO系统的复杂性，将其完全地还原和仿真是难以做到的。依据复杂系统的研究思路，可以通过将重要的特征抽象，以计算机模拟的形式来仿真DAO系统，以观察和研究其中的涌现、相变和临界状态。
另一方面，依据DAO治理研究的内容及其研究目的，计算机辅助系统又可以用于进行以下三个方面的研究：
治理机制的可行性验证。
治理机制的设计是一个同时具有社会复杂性和工程复杂性的任务，设计过程中很难预估其在实际系统是否有效。
例如，GnosisDAO的futarchy机制，由于其提案成本问题，在第三轮投票以后被逐渐弃用。
借助于计算机辅助模拟，可以在机制投入实际环境前对其可行性进行验证，并不断迭代反馈改进机制的设计。
联合国贸发会议报告：新冠疫情爆发以来，加密货币生态系统扩大2300%:8月13日消息，联合国贸易和发展会议（UNCTAD）的一份报告显示，印度加密货币持有者占比在世界上排名第七，2021年约有7.3%的印度人拥有加密货币。
在2021年数字货币持有者占人口比例排名前20的经济体中，印度排在美国（8.3%）之后。
乌克兰以12.7%的比例高居榜首，其次是俄罗斯和委内瑞拉，分别为11.9%和10.3%。新加坡（9.4%）和肯尼亚（8.5%）的排名高于美国。
在排名前20的经济体中，有多达15个是发展中经济体和新兴市场经济体。报告强调，在2019年新冠疫情爆发之后，全球加密货币的使用呈指数级增长。
根据UNCTAD的数据，在2019年9月至2021年6月期间，加密货币生态系统扩大了2300%，尤其是在发展中国家。（The Hindu Business Line）[2022/8/13 12:23:35]
极端场景下的计算实验。
由于DAO生态天然的复杂性，项目的可重复叠加、治理代币之间的繁杂嵌套关系，使得DAO的复杂度远超传统组织。
而在极端场景下，DAO的治理机制能否按照预定的轨迹运行，则关系着DAO的稳定性及鲁棒性。
使用多智能体系统，可以对治理机制在极端环境下的反应进行研究。
治理风险的检测及其损失的预估。
DAO治理机制的设计过程中极易引入逻辑漏洞，例如 2021年7月13日，以太坊和币安智能链上的借贷协议DeFiPie由于逻辑漏洞而遭受黑客攻击，造成了PIE代币在24小时内跌幅约66%。
这种漏洞一般很难在设计早期发现，而一旦投入应用后被发现将会造成巨大损失。
研究方法
基于计算机辅助的方法进行DAO的研究，可以选择传统复杂系统的建模工具，例如Netlogo、AnyLogic和Jade等。这类建模工具在复杂系统的研究中已经被大量使用，但是这类建模工具用于DAO的研究中还存在以下问题：
将实际系统作为唯一真实系统，人工构建的系统作为该系统的仿真。这种建模方式对于研究复杂系统的演化规律、发现系统的临界状态、研究复杂系统的相变诱因等是一个有效的方法，但是对于从零开始构建一个机制来讲并不合适。对于设计一个治理机制来说，更重要的是从众多可能的结果中选择最优解，因此需要将不同的人工系统视为等价，并从中选择演化路径最优的系统进行研究。
仿真实验的交互方式效率低下，无法快速迭代机制的更新。通常，利用仿真实验进行机制更新要遵循从模型到实际系统再到运行数据再到改进后的模型的循环过程。其中，其过程需要耗费大量的精力，而且未经过充分验证的机制在实际环境中使用也存在风险。
Aletheia是基于数字仿真构建的DAO治理工具，能有效解决去中心化治理系统中机制的建模、实验与决策相关问题。其基本思想是通过形式化地描述去中心化治理系统的静态特征与动态特征来构建人工治理系统，并与实际治理系统虚实交互与闭环反馈。Aletheia通过搭建聚集各类通用治理机制的治理规则库，以及基于链上数据挖掘分析出的智能体行为规则库，并配套进行计算实验的实验平台，从而为实现治理系统与虚拟治理系统的双向引导和协同演化提供一体化工具。
在Aletheia中，实际运行的系统机制及运行数据将被用来构建一个仿真治理系统，同时构建的还有与该仿真系统平行运行的多个人工系统。不同的人工系统将会代表着不同的参数配置、机制改进、计算实验等，而仿真系统则可以代表真实系统的演化。
无论是采用哪种方式对DAO进行建模，通常都需要分为四个步骤：智能体建模、实际系统建模、计算实验构建、人工数据分析。
3.1 智能体建模
智能体 (Agent) 一般是指一个具有自主活动的物理或者抽象的实体，它能感知到自己所处的环境，并能够通过自身所具备的能力，对环境作出相应的反应。智能体从简单到复杂通常可以分为三个层次：
被动智能体或“无目标智能体”（如任何简单模拟中的障碍物、苹果或密钥）
具有简单目标的智能体（如植物中的鸟类，捕食者 - 捕食者模型中的狼 - 羊）
认知智能体
在DAO的建模中使用的一般属于第二类智能体，这类智能体拥有对环境的感知能力（环境通常由一组变量来表示），并可以根据环境作出反应。例如，在Futarchy的模拟实验中使用的零策略智能体，就是一个简单的二类智能体，它可以依据市场中资产的价格以及随机生成的期望价格来决定是否购买某一资产。而依据其构建方式不同，智能体又可以分为：
基于反射的智能体 ：忽略历史，相应基于事件-条件-行为的规则；
基于模型的智能体：依然是基于事件-条件-行为的规则，但是对环境应有更深刻的理解。一般都会将环境以面向对象的方式编程到模型的规则中。
基于目标的智能体：这类模型扩展了基于模型的智能体，将目标信息及理想情况也编写到规则逻辑中。
基于效应函数的智能体：这类智能体拥有一个效应函数，并基于最大化效应函数的方式采取行动。
学习智能体：这类智能体具备学习能力，并可以随着事件不断学习与周围环境的交互规则。
但是，无论采用哪种构建方式，一个智能体至少应该包含以下2个组成部分：
感知器。
智能体通过感知器来获得环境信息。
决策模块。
决策模块用来决定智能体如何根据当前的环境信息作出行为。
3.2 实际系统建模
对实际系统的建模根据研究的治理机制及建模方法，可能会多种多样。通常，系统可以看作是一个离散动态系统，系统中的所有状态都可以由一组状态变量表示，如DAO中的提案数量、智能体投票状态等。而对于DAO来说，一个治理系统一般会包含提案、审核、投票、执行、争议、仲裁几个过程的一个或多个。每个模块，每个过程都可以看作是输入和输出都是提案，并且持有一组状态变量的模块。
通常，对于实际系统的建模部分会采用UML统一建模语言进行构建，并在代码中编写每个模块的运行逻辑。而Aletheia则采用数据和逻辑分开管理的方法，所有系统数据以及智能体数据都以知识图谱的方式统一存储在图数据库中，而代码只负责业务逻辑，这样的好处有三个：
数据和逻辑分开，数据统一存在在同一个图谱中，易于管理和迁移。
采用图谱的方式描述虚拟系统，更加直观和易于理解。
可以随时捕捉的整个虚拟系统的状态，易于分析和扩展。
3.3 计算实验构建
在实际系统仿真的基础上构建的一个或多个人工系统，每个人工系统都是对原机制的一次探索与尝试。这种设计的核心优势在于可以借助数字孪生和计算实验，快速对治理机制进行迭代更新、实验与评估等。人工系统的构建方式多种多样，大体上可以分为两大类：
通过算法自主演化的方式构建人工系统。
基于遗传算法，网格搜索等算法等，自主地构建人工系统，依据损失函数对人工系统进行筛选，并与原仿真系统协同演化，最终获得治理机制的改进的灵感以及治理机制的优缺点的洞察。
通过设置参数、修改机制等方式手工构建人工系统。
这种方式用于对治理机制的验证、压力测试以及风险监测。
3.4 人工数据分析
人工系统运行过程中会产生大量的人工数据，这些数据虽然并不是真实世界产生的数据，却是对数据进行全方位测试，可以更好地设计和研究治理机制。
结论
我们脑海中都有一个对现实世界的建模，我们的日常行为其实都是该模型在现实世界中的应用。因此，本文从复杂系统的角度出发，探索如何使用计算机模拟的方式来进行DAO的治理研究。
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