在区块链和开源领域，高效的资金分配一直是个难题。如今,一个名为 Deep Funding 的创新项目正试图用人工智能和去中心化评审来解决这个问题。这个由 Vitalik Buterin 提供 25 万美元初始资金支持的项目,不仅计划解决当前以太坊生态系统中的资源分配难题，更要为未来公共物品的资金分配开创新模式。
01、Deep Funding
Deep Funding 是什么？
Deep Funding 是一个通过 AI 和去中心化评审机制优化公共物品资金分配的创新项目，旨在解决以太坊生态系统中资源分配效率低下的问题。项目目标是构建一个公平、透明、高效的资金分配系统，支持以太坊及其依赖的关键开源项目，实现长期可持续发展。
官方网址：https://deepfunding.org/
想解决什么问题？
当前，以太坊公共物品资金分配存在以下问题：
- 人类决策的非理性：面对复杂且抽象的问题时，人类往往难以做出合理判断。
- 偏好表层项目：基于选举的资助机制倾向于资助表面上显而易见的项目，而忽略深层次的技术依赖和复杂贡献。
这导致了一些对以太坊生态至关重要但“隐藏”的基础设施得不到足够支持，同时也可能浪费资源在短期内看似重要但长期价值有限的项目上。
用什么样的思路在解决问题？
Deep Funding 提出的解决方案包括：
1. 构建 Deep Graph
Deep Graph 是一个动态依赖图，展示项目之间的依赖关系，并为每个依赖分配权重。通过这种方式，公共物品的贡献和实际价值得以可视化，解决了“隐形贡献”难以衡量的问题。
2. AI 模型加权和评估
- 数据输入：基于开源项目的各种信息（例如 star 数量、贡献者活动、更新时间等）。这个需要发挥你的想象和对于开源项目价值的理解。
- 权重分配：AI 模型根据依赖的重要性和实际影响分配权重，动态调整资金分配。
- 验证与优化：通过评审团（jury）对模型进行抽查，确保权重合理性。
3. 评审团评审机制
- 评审团由专家组成，通过回答“项目 A 和 B，哪个更重要？”等问题，为模型提供训练数据。之所以选择这种问题，是因为它对于人来说比较容易分辨和回答。
- 人类与 AI 的合作模式：人类负责方向与价值判断，AI 提供数据分析支持。之后将选择多个不错比较贴合人类共识的模型进行应用。
4. 公平分配资金
根据项目的贡献比例分配资金，也会有一部分对获奖模型的激励。
Deep Funding 将不只仅仅用于开源软件的权重构建和分配，这种模式将可以用于任何带有依赖和分配的场景。例如：论文、音乐、影视作品等等。开源软件只是一个最初的尝试，Deep Funding 希望变成适用于各种场景的解决方案。
02、Deep Funding 竞赛
目前 Deep Funding 第一次的比赛聚焦在 GitHub repo 和开源项目这个方向，通过开源项目的依赖关系构建一个加权的 Graph，得到每个仓库应该获得的捐赠额度。然后聚焦在 Ethereum 这个标签之下的开源项目，尤其是客户端。
Deep Funding 项目目前的进展包括：
- 赞助与资金：Vitalik Buterin 提供了初始赞助 $250,000。
- 数据准备：收集以太坊依赖关系图，涉及约 40,000+ 条边的数据。目前已经准备好了。
- 机制设计：开展 AI 模型竞赛（会在 Kaggle），目前正在招募 AI Model。
- 试点评估：通过 jury 抽查验证模型有效性；将依赖权重模型应用于以太坊相关项目并查看实际效果。
其中 250K 的奖金，$170k 将根据依赖图的权重分配给项目，$40k 将奖励给在评审抽查中表现最好的模型，$40k 将奖励给开源提交的模型，这些模型的创新性将由专家评审团评估后决定。
目前还有很多需要应对的挑战
- 评审公平性与激励机制：如何保证评审团中立性和长期参与积极性？如何构建一个公平有效的评审团？
- AI 模型的有效性：如何准确加权深层依赖，避免模型被滥用或游戏化？
- 动态调整机制：如何平衡自我评估和外部评审，避免偏见？
- 资金来源与激励方式：如何吸引更多资金参与分配，尤其是针对非代码类贡献？
我们将逐步的进行讨论和探索。
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