去中心化自治组织（Decentralized autonomous organizations，DAO）已成为一种有趣的软件应用程序新类别。

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投票进展：DAO Committee 3/7 通过

赏金总量：180 USDC

研究种类：DAO, Smart contracts, Mobile handsets, Automation

原文作者：Steven A. Wright

贡献者：Demo, DAOctor @DAOrayaki

原文：Measuring DAO Autonomy: Lessons From Other Autonomous Systems

去中心化自治组织（Decentralized autonomous organizations，DAO）已成为一种有趣的软件应用程序新类别。初始应用正在颠覆金融行业，但该技术不仅只限于金融科技应用或资产。虽然其他设备或软件应用程序也声称是自主的，但多数情况下，有对这些自主程度进行缩放或分类的级别。这种自主级别的概念对于消费者意识尤为重要，因为这些自主设备和应用程序可以扩展到大众市场服务，且这些技术的运营在安全、安保、隐私和故障后果方面可能会产生重大的社会影响。本文基于现有的法律/金融负债概念，为DAO制定了一种拟议的自治措施。

去中心化自治组织（DAO）已成为构建在区块链和智能合约技术上的一种有趣的新型软件应用程序类别。初始应用正在颠覆金融业，但该技术不仅限于金融科技应用，还可用于控制其他代币化资产。如今，这些软件应用程序正在自主管理重要的金融和其他数字资产。DAOs已经在更广泛的人类努力领域被提出：重新想象工作和艺术；在业务流程中自动执行道德政策；并重构人类社会治理和民主的基础。虽然这些应用程序声称（从它们的名字）是自主的；仍然需要人类行动来发展这些应用程序。虽然其他设备或软件应用程序也声称是自主的，但在许多情况下，需要对这些应用程序提供的自主程度进行缩放或分类的级别。随着这些自主设备和应用程序扩展到大众市场，这种衡量自主性的概念对于消费者意识尤为重要。就安全、安保和隐私的期望而言，这些技术的运营带来的社会影响可能是巨大的。对于与这些自主系统交互的人类而言，这些维度的故障后果也可能是严重的。

DAO正在达到一个技术成熟度，许多商业应用是可行的，能够产生更广泛的社会影响。第二节回顾了DAO作为在区块链背景下执行的智能合约的专门形式的最新进展。随着DAO的这些应用扩展到大众市场的消费者，消费者对DAO在日常商业交易中的自主性抱有现实的期望变得非常重要。DAO自主性指标的开发和披露将有助于量化自主性程度，以评估DAO的设计和跟踪DAO的运行表现。

第三节回顾了其他自主设备和应用（特别是移动设备、机器人和软件代理）的文献中所看到的自主水平，以提取适用于DAO的可概括的概念。第四节更广泛地讨论了组织和其他背景下的自主性。然后用一个度量衡发展框架来关注最适用于DAO自治的度量衡类型。

第五节提出了一个基于责任的DAO自治度量，并讨论了一些实施上的考虑。然后在第六节提出结论。

DAO（有时也被称为去中心化自治公司（decentralized autonomous corporation DAC，DAC））是一种智能合约，在区块链的背景下作为一个自治组织实体执行。请注意，智能合约中的“智能”并不要求或暗示使用人工智能（尽管也不禁止）；智能指的是在设计和执行可合法执行的合约时的自动化。区块链和人工智能系统之间的潜在互动是一个正在研究的领域。可以从不同的角度来分析DAO，例如，作为软件，作为代理，等等。DAO最初被设想为一个由人类和机器人参与者的集合体运行的伪法律组织（pseudolegal organization）。最近，Wang等人提出了DAO的定义，即一个由区块链驱动的组织，可以在没有任何中央机构或管理层次的情况下自行运行；而这种将DAO视为组织的观点制约了可能适用于DAO自治的指标。作为组织的DAO的法律地位正在继续发展。有人提议将DAO视为信托管理人；或一种（隐含的）合伙形式；或被解释为属于现有的有限责任公司授权法规；或要求为加密公司制定新的授权立法。同时，一些州（如佛蒙特州）已经制定了承认基于区块链的有限责任公司的授权立法。尽管如此，关于DAO和公司形式的辩论仍在继续。

DAO已经被提议作为一些不同应用中的组织形式。Zichichi等人提出了一个用于众筹应用的DAO。Mylrea在能源市场的背景下提出了一个类似于DAO的区块链实体。Miscione回顾了区块链在市场和公共登记处背景下作为一种组织技术。Calcaterra等人提出了一个用于承保保险的DAO。Diallo等人提出了电子政务中的DAO应用。DAO建立在区块链智能合约之上，但智能合约的范围（也就是DAO）可以包括链外计算、各种代币类型和网络物理设备。

任何组织，包括DAO，都需要能够适应其环境的变化。软件实体中的这种适应性需要配置控制、清理旧版本的机制等。在区块链的情况下，这就很复杂了，因为软件代码可能被存储为“不可变”区块的一部分。在去中心化系统的背景下，由于多方以去中心化的方式进行互动，这就很复杂了。一些区块链架构（如Tezos）支持固有的治理机制，其他则需要将政府建立在更高一层的dApp中——在这种情况下，也就是一个DAO。在一个早期的DAO实施之后，这种治理的需求得到了广泛认可。Jentzsch在以太坊上运行了一个DAO作为智能合约。在2016年利用重入编码缺陷导致相当大的经济损失后；该缺陷通过硬分叉（hard fork）得到解决。Norta等人为合作的DAO提出了一个治理即服务模式。作为法律实体的DAO需要额外考虑谁在法律上有权做出治理决定（例如升级）。

DAO作为组织设计的新范式的概念激发了一些社会评论家的想象力，但目前许多区块链协议的基本性能和能力仍然是这一愿景的技术障碍。有一些性能上的改进；例如，Barinov等人引入了一个股权证明DAO，比之前的工作证明区块链提高了共识机制的性能。有各种各样的平台来实现区块链、智能合约，因此也有DAO。有些人声称，比特币本身就是DAO的一种形式。DAO可以在无权限区块链或有权限区块链中实现。最（不）有名的例子是在以太坊上实现的。Alimoǧlu和Özturan提出了一个以加密货币筹资机制为特征的DAO组织设计，一个基于投票的决策机制，并在GNU GPL v3.0许可下发布了3一个Ethereum/Solidity实现。DigixDAO4旨在成为以太坊区块链上的一个自组织社区，积极让其代币持有者参与决策并塑造资产代币化业务的方向。以太坊社区的成员将资金集中起来，通过DAO结构有效地分配补助金（MolochDAO5）。OpenLaw6为DAO的各种法律实体类型的形成提供了一个支持机制。DAOstack7正在建立一个用于实现DAO的开源软件栈。DatabrokerDAO8似乎正在推出一个基于DAO的数据服务。MakerDAO9支持抵押债务头寸的交易。

虽然有些人质疑将软件实体与法律实体相统一的智慧，但DAO似乎正处于不同的实施和运作阶段，有一些法律色彩使法律得到承认。一些人预测2020年将有重大的商业DAO进展。虽然实例DAO已经运行了五年多，但关于DAO所需功能的共识仍在出现。虽然DAO的去中心化性质对一些人来说可能是陌生的，但去中心化的对等网络并不新鲜，而且像公司这样的虚拟实体的概念也被广泛理解。

在这种情况下，自主权的概念可以得到一些进一步的阐述，以便与DAO互动的人有合理的期望。根据定义，DAO包括一些自主性的概念；但智能合约要上升到DAO的水平，需要什么并不完全清楚。自主性意味着自由意志和自我决定的某些方面，但不清楚DAO应用中是否期望真正的智能决策。在上面的例子中，DAO的目标似乎是一个实体的性质，可以信任它以某种预期的方式执行。作为DAO基础的智能合约采用逻辑编程来执行其合约目标；该逻辑基础提供了行为的解释，即使是在意料之外的情况下（例如，由于一些重入缺陷）；而行为解释在人工智能应用（例如，那些基于机器学习的应用）中往往是不适用的。与DAO相关的法律实体结构可以转移和/或限制DAO的运作所产生的责任。法律上承认DAO是一个实体，不仅意味着独立行动的能力，还意味着一些责任[例如，在回应其他法律程序时，对其他人（例如，股东和雇员）的义务]。其他虚拟实体（如公司）依靠指定的人来执行这些功能。实施DAO的论点是为了最大限度地减少人类的作用，支持自动化。许多DAO应用都在操纵具有相当价值的数字资产，因此，如果这些有价值的数字资产丢失、损坏或退化，对责任的考虑变得很重要。当DAO将智能合约扩展到网络物理资产或其他代币化资产时，潜在的责任可能成为更重要的考虑因素。那么，我们应该如何衡量管理此类资产的运营DAO的自主权？

自主（Autonomy）在不同的语境下不一样，最近的文献对移动设备、机器人和软件代理的语境中的自主水平提出了一些不同的概念。事实上，这些设备和应用程序并不相互排斥。虽然文献中确定的许多级别特定于所处语境或技术，但有些概念可能更广泛适用，并可在 DAO 的语境中再次使用。

A. 移动设备的自主水平

网络物理（cyber–physical）设备的自主移动性（autonomous mobility）最近受到了很多关注。为适用各种不同的环境（陆地、海洋和空中）的移动物理设备正在开发，范围十分广泛。这些设备具有各种自主性，通常用“自主水平”分类法来衡量。通常，人们提议将这些自主移动设备作为人工驾驶车辆的潜在替代品，但当设备没有人工操作员时，会给潜在的责任安排带来一些不确定性。这种自主分类法可能会为其他语境提供一些参考，例如DAO。

1）陆地移动设备的自主水平

预计随着时间的推移，自主（自动化）车辆将在公共道路上的车辆交通中占有越来越大的比重。Warrendale（2018）定义了六个级别的自动化，如表1所示。

表 1 移动设备的自主水平

表1分类法中的自主级别按人类监督级别的递减排序。具有越野应用的自动驾驶汽车增加了另一层复杂性（例如，危险识别），但不会从根本上改变这些定义。

2）海洋移动设备的自主水平

无人海上系统已经运行了20多年，预计未来有人和无人系统之间会更频繁地交互。国际海事组织最近启动了对适用于海上自主水面船舶的公约的监管范围审查。挪威自主船舶论坛提出了四级自主性分类：1)决策支持（decision support）——船员持续指挥船舶；2)自动（automatic）——预编程的序列在发生意外事件或序列完成时请求人工干预；3)约束自主（onstrained autonomous）——在大多数情况下是全自动的，但当系统要求时人工操作员持续可用；4)完全自主（fully autonomous）——无需人工或远程操作员。与陆基移动自主性一样，海上移动自主系统的这一分类级别被定义和排序为人类操作员行动的递减级别。

3）航空移动设备自主水平

在美国，美国联邦航空局对非娱乐用途的无人机拥有管辖权，越来越多的州也在该领域颁布法规。一些作者简单地假设其与陆基自动驾驶汽车具有相同的自主水平（例如，Hicks（2018））。

Clough（2002）提出了一个11级的自主控制级别分类，如表2所示。表2自主空中机动性分类法的级别被定义和排序为场景及其隐含计算任务的复杂性增加。最近，Huang等人（2005）从三个维度提出了无人系统的自主级别：1）任务复杂性；2）人的独立性；3）环境难度。虽然将环境难度和任务复杂性分开可能会使这些维度在这种情况下更容易开发有用的度量，但尚不清楚这些维度是否衡量自主性，而不是（举个例子来说）作为计算复杂性的代理变量。

表 2 航空设备的自主级别

4）移动设备自主级别的综合视图

Vagia和Rødseth（2019）回顾了不同运输方式的自动化水平，并基于人机界面、环境复杂性、系统复杂性和社会接受度等维度提出了一个通用的分面分类法。Mostafa等（2019）指出，给定一些情境意识，自主水平可能是动态可调的。Vagia等人注意到，一些作者将“自主（autonomy）”和“自动化（automation）”互换使用。Vagia（2016）提出了一个8级分类法，用于适用于表3中所示的不同运输模式的自动化水平。

表 3 移动设备的自主水平

表3中自主移动性分类的综合视图是根据计算机系统所承担的决策角色以及向人类操作员提供多少有关决策的信息来定义和结构化的。分类法提供了一种对实例进行分类的方法，但分类的预期用途限制了它提供的价值。例如，Warrendale（2018）提供的分类可能有助于设定消费者的期望，而提出的其他分类法的开发者无疑在创建时考虑了其他目的。一个考虑是建议的分类对于实施某种形式的自治的预期好处是否有用。Araguz（2019）确定需要（或受益于）文献中的自主性以提高具有高不确定性的系统的性能；改善动态环境中的响应能力、灵活性和适应性；并最终处理复杂性（尤其是在大型系统中），并在航空航天领域作为提高可靠性和故障容忍度的一种手段。根据所需的操作员控制量或场景/计算任务的复杂性来定义自主分类法的级别，可以说是对预期收益的那些维度。

Myhre等（2019）审查了陆地和海洋环境的自主分类，并提出：“如果一个系统可以合法地接受对操作的责任，从而承担先前由人类操作员或另一个自治系统承担的责任，则该系统被认为是自主的，从而将系统分类为自主或非自主。”

B. 机器人的自主水平

Richards和Smart（2016）将机器人定义为非生物的自主代理（nonbiological autonomous agents）。考虑到人机交互中的自主性，Beer（2014）提出了对自主性的定义：“机器人在没有外部控制（control）的条件下，可以感知（sense）其环境、基于该环境进行计划（plan）并在该环境上采取行动（act）以达到某些特定任务的目标（task-specific goal）（给予或由其创造）的程度。”IEC（2017）类似地将自主性定义为在没有操作员干预或操作员干预有限的情况下监控、生成、选择和执行临床功能的能力，并提出了确定自主程度的指南。Huang等（2019）类似地断言，自主性代表系统对动态变化和不确定性做出反应的能力。Luckcuck等（2019）将自治系统定义为一个人工智能实体，它根据输入做出决策，独立于人类交互。Antsaklis（2019）提出的定义是：“如果一个系统有能力在系统及其环境的一组不确定性下实现一组目标，而无需外部干预，那么它就被称为在一组不确定性下的一组目标中是自主的。”Norris和Patterson（2019）使用决策角色来区分人工操作员控制自动化系统的自动化、半自主和自主系统；机器（计算机）控制自主系统；两者都从事半自治系统的控制。人们在提到自主系统时通常指的是不同的东西。被视为机器人的自动化设备的范围也相当广泛，包括真空吸尘器、社交机器人和精密手术机器人等服务设备；在如此广泛的机器人中出现共同行为似乎不太可能。人类的智能已经很难定义和衡量，更不用说人工智能了。机器人的概念似乎与自主的概念交织在一起；但将自主定义为行为或人工智能，似乎并没有让自主本身的性质更加清晰。自主性的决策角色概念似乎与基于“自由意志（free will）”概念的自主性字典定义更一致。

有多种类型的机器人用于不同的应用，包括一些（不一定是拟人化的）设计用于更多的社交应用；在这些应用程序中开发一致的自主规模似乎很困难。人类与机器人的社交互动也带来了对自主性的客观测量和人类对自主性的感知之间的区别。自主机器人正在考虑与人类合作工作。在这种情况下，机器人和人类之间的活动协调可能会随着任务领导在两者之间传递而变得更加复杂。未来的争议（关于社交机器人的内涵）可能会涉及它们的社交性和自主性，而不是它们的功能。

Yang等（2017）在表4中介绍了医疗机器人背景下的6级自主分类。这个六级自主量表似乎让人想起为自主移动提出的量表。乍一看，它作为一个自治量表似乎很有吸引力；然后提议的类别似乎相当模糊，例如，一个观察者的完全自主权，可能只是另一个观察者的单一任务。相比之下，Ficuciello等（2019）在手术机器人的背景下分离出有意义的人类控制（MHC）的概念，并提出了表5所示的四级分类。

表 4 医疗机器人的自主水平

表 5 机器人的MHC自主水平

Beer等（2014）的定义描述了自治系统可能参与的行为，但没有为特定系统中的自治程度提供尺度或测量方法。IEC/TR（2017）、Yang（2017）和Ficuciello等（2019）的分类法是在自主机器人系统的外部定义的（例如，根据操作员的监督水平）。Ficuciello等（2019）的见解同样适用于自主移动设备，其中许多提议的分类法可以解释为人类控制的规模，而不是设备自主权。Beer等（2014）基于行为的定义具有可观察的优点。Luckcuck等（2019）、Antsaklis（2019）以及Norris和Patterson（2019）根据人工智能、目标寻求和决策制定定义自治。虽然目标和决定如果存在就可以解释，但最近的许多技术趋势都强调了机器学习等人工智能技术，这些技术不容易提供解释。在广泛的机器人应用领域中阐明可概括的目标和决策似乎相当困难。

C. 软件代理中的自主水平

虽然软件代理和机器人中的自主概念之间存在一些重叠，但自主软件代理的概念已经发展了20多年。1996年，Franklin和Graesser提出了自主代理（生物、机器人或计算）的分类，并将软件代理定义为一种计算代理（与人工生命不同），但进一步分类为特定于任务的代理，娱乐代理或病毒。请注意，虽然其将代理定义为自主的；但没有提供自主水平的概念。1999年，Heckman和Wobbrock（1999）审查了自主代理设计引起的潜在责任问题。大约在同一时间，Barber和Martin（1999）将自主程度定量定义为代理在决策中的相对投票权重。在2000年回顾自主代理时，Dowling（2000）认为将任何任务委派给软件代理都提出了有关其行动和决策自主性、对其实现的结果的信任程度以及位置的问题对这些结果承担道德和法律责任；但并未将决策责任与自主权水平结合起来。

2003 年，Braynov 和 Hexmoor认为代理人自主（agent autonomy）是一个相对概念，取决于用户（或另一个代理）对代理的期望；其将自主定义为一种关系，包括四个组成部分：1）自主的主体；2）自主的对象；3）自主性影响因素；4）绩效衡量。大约在那个时候，Brazier等（2003）正在考虑代理人是否可以关闭合同，如果可以，那么如何分配负债。虽然自主被视为涉及决策的复杂关系，并且责任的分配被认为很重要，但责任并未被视为自主的一个方面。虽然Braynov和Hexmoor（2003）的“自主对象”包括决策制定，但也包括更广泛的主题，如目标。

2017年，Pagallo提供了从自动化到自主系统的责任问题的历史视角，认识到历史方法可能不足以应对当前的技术挑战。从伦理角度考虑代理人的自主水平，Dyrkolbotn等（2017）确定了五个自主“水平”，以确定道德上重要的决定属于表6的道德尺度。也是在这个时候；Millard等（2017）担心需要明确物联网领域的责任。在此期间，开始认识到改变现有责任计划的必要性，表4中的级别基于决策，包括决策的法律后果概念。

表 6 自主的道德水平

2019年，Janiesch在物联网代理的背景下调查了有关自主的文献，基于是人还是机器执行决策，以及代理自主的九个不同维度或类型，确定了自主级别的20个类别定义：1）解释；2) 专有技术；3) 计划；4）目标；5）推理；6) 监控；7）技能；8) 资源；和 9) 条件。他们还确定了自主代理的 12 项设计要求，并提出了自主模型和语言。勒伯夫等人（2019）提出了软件机器人作为界面范式的定义，包括命令行、图形、触摸、书面/口语或界面的某种组合；并且还提出了基于机器人环境、内在特征和交互维度的方面的软件机器人分面分类法。这些不同类型的软件实体的界限再次变得模糊，对软件实体上下文中自治的含义的共识越来越少。

上一节说明了自治级别建议的广度，但其中许多是特定于领域的，难以概括。当然，在更广泛的人类背景下已经有了关于自治的研究，并且在我们改进更具体的提案时，以下部分中讨论的一些观点也可能有用。虽然可以开发许多指标，但拥有一个框架有助于将注意力集中在更有意义和易于处理的指标上。

A.自主级别的可概括主题

各种自主系统已经有了自主度量。我们不需要决定DAO是否也可以归类为软件代理、机器人等，以便从这些指标中获得一些见解。在大多数情况下，这些自主指标是由有些模棱两可的分类分类法而不是连续统一体的量化定义的，并且分类法制定的方法论似乎是临时的。将自主级别表示为编号的级别序列不仅意味着分类分类法，还意味着自治连续体的某种量化，而不是一组离散和不连续的分类桶。大多数这些分类建议也将完全自治作为一个等待未来技术进步（例如人工智能）的推测类别，并且不提供符合类别定义的存在证明。虽然对某些人来说，自主可能意味着某种程度的实现复杂性，但反过来并不一定正确的。复杂程度的增加并不一定会自然达到自主。基于计算系统所采取的决策角色构建自治分类法更有趣，因为它关注系统本身的行为而不是外部因素（例如，场景复杂性和其他参与者）。然而，决策角色本身是离散的类别，而不是线性尺度；并且独立于所做出的决定的重要性。事实上，在上面回顾的分类法中，只有Lebeuf等（2016）似乎已经确定了一种特定的方法。其中一些指标可以被视为计算机生成的专业监督建议。请注意，此类自动化建议计划的法律责任仍在不断发展。在其他情况下，提议的自主级别特定于其领域（例如，机器人手术）或根据操作员的行为或责任来定义，而不是在更一般的意义上量化自主。决策范围和责任的概念似乎是最普遍的维度。决策范围可以不同地定义为特定领域的行动；共同决策角色；从伦理的角度；或通过对决策后果的问责/责任。特定领域的定义不容易推广。从第三节的讨论来看，可概括的主题似乎包括：1）人工监督的程度；2）决策角色；3) 责任；4) 伦理考虑。

B.关于自主的其他视角

Brock（2003）在个人和组织的背景下研究了自治，将自治（决策权的范围）与权力下放（决策的位置）区分开来。DAO上下文中的去中心化是指通过独立派生建立信任的分布式共识过程；相比之下，Brock（2003）指的是将决策范围从一个较大的实体下放到决策范围较小的决策者的多个决策意义上的权力下放。DAO决策产生单一结果，而下放决策产生多个结果。Ladner等（2019）提出了欧洲政治实体背景下的地方自治指数，包括法律自治、政治自由裁量权、政策范围、财务自治、组织自治、准入和不干涉等维度。自主性也被研究为人类发展的一个组成部分（例如，自决理论）。关于人工智能的讨论，人类发展的考虑可能很有见地，但这里假定 DAO 不需要人工智能。在这些维度中，法律自治和财务自治的概念似乎适用于 DAO。

C.度量开发框架

指标为量化的行为观察提供了一个框架；但选择有用和适当的指标在某种程度上是一门艺术，而不是一门科学。目标/行动/指标/评估（GAME）框架提供了一种确定合适指标的方法。

1）目标

在 GAME 框架中，相关目标是与操作 DAO 交互的人类的目标。DAO 作为一个实体也可能有目标。作为软件设计对象的 DAO 也可能体现其设计者的一些价值观。人类使用自主移动设备的目标可能基于导航和交通，相比之下，人类与金融 DAO 交互的目标将与金融交易相关，在某些情况下，金融 DAO 作为交易对手。鉴于为DAO设想的（非金融）组织环境的广度，针对功能运营目标的指标将是特定于DAO预期功能的领域，因此难以应用于不同的组织环境。

区块链有时被描述为信任机器。特定的加密技术可以为交易授权、记录完整性等方面的信任提供基础。信任方面可能是DAO设计者的目标，但可能是操作DAO用户的先决条件或假设。DAO的用户如何建立对DAO自治的信任？在商业交易中，当事人通常会考虑对方的商业信誉和资源，以及支持交易合同的法律制度的稳定性。然而，DAO是软件应用程序；这些通常是经过测试（normally tested）的，而不是可信（trusted）的。

上述机器人自主性讨论根据目标确定了自主性的定义。这表明应该根据特定任务或目标或在特定任务或目标的范围内衡量自主性。那么，自治DAO应该在实现特定目标的方法上具有一定程度的自主权。然而，确定特定的DAO行为或其人类后果是否符合特定目标可能并不容易。例如，在某些计算系统中作为执行软件的DAO会消耗能量；然而，该计算系统中能源消耗的观察结果不一定与 DAO 的目标相关。机器人和空中移动设备的自主概念还包括在不确定或困难的环境条件下的自主性能概念。物理产品通常具有正常操作条件的规格（例如，温度范围）。如何在DAO等信息服务的背景下应用环境挑战或不确定性的概念还不太清楚。

2）行动

人类对作为GAME方法论典型焦点的产品的行为通常是有意的，尽管无意的交互也可能通过产品故障等发生。人类的行为和DAO的操作会导致影响人类的后果。将用户与DAO的交互分类为有意/无意的将适用于广泛的提议DAO。DAO操作的后果也可能被DAO设计者或与DAO交互的人分类为预期的或意外的。

基于人类监督量的自主级别是第 III-A 部分（移动设备）和第 III-B 部分（医疗机器人）中确定的共同主题。在这里，我们感兴趣的是衡量DAO的自主性，而不是操作它的人类。人类在DAO上的行为将是特定于领域的，因此很难在不同的DAO应用程序中泛化。软件代理（第 III-C 部分）和移动设备（第 III-A4 部分）也提出了基于决策角色的自治规模建议。早在2003年，Braynov等就已经指出，很明显，在“缺乏自主权”和“完全自主权”这两个极端之间，存在大量描述代理独立行动和决策能力的中间状态。一些文献中出现了围绕决策制定作为自治级别基础的共同线索，但并未就特定指标达成共识。这些决策角色似乎有些任意的决策类型分组，这些决策类型通常根据特定领域的决策定义含糊不清，因此难以推广到其他领域或评估意外行为。

3）指标

GAME框架针对动作的指标，以便这些指标与人类与DAO的交互相关。指标可以通过某种代理直接或间接地衡量这些行为。测量可以集中在单个动作或聚合效果上，例如，在DAO级别可观察到。测量可以集中在整体幅度或某个比率上，例如，有效性能。指标也可以从动作（或DAO）的一些内在特征中导出，或者从一些更有意义的启发式中导出。

关于决策的伦理观点很有趣；但似乎再次导致类别定义不明确的类别分类法。伦理判断往往对上下文非常敏感，大量的事实和情况组合将使这种方法对于我们的目的来说似乎难以处理。虽然澄清自主系统设计者的道德责任可能会有所帮助；这在赔偿伤害方面没有提供与责任制度相同的清晰度。

第 IV-B 节中关于自治的组织观点也支持将自治视为具有法律和财务方面的考虑。财务自主权的概念与作为DAO自主权指标水平的责任概念非常吻合。财务决策通常在潜在负债方面得到很好的量化。货币价值具有提供简单线性标度的优点。

自主权的责任定义似乎广泛适用于提出自主权水平的许多情况。回想一下，自主的这个定义要求接受责任，并且理想情况下以货币形式对该责任进行量化。在驾驶员控制车辆的情况下，特定于汽车的法规和更一般的侵权责任很容易理解，但自动驾驶汽车操作中的责任却鲜为人知。Taeihagh和Lim（2019）对技术风险进行了分类，并审查了美国和欧洲对自动驾驶汽车运营的潜在监管或立法反应。如果没有明确定义的安全标准和有效的风险分配，就很难分配责任并定义保险或赔偿计划，从而使无人水面舰艇可能受到各种不同的责任制度的约束。无论是通过采取行动还是不采取行动，软件代理都可能对人员或其财产造成伤害。对于没有网络物理方面的纯软件代理，这些伤害本质上必须是信息性的（例如，侵犯隐私、诽谤等）。虽然自主决策的责任可能不是软件代理自主性的唯一有用维度；它在量化风险方面确实具有实用的商业价值。

责任概念是大多数现代法律制度的组成部分。责任原则已应用于广泛的人类环境中，并且最近在人工智能和其他数字技术的环境中提出了更多应用。从第II节中的DAO定义来看，DAO是一种组织形式。根据组织的法律结构，组织的运营可能导致对该组织或其他责任方的责任。

在广泛的应用领域中，DAO可能是对人类及其财产造成各种伤害的原因，从而导致潜在的责任。如果DAO与现实世界交互，则很难想象所有潜在负债都不可能出现的场景。控制网络物理资产的DAO可能会产生许多与其他自主移动设备相同类型的负债。非移动DAO不能与其他人或其财产发生碰撞，但不能移动并不能阻止其他责任原因。考虑用于与人类进行社交互动的固定DAO，说出其他人可以听到的信息；这可能会导致对隐私侵犯、诽谤等的责任。自治系统的隐私和责任方面越来越受到社会关注。量化这些人与人之间互动的责任已经很困难，但并非不可能。因此，期望DAO有类似的责任量化标准是合理的。

4）评估

度量的评估是通过度量的功能有用性的测试和迭代来执行的，例如，假阴性/假阳性；随着时间的推移测量的稳定性；该指标是否标记了需要进一步分析的DAO问题。评估DAO的自治性是一个有趣的概念。IT系统通常根据各种类型的需求规范进行测试。由于DAO可能会自主地影响人类的权利、取代人类能动性、破坏公共价值观（例如隐私）并通过消除抗议和争议的途径来削弱用户的自由感，因此社会影响可能是严重的；并且对测试的需求变得更加迫切。

组织通常根据财务指标（例如，会计审计）进行测试。在将责任作为一种自治级别的概念之前，自治的测试可能会集中在区块链共识机制的完整性和检测区块链交易验证节点是否以某种方式被收购。考虑测试DAO自治水平作为吸收负债的能力；这种测试看起来更像是为充分资本化而进行的会计审计测试。当然，最终的测试将是在DAO的指定限制内成功收回负债的历史。信任可以通过多种方式定义，但通常包括依赖未来表现的概念。过去在类似情况下的表现的社会证明可以成为用户信任DAO能够在导致负债的行为中幸存下来的基础。

A. DAO的自治度量提案

基于Myhre等（2019）中的概念，有人建议将DAO视为自治，因为它有能力合法承担责任。因此，DAO自治的水平可以在财务上衡量为DAO有能力吸收的总负债。法律体系已经有机制来识别和分配由各种原因引起的责任。识别直接和或有负债财务影响报告的会计流程已经完善。

1）DAO开发者对DAO责任容量的影响

这些DAO的开发人员还可以更明确地考虑与他们正在开发的DAO相关的潜在负债。这使他们能够更有效地设计机制来明确识别和解决这些或有负债；并由其用户启用适当的恢复。作为一种设计选项，可以动态计算支持负债的能力（例如，在当前未结合同的影响下），甚至在需要时采购额外的能力。

2）DAO负债能力的监管影响

在明确量化负债能力的情况下，监管机构可以更轻松地评估特定DAO产品对特定细分市场（例如大众市场与合格投资者）的适用性，并管理对整体市场稳定的潜在风险。监管机构的最终或总体市场观点使他们能够识别可能通过市场传播的或有负债。监管机构还可以对特定的资本化水平、保险要求等提出要求。

3）DAO责任容量用户须知

DAO承担责任的能力应该向与DAO进行交易的人披露。潜在责任限额的量化和披露使与这些DAO进行交易的用户能够了解他们在与DAO进行交易时所承担的风险规模。首先，需要通知大众市场消费者他们正在与DAO进行交易。这类似于表明他们以可能正在考虑与之签订合同的公司（例如，公司、LLC 等）名义收到的某些责任限制的通知。其次，DAO吸收任何（例如，或有）负债的能力的披露使用户能够评估这是否足以满足预期的交易。第三，披露DAO开发者对潜在负债的概率和潜在规模的考虑和计算，使用户能够考虑DAO开发者准备的彻底性和合理性，以及是否存在不可预见的重大潜在负债。

B. 必要的约束

需要明确定义DAO的边界，以便进行风险评估以量化任何潜在的负债。DAO和其他类型自治实体的定义挑战说明了普遍的混淆程度。具有跨链和链下交互、预言机等的DAO的计算范围可能会混淆潜在负债的规模。请注意，无论选择的自治度量级别如何，都需要这样的约束。

责任方的确定是责任分配的先决条件。责任方的确定将受到与DAO相关的法律结构的影响。

DAO的性质或目的也可能是限制的来源。上面审查的自治系统是合法的民用系统，无意造成伤害。尽管可能适用责任概念，但故意有害的DAO（例如，自主犯罪或致命自主武器系统）超出了本提案的范围。

C. DAO 自治度量在去中心化金融中的应用示例

在去中心化金融的背景下，出于各种目的提出了DAO。在这种情况下，DAO通常承担使许多其他商业实体（通常是金融机构）去中介化以完成金融交易的角色。金融机构的交易通常在潜在负债风险方面得到很好的理解。更换一些中间实体可能会降低一些风险，但不能消除所有风险，例如，DAO可以随着时间的推移自动进行一系列支付；但不能消除付款人在付款到期时账户中有足够可用资金的风险；DAO本身也不能保证交易符合未来监管环境的变化（例如，新税）。DAO还引入了一些新的风险，例如DAO本身的失败。对DAO的或有责任考虑的评估还应包括压力案例（例如，DAO的解散），而不仅仅是正常操作用例。关键是这些潜在负债的规模和概率是可以量化的。在许多情况下，已经开发了此类交易风险的量化方法来计算金融机构的监管资本要求。

D. 利用责任自主权衡量的机制

负债作为衡量标准的优势在于法律和金融系统已经在管理负债。特别是，承包、保险和有限责任实体已经在许多法律体系中发展起来。这些机制并不相互排斥，在许多情况下，商业运营的DAO可能需要所有这三种机制。

1. 合同：

DAO，特别是在金融科技应用的背景下，是围绕智能合约和合约条款的自动执行而开发的。合同通常有许多条款，其中一些用于识别预期的正常交易行为，而另一些则用于识别可能导致某些责任的异常行为。当各方可以识别出各种类型的异常行为时，合同各方可以分配责任并指定违约金的价值以解决这些责任。合同还可能规定DAO维持最低限度的可支持负债能力水平。

1. 保险：

保险通常用于通过合同将各种类型的风险抵消给保险公司。虽然保险合同条款超出了本文的范围，但许多保险合同都有一个总责任限额，可用于为DAO提供一个总的自治水平。请注意，保险合同是有成本的。DAO需要向保险公司支付这笔费用。由于多种因素（例如索赔经验和利率），保险费用通常会随着时间的推移而调整。DAO为总责任保险提供资金需要一种机制，将此类可变成本纳入其运营中。

1. 有限责任实体：

自治系统作为法律实体的概念已经在其他地方的机器人和人工智能系统方面进行了讨论；在这里，法律概念被应用于不太“智能”的自治系统。作为接受问责的实体的法律承认意味着对自治系统作为某种法人的法律承认。法律早就承认法人的范畴比人类更广泛。公司是为限制责任而创建的非人类法人的例子，已经考虑了其他具有不同理由的法人示例。国家对基于区块链的有限责任公司的认可使DAO具有有限责任的自主性。

DAO已被提议用于金融以外的广泛应用，这些应用可以显着重塑工作和艺术中的人类互动，以及更广泛的概念或组织和社会治理安排。DAO正在达到技术成熟的水平，其中一些更广泛的应用程序变得可行，并且潜在的社会影响规模更加显着。随着DAO扩展到与大众市场消费者互动的商业运营，为这些DAO定义自治级别变得很重要。第三节审查了与其他相关上下文中的自治级别相关的文献，以告知第四节中提议的自治度量的考虑因素的讨论。虽然已经为自治级别提出了许多不同的维度，但责任特别容易处理。然后在第五部分提出了基于责任能力衡量DAO自治的具体建议，并在金融科技背景下提供了一些额外的实施注意事项和示例。基于责任能力的自治度量通过明确地将商业风险限制在DAO的开发者和用户身上，从而实现更广泛的商业活动。最近的法律创新使DAO在责任意义上的自治得到了有限责任实体结构以及更传统的合同条款和保险的支持。随着商业DAO活动扩展到具有社会影响力的大众市场互动，易于理解的责任制度对于与DAO或通过DAO签订合同的人来说变得很重要。责任，作为衡量此类DAO自治程度的尺度，对于与 DAO 交互的人类而言，既具有熟悉性，又具有相当大的实用性。

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去中心化自治组织（Decentralized autonomous organizations，DAO）已成为一种有趣的软件应用程序新类别。

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研究种类：DAO, Smart contracts, Mobile handsets, Automation

原文作者：Steven A. Wright

贡献者：Demo, DAOctor @DAOrayaki

原文：Measuring DAO Autonomy: Lessons From Other Autonomous Systems

去中心化自治组织（Decentralized autonomous organizations，DAO）已成为一种有趣的软件应用程序新类别。初始应用正在颠覆金融行业，但该技术不仅只限于金融科技应用或资产。虽然其他设备或软件应用程序也声称是自主的，但多数情况下，有对这些自主程度进行缩放或分类的级别。这种自主级别的概念对于消费者意识尤为重要，因为这些自主设备和应用程序可以扩展到大众市场服务，且这些技术的运营在安全、安保、隐私和故障后果方面可能会产生重大的社会影响。本文基于现有的法律/金融负债概念，为DAO制定了一种拟议的自治措施。

去中心化自治组织（DAO）已成为构建在区块链和智能合约技术上的一种有趣的新型软件应用程序类别。初始应用正在颠覆金融业，但该技术不仅限于金融科技应用，还可用于控制其他代币化资产。如今，这些软件应用程序正在自主管理重要的金融和其他数字资产。DAOs已经在更广泛的人类努力领域被提出：重新想象工作和艺术；在业务流程中自动执行道德政策；并重构人类社会治理和民主的基础。虽然这些应用程序声称（从它们的名字）是自主的；仍然需要人类行动来发展这些应用程序。虽然其他设备或软件应用程序也声称是自主的，但在许多情况下，需要对这些应用程序提供的自主程度进行缩放或分类的级别。随着这些自主设备和应用程序扩展到大众市场，这种衡量自主性的概念对于消费者意识尤为重要。就安全、安保和隐私的期望而言，这些技术的运营带来的社会影响可能是巨大的。对于与这些自主系统交互的人类而言，这些维度的故障后果也可能是严重的。

DAO正在达到一个技术成熟度，许多商业应用是可行的，能够产生更广泛的社会影响。第二节回顾了DAO作为在区块链背景下执行的智能合约的专门形式的最新进展。随着DAO的这些应用扩展到大众市场的消费者，消费者对DAO在日常商业交易中的自主性抱有现实的期望变得非常重要。DAO自主性指标的开发和披露将有助于量化自主性程度，以评估DAO的设计和跟踪DAO的运行表现。

第三节回顾了其他自主设备和应用（特别是移动设备、机器人和软件代理）的文献中所看到的自主水平，以提取适用于DAO的可概括的概念。第四节更广泛地讨论了组织和其他背景下的自主性。然后用一个度量衡发展框架来关注最适用于DAO自治的度量衡类型。

第五节提出了一个基于责任的DAO自治度量，并讨论了一些实施上的考虑。然后在第六节提出结论。

DAO（有时也被称为去中心化自治公司（decentralized autonomous corporation DAC，DAC））是一种智能合约，在区块链的背景下作为一个自治组织实体执行。请注意，智能合约中的“智能”并不要求或暗示使用人工智能（尽管也不禁止）；智能指的是在设计和执行可合法执行的合约时的自动化。区块链和人工智能系统之间的潜在互动是一个正在研究的领域。可以从不同的角度来分析DAO，例如，作为软件，作为代理，等等。DAO最初被设想为一个由人类和机器人参与者的集合体运行的伪法律组织（pseudolegal organization）。最近，Wang等人提出了DAO的定义，即一个由区块链驱动的组织，可以在没有任何中央机构或管理层次的情况下自行运行；而这种将DAO视为组织的观点制约了可能适用于DAO自治的指标。作为组织的DAO的法律地位正在继续发展。有人提议将DAO视为信托管理人；或一种（隐含的）合伙形式；或被解释为属于现有的有限责任公司授权法规；或要求为加密公司制定新的授权立法。同时，一些州（如佛蒙特州）已经制定了承认基于区块链的有限责任公司的授权立法。尽管如此，关于DAO和公司形式的辩论仍在继续。

DAO已经被提议作为一些不同应用中的组织形式。Zichichi等人提出了一个用于众筹应用的DAO。Mylrea在能源市场的背景下提出了一个类似于DAO的区块链实体。Miscione回顾了区块链在市场和公共登记处背景下作为一种组织技术。Calcaterra等人提出了一个用于承保保险的DAO。Diallo等人提出了电子政务中的DAO应用。DAO建立在区块链智能合约之上，但智能合约的范围（也就是DAO）可以包括链外计算、各种代币类型和网络物理设备。

任何组织，包括DAO，都需要能够适应其环境的变化。软件实体中的这种适应性需要配置控制、清理旧版本的机制等。在区块链的情况下，这就很复杂了，因为软件代码可能被存储为“不可变”区块的一部分。在去中心化系统的背景下，由于多方以去中心化的方式进行互动，这就很复杂了。一些区块链架构（如Tezos）支持固有的治理机制，其他则需要将政府建立在更高一层的dApp中——在这种情况下，也就是一个DAO。在一个早期的DAO实施之后，这种治理的需求得到了广泛认可。Jentzsch在以太坊上运行了一个DAO作为智能合约。在2016年利用重入编码缺陷导致相当大的经济损失后；该缺陷通过硬分叉（hard fork）得到解决。Norta等人为合作的DAO提出了一个治理即服务模式。作为法律实体的DAO需要额外考虑谁在法律上有权做出治理决定（例如升级）。

DAO作为组织设计的新范式的概念激发了一些社会评论家的想象力，但目前许多区块链协议的基本性能和能力仍然是这一愿景的技术障碍。有一些性能上的改进；例如，Barinov等人引入了一个股权证明DAO，比之前的工作证明区块链提高了共识机制的性能。有各种各样的平台来实现区块链、智能合约，因此也有DAO。有些人声称，比特币本身就是DAO的一种形式。DAO可以在无权限区块链或有权限区块链中实现。最（不）有名的例子是在以太坊上实现的。Alimoǧlu和Özturan提出了一个以加密货币筹资机制为特征的DAO组织设计，一个基于投票的决策机制，并在GNU GPL v3.0许可下发布了3一个Ethereum/Solidity实现。DigixDAO4旨在成为以太坊区块链上的一个自组织社区，积极让其代币持有者参与决策并塑造资产代币化业务的方向。以太坊社区的成员将资金集中起来，通过DAO结构有效地分配补助金（MolochDAO5）。OpenLaw6为DAO的各种法律实体类型的形成提供了一个支持机制。DAOstack7正在建立一个用于实现DAO的开源软件栈。DatabrokerDAO8似乎正在推出一个基于DAO的数据服务。MakerDAO9支持抵押债务头寸的交易。

虽然有些人质疑将软件实体与法律实体相统一的智慧，但DAO似乎正处于不同的实施和运作阶段，有一些法律色彩使法律得到承认。一些人预测2020年将有重大的商业DAO进展。虽然实例DAO已经运行了五年多，但关于DAO所需功能的共识仍在出现。虽然DAO的去中心化性质对一些人来说可能是陌生的，但去中心化的对等网络并不新鲜，而且像公司这样的虚拟实体的概念也被广泛理解。

在这种情况下，自主权的概念可以得到一些进一步的阐述，以便与DAO互动的人有合理的期望。根据定义，DAO包括一些自主性的概念；但智能合约要上升到DAO的水平，需要什么并不完全清楚。自主性意味着自由意志和自我决定的某些方面，但不清楚DAO应用中是否期望真正的智能决策。在上面的例子中，DAO的目标似乎是一个实体的性质，可以信任它以某种预期的方式执行。作为DAO基础的智能合约采用逻辑编程来执行其合约目标；该逻辑基础提供了行为的解释，即使是在意料之外的情况下（例如，由于一些重入缺陷）；而行为解释在人工智能应用（例如，那些基于机器学习的应用）中往往是不适用的。与DAO相关的法律实体结构可以转移和/或限制DAO的运作所产生的责任。法律上承认DAO是一个实体，不仅意味着独立行动的能力，还意味着一些责任[例如，在回应其他法律程序时，对其他人（例如，股东和雇员）的义务]。其他虚拟实体（如公司）依靠指定的人来执行这些功能。实施DAO的论点是为了最大限度地减少人类的作用，支持自动化。许多DAO应用都在操纵具有相当价值的数字资产，因此，如果这些有价值的数字资产丢失、损坏或退化，对责任的考虑变得很重要。当DAO将智能合约扩展到网络物理资产或其他代币化资产时，潜在的责任可能成为更重要的考虑因素。那么，我们应该如何衡量管理此类资产的运营DAO的自主权？

自主（Autonomy）在不同的语境下不一样，最近的文献对移动设备、机器人和软件代理的语境中的自主水平提出了一些不同的概念。事实上，这些设备和应用程序并不相互排斥。虽然文献中确定的许多级别特定于所处语境或技术，但有些概念可能更广泛适用，并可在 DAO 的语境中再次使用。

A. 移动设备的自主水平

网络物理（cyber–physical）设备的自主移动性（autonomous mobility）最近受到了很多关注。为适用各种不同的环境（陆地、海洋和空中）的移动物理设备正在开发，范围十分广泛。这些设备具有各种自主性，通常用“自主水平”分类法来衡量。通常，人们提议将这些自主移动设备作为人工驾驶车辆的潜在替代品，但当设备没有人工操作员时，会给潜在的责任安排带来一些不确定性。这种自主分类法可能会为其他语境提供一些参考，例如DAO。

1）陆地移动设备的自主水平

预计随着时间的推移，自主（自动化）车辆将在公共道路上的车辆交通中占有越来越大的比重。Warrendale（2018）定义了六个级别的自动化，如表1所示。

表 1 移动设备的自主水平

表1分类法中的自主级别按人类监督级别的递减排序。具有越野应用的自动驾驶汽车增加了另一层复杂性（例如，危险识别），但不会从根本上改变这些定义。

2）海洋移动设备的自主水平

无人海上系统已经运行了20多年，预计未来有人和无人系统之间会更频繁地交互。国际海事组织最近启动了对适用于海上自主水面船舶的公约的监管范围审查。挪威自主船舶论坛提出了四级自主性分类：1)决策支持（decision support）——船员持续指挥船舶；2)自动（automatic）——预编程的序列在发生意外事件或序列完成时请求人工干预；3)约束自主（onstrained autonomous）——在大多数情况下是全自动的，但当系统要求时人工操作员持续可用；4)完全自主（fully autonomous）——无需人工或远程操作员。与陆基移动自主性一样，海上移动自主系统的这一分类级别被定义和排序为人类操作员行动的递减级别。

3）航空移动设备自主水平

在美国，美国联邦航空局对非娱乐用途的无人机拥有管辖权，越来越多的州也在该领域颁布法规。一些作者简单地假设其与陆基自动驾驶汽车具有相同的自主水平（例如，Hicks（2018））。

Clough（2002）提出了一个11级的自主控制级别分类，如表2所示。表2自主空中机动性分类法的级别被定义和排序为场景及其隐含计算任务的复杂性增加。最近，Huang等人（2005）从三个维度提出了无人系统的自主级别：1）任务复杂性；2）人的独立性；3）环境难度。虽然将环境难度和任务复杂性分开可能会使这些维度在这种情况下更容易开发有用的度量，但尚不清楚这些维度是否衡量自主性，而不是（举个例子来说）作为计算复杂性的代理变量。

表 2 航空设备的自主级别

4）移动设备自主级别的综合视图

Vagia和Rødseth（2019）回顾了不同运输方式的自动化水平，并基于人机界面、环境复杂性、系统复杂性和社会接受度等维度提出了一个通用的分面分类法。Mostafa等（2019）指出，给定一些情境意识，自主水平可能是动态可调的。Vagia等人注意到，一些作者将“自主（autonomy）”和“自动化（automation）”互换使用。Vagia（2016）提出了一个8级分类法，用于适用于表3中所示的不同运输模式的自动化水平。

表 3 移动设备的自主水平

表3中自主移动性分类的综合视图是根据计算机系统所承担的决策角色以及向人类操作员提供多少有关决策的信息来定义和结构化的。分类法提供了一种对实例进行分类的方法，但分类的预期用途限制了它提供的价值。例如，Warrendale（2018）提供的分类可能有助于设定消费者的期望，而提出的其他分类法的开发者无疑在创建时考虑了其他目的。一个考虑是建议的分类对于实施某种形式的自治的预期好处是否有用。Araguz（2019）确定需要（或受益于）文献中的自主性以提高具有高不确定性的系统的性能；改善动态环境中的响应能力、灵活性和适应性；并最终处理复杂性（尤其是在大型系统中），并在航空航天领域作为提高可靠性和故障容忍度的一种手段。根据所需的操作员控制量或场景/计算任务的复杂性来定义自主分类法的级别，可以说是对预期收益的那些维度。

Myhre等（2019）审查了陆地和海洋环境的自主分类，并提出：“如果一个系统可以合法地接受对操作的责任，从而承担先前由人类操作员或另一个自治系统承担的责任，则该系统被认为是自主的，从而将系统分类为自主或非自主。”

B. 机器人的自主水平

Richards和Smart（2016）将机器人定义为非生物的自主代理（nonbiological autonomous agents）。考虑到人机交互中的自主性，Beer（2014）提出了对自主性的定义：“机器人在没有外部控制（control）的条件下，可以感知（sense）其环境、基于该环境进行计划（plan）并在该环境上采取行动（act）以达到某些特定任务的目标（task-specific goal）（给予或由其创造）的程度。”IEC（2017）类似地将自主性定义为在没有操作员干预或操作员干预有限的情况下监控、生成、选择和执行临床功能的能力，并提出了确定自主程度的指南。Huang等（2019）类似地断言，自主性代表系统对动态变化和不确定性做出反应的能力。Luckcuck等（2019）将自治系统定义为一个人工智能实体，它根据输入做出决策，独立于人类交互。Antsaklis（2019）提出的定义是：“如果一个系统有能力在系统及其环境的一组不确定性下实现一组目标，而无需外部干预，那么它就被称为在一组不确定性下的一组目标中是自主的。”Norris和Patterson（2019）使用决策角色来区分人工操作员控制自动化系统的自动化、半自主和自主系统；机器（计算机）控制自主系统；两者都从事半自治系统的控制。人们在提到自主系统时通常指的是不同的东西。被视为机器人的自动化设备的范围也相当广泛，包括真空吸尘器、社交机器人和精密手术机器人等服务设备；在如此广泛的机器人中出现共同行为似乎不太可能。人类的智能已经很难定义和衡量，更不用说人工智能了。机器人的概念似乎与自主的概念交织在一起；但将自主定义为行为或人工智能，似乎并没有让自主本身的性质更加清晰。自主性的决策角色概念似乎与基于“自由意志（free will）”概念的自主性字典定义更一致。

有多种类型的机器人用于不同的应用，包括一些（不一定是拟人化的）设计用于更多的社交应用；在这些应用程序中开发一致的自主规模似乎很困难。人类与机器人的社交互动也带来了对自主性的客观测量和人类对自主性的感知之间的区别。自主机器人正在考虑与人类合作工作。在这种情况下，机器人和人类之间的活动协调可能会随着任务领导在两者之间传递而变得更加复杂。未来的争议（关于社交机器人的内涵）可能会涉及它们的社交性和自主性，而不是它们的功能。

Yang等（2017）在表4中介绍了医疗机器人背景下的6级自主分类。这个六级自主量表似乎让人想起为自主移动提出的量表。乍一看，它作为一个自治量表似乎很有吸引力；然后提议的类别似乎相当模糊，例如，一个观察者的完全自主权，可能只是另一个观察者的单一任务。相比之下，Ficuciello等（2019）在手术机器人的背景下分离出有意义的人类控制（MHC）的概念，并提出了表5所示的四级分类。

表 4 医疗机器人的自主水平

表 5 机器人的MHC自主水平

Beer等（2014）的定义描述了自治系统可能参与的行为，但没有为特定系统中的自治程度提供尺度或测量方法。IEC/TR（2017）、Yang（2017）和Ficuciello等（2019）的分类法是在自主机器人系统的外部定义的（例如，根据操作员的监督水平）。Ficuciello等（2019）的见解同样适用于自主移动设备，其中许多提议的分类法可以解释为人类控制的规模，而不是设备自主权。Beer等（2014）基于行为的定义具有可观察的优点。Luckcuck等（2019）、Antsaklis（2019）以及Norris和Patterson（2019）根据人工智能、目标寻求和决策制定定义自治。虽然目标和决定如果存在就可以解释，但最近的许多技术趋势都强调了机器学习等人工智能技术，这些技术不容易提供解释。在广泛的机器人应用领域中阐明可概括的目标和决策似乎相当困难。

C. 软件代理中的自主水平

虽然软件代理和机器人中的自主概念之间存在一些重叠，但自主软件代理的概念已经发展了20多年。1996年，Franklin和Graesser提出了自主代理（生物、机器人或计算）的分类，并将软件代理定义为一种计算代理（与人工生命不同），但进一步分类为特定于任务的代理，娱乐代理或病毒。请注意，虽然其将代理定义为自主的；但没有提供自主水平的概念。1999年，Heckman和Wobbrock（1999）审查了自主代理设计引起的潜在责任问题。大约在同一时间，Barber和Martin（1999）将自主程度定量定义为代理在决策中的相对投票权重。在2000年回顾自主代理时，Dowling（2000）认为将任何任务委派给软件代理都提出了有关其行动和决策自主性、对其实现的结果的信任程度以及位置的问题对这些结果承担道德和法律责任；但并未将决策责任与自主权水平结合起来。

2003 年，Braynov 和 Hexmoor认为代理人自主（agent autonomy）是一个相对概念，取决于用户（或另一个代理）对代理的期望；其将自主定义为一种关系，包括四个组成部分：1）自主的主体；2）自主的对象；3）自主性影响因素；4）绩效衡量。大约在那个时候，Brazier等（2003）正在考虑代理人是否可以关闭合同，如果可以，那么如何分配负债。虽然自主被视为涉及决策的复杂关系，并且责任的分配被认为很重要，但责任并未被视为自主的一个方面。虽然Braynov和Hexmoor（2003）的“自主对象”包括决策制定，但也包括更广泛的主题，如目标。

2017年，Pagallo提供了从自动化到自主系统的责任问题的历史视角，认识到历史方法可能不足以应对当前的技术挑战。从伦理角度考虑代理人的自主水平，Dyrkolbotn等（2017）确定了五个自主“水平”，以确定道德上重要的决定属于表6的道德尺度。也是在这个时候；Millard等（2017）担心需要明确物联网领域的责任。在此期间，开始认识到改变现有责任计划的必要性，表4中的级别基于决策，包括决策的法律后果概念。

表 6 自主的道德水平

2019年，Janiesch在物联网代理的背景下调查了有关自主的文献，基于是人还是机器执行决策，以及代理自主的九个不同维度或类型，确定了自主级别的20个类别定义：1）解释；2) 专有技术；3) 计划；4）目标；5）推理；6) 监控；7）技能；8) 资源；和 9) 条件。他们还确定了自主代理的 12 项设计要求，并提出了自主模型和语言。勒伯夫等人（2019）提出了软件机器人作为界面范式的定义，包括命令行、图形、触摸、书面/口语或界面的某种组合；并且还提出了基于机器人环境、内在特征和交互维度的方面的软件机器人分面分类法。这些不同类型的软件实体的界限再次变得模糊，对软件实体上下文中自治的含义的共识越来越少。

上一节说明了自治级别建议的广度，但其中许多是特定于领域的，难以概括。当然，在更广泛的人类背景下已经有了关于自治的研究，并且在我们改进更具体的提案时，以下部分中讨论的一些观点也可能有用。虽然可以开发许多指标，但拥有一个框架有助于将注意力集中在更有意义和易于处理的指标上。

A.自主级别的可概括主题

各种自主系统已经有了自主度量。我们不需要决定DAO是否也可以归类为软件代理、机器人等，以便从这些指标中获得一些见解。在大多数情况下，这些自主指标是由有些模棱两可的分类分类法而不是连续统一体的量化定义的，并且分类法制定的方法论似乎是临时的。将自主级别表示为编号的级别序列不仅意味着分类分类法，还意味着自治连续体的某种量化，而不是一组离散和不连续的分类桶。大多数这些分类建议也将完全自治作为一个等待未来技术进步（例如人工智能）的推测类别，并且不提供符合类别定义的存在证明。虽然对某些人来说，自主可能意味着某种程度的实现复杂性，但反过来并不一定正确的。复杂程度的增加并不一定会自然达到自主。基于计算系统所采取的决策角色构建自治分类法更有趣，因为它关注系统本身的行为而不是外部因素（例如，场景复杂性和其他参与者）。然而，决策角色本身是离散的类别，而不是线性尺度；并且独立于所做出的决定的重要性。事实上，在上面回顾的分类法中，只有Lebeuf等（2016）似乎已经确定了一种特定的方法。其中一些指标可以被视为计算机生成的专业监督建议。请注意，此类自动化建议计划的法律责任仍在不断发展。在其他情况下，提议的自主级别特定于其领域（例如，机器人手术）或根据操作员的行为或责任来定义，而不是在更一般的意义上量化自主。决策范围和责任的概念似乎是最普遍的维度。决策范围可以不同地定义为特定领域的行动；共同决策角色；从伦理的角度；或通过对决策后果的问责/责任。特定领域的定义不容易推广。从第三节的讨论来看，可概括的主题似乎包括：1）人工监督的程度；2）决策角色；3) 责任；4) 伦理考虑。

B.关于自主的其他视角

Brock（2003）在个人和组织的背景下研究了自治，将自治（决策权的范围）与权力下放（决策的位置）区分开来。DAO上下文中的去中心化是指通过独立派生建立信任的分布式共识过程；相比之下，Brock（2003）指的是将决策范围从一个较大的实体下放到决策范围较小的决策者的多个决策意义上的权力下放。DAO决策产生单一结果，而下放决策产生多个结果。Ladner等（2019）提出了欧洲政治实体背景下的地方自治指数，包括法律自治、政治自由裁量权、政策范围、财务自治、组织自治、准入和不干涉等维度。自主性也被研究为人类发展的一个组成部分（例如，自决理论）。关于人工智能的讨论，人类发展的考虑可能很有见地，但这里假定 DAO 不需要人工智能。在这些维度中，法律自治和财务自治的概念似乎适用于 DAO。

C.度量开发框架

指标为量化的行为观察提供了一个框架；但选择有用和适当的指标在某种程度上是一门艺术，而不是一门科学。目标/行动/指标/评估（GAME）框架提供了一种确定合适指标的方法。

1）目标

在 GAME 框架中，相关目标是与操作 DAO 交互的人类的目标。DAO 作为一个实体也可能有目标。作为软件设计对象的 DAO 也可能体现其设计者的一些价值观。人类使用自主移动设备的目标可能基于导航和交通，相比之下，人类与金融 DAO 交互的目标将与金融交易相关，在某些情况下，金融 DAO 作为交易对手。鉴于为DAO设想的（非金融）组织环境的广度，针对功能运营目标的指标将是特定于DAO预期功能的领域，因此难以应用于不同的组织环境。

区块链有时被描述为信任机器。特定的加密技术可以为交易授权、记录完整性等方面的信任提供基础。信任方面可能是DAO设计者的目标，但可能是操作DAO用户的先决条件或假设。DAO的用户如何建立对DAO自治的信任？在商业交易中，当事人通常会考虑对方的商业信誉和资源，以及支持交易合同的法律制度的稳定性。然而，DAO是软件应用程序；这些通常是经过测试（normally tested）的，而不是可信（trusted）的。

上述机器人自主性讨论根据目标确定了自主性的定义。这表明应该根据特定任务或目标或在特定任务或目标的范围内衡量自主性。那么，自治DAO应该在实现特定目标的方法上具有一定程度的自主权。然而，确定特定的DAO行为或其人类后果是否符合特定目标可能并不容易。例如，在某些计算系统中作为执行软件的DAO会消耗能量；然而，该计算系统中能源消耗的观察结果不一定与 DAO 的目标相关。机器人和空中移动设备的自主概念还包括在不确定或困难的环境条件下的自主性能概念。物理产品通常具有正常操作条件的规格（例如，温度范围）。如何在DAO等信息服务的背景下应用环境挑战或不确定性的概念还不太清楚。

2）行动

人类对作为GAME方法论典型焦点的产品的行为通常是有意的，尽管无意的交互也可能通过产品故障等发生。人类的行为和DAO的操作会导致影响人类的后果。将用户与DAO的交互分类为有意/无意的将适用于广泛的提议DAO。DAO操作的后果也可能被DAO设计者或与DAO交互的人分类为预期的或意外的。

基于人类监督量的自主级别是第 III-A 部分（移动设备）和第 III-B 部分（医疗机器人）中确定的共同主题。在这里，我们感兴趣的是衡量DAO的自主性，而不是操作它的人类。人类在DAO上的行为将是特定于领域的，因此很难在不同的DAO应用程序中泛化。软件代理（第 III-C 部分）和移动设备（第 III-A4 部分）也提出了基于决策角色的自治规模建议。早在2003年，Braynov等就已经指出，很明显，在“缺乏自主权”和“完全自主权”这两个极端之间，存在大量描述代理独立行动和决策能力的中间状态。一些文献中出现了围绕决策制定作为自治级别基础的共同线索，但并未就特定指标达成共识。这些决策角色似乎有些任意的决策类型分组，这些决策类型通常根据特定领域的决策定义含糊不清，因此难以推广到其他领域或评估意外行为。

3）指标

GAME框架针对动作的指标，以便这些指标与人类与DAO的交互相关。指标可以通过某种代理直接或间接地衡量这些行为。测量可以集中在单个动作或聚合效果上，例如，在DAO级别可观察到。测量可以集中在整体幅度或某个比率上，例如，有效性能。指标也可以从动作（或DAO）的一些内在特征中导出，或者从一些更有意义的启发式中导出。

关于决策的伦理观点很有趣；但似乎再次导致类别定义不明确的类别分类法。伦理判断往往对上下文非常敏感，大量的事实和情况组合将使这种方法对于我们的目的来说似乎难以处理。虽然澄清自主系统设计者的道德责任可能会有所帮助；这在赔偿伤害方面没有提供与责任制度相同的清晰度。

第 IV-B 节中关于自治的组织观点也支持将自治视为具有法律和财务方面的考虑。财务自主权的概念与作为DAO自主权指标水平的责任概念非常吻合。财务决策通常在潜在负债方面得到很好的量化。货币价值具有提供简单线性标度的优点。

自主权的责任定义似乎广泛适用于提出自主权水平的许多情况。回想一下，自主的这个定义要求接受责任，并且理想情况下以货币形式对该责任进行量化。在驾驶员控制车辆的情况下，特定于汽车的法规和更一般的侵权责任很容易理解，但自动驾驶汽车操作中的责任却鲜为人知。Taeihagh和Lim（2019）对技术风险进行了分类，并审查了美国和欧洲对自动驾驶汽车运营的潜在监管或立法反应。如果没有明确定义的安全标准和有效的风险分配，就很难分配责任并定义保险或赔偿计划，从而使无人水面舰艇可能受到各种不同的责任制度的约束。无论是通过采取行动还是不采取行动，软件代理都可能对人员或其财产造成伤害。对于没有网络物理方面的纯软件代理，这些伤害本质上必须是信息性的（例如，侵犯隐私、诽谤等）。虽然自主决策的责任可能不是软件代理自主性的唯一有用维度；它在量化风险方面确实具有实用的商业价值。

责任概念是大多数现代法律制度的组成部分。责任原则已应用于广泛的人类环境中，并且最近在人工智能和其他数字技术的环境中提出了更多应用。从第II节中的DAO定义来看，DAO是一种组织形式。根据组织的法律结构，组织的运营可能导致对该组织或其他责任方的责任。

在广泛的应用领域中，DAO可能是对人类及其财产造成各种伤害的原因，从而导致潜在的责任。如果DAO与现实世界交互，则很难想象所有潜在负债都不可能出现的场景。控制网络物理资产的DAO可能会产生许多与其他自主移动设备相同类型的负债。非移动DAO不能与其他人或其财产发生碰撞，但不能移动并不能阻止其他责任原因。考虑用于与人类进行社交互动的固定DAO，说出其他人可以听到的信息；这可能会导致对隐私侵犯、诽谤等的责任。自治系统的隐私和责任方面越来越受到社会关注。量化这些人与人之间互动的责任已经很困难，但并非不可能。因此，期望DAO有类似的责任量化标准是合理的。

4）评估

度量的评估是通过度量的功能有用性的测试和迭代来执行的，例如，假阴性/假阳性；随着时间的推移测量的稳定性；该指标是否标记了需要进一步分析的DAO问题。评估DAO的自治性是一个有趣的概念。IT系统通常根据各种类型的需求规范进行测试。由于DAO可能会自主地影响人类的权利、取代人类能动性、破坏公共价值观（例如隐私）并通过消除抗议和争议的途径来削弱用户的自由感，因此社会影响可能是严重的；并且对测试的需求变得更加迫切。

组织通常根据财务指标（例如，会计审计）进行测试。在将责任作为一种自治级别的概念之前，自治的测试可能会集中在区块链共识机制的完整性和检测区块链交易验证节点是否以某种方式被收购。考虑测试DAO自治水平作为吸收负债的能力；这种测试看起来更像是为充分资本化而进行的会计审计测试。当然，最终的测试将是在DAO的指定限制内成功收回负债的历史。信任可以通过多种方式定义，但通常包括依赖未来表现的概念。过去在类似情况下的表现的社会证明可以成为用户信任DAO能够在导致负债的行为中幸存下来的基础。

A. DAO的自治度量提案

基于Myhre等（2019）中的概念，有人建议将DAO视为自治，因为它有能力合法承担责任。因此，DAO自治的水平可以在财务上衡量为DAO有能力吸收的总负债。法律体系已经有机制来识别和分配由各种原因引起的责任。识别直接和或有负债财务影响报告的会计流程已经完善。

1）DAO开发者对DAO责任容量的影响

这些DAO的开发人员还可以更明确地考虑与他们正在开发的DAO相关的潜在负债。这使他们能够更有效地设计机制来明确识别和解决这些或有负债；并由其用户启用适当的恢复。作为一种设计选项，可以动态计算支持负债的能力（例如，在当前未结合同的影响下），甚至在需要时采购额外的能力。

2）DAO负债能力的监管影响

在明确量化负债能力的情况下，监管机构可以更轻松地评估特定DAO产品对特定细分市场（例如大众市场与合格投资者）的适用性，并管理对整体市场稳定的潜在风险。监管机构的最终或总体市场观点使他们能够识别可能通过市场传播的或有负债。监管机构还可以对特定的资本化水平、保险要求等提出要求。

3）DAO责任容量用户须知

DAO承担责任的能力应该向与DAO进行交易的人披露。潜在责任限额的量化和披露使与这些DAO进行交易的用户能够了解他们在与DAO进行交易时所承担的风险规模。首先，需要通知大众市场消费者他们正在与DAO进行交易。这类似于表明他们以可能正在考虑与之签订合同的公司（例如，公司、LLC 等）名义收到的某些责任限制的通知。其次，DAO吸收任何（例如，或有）负债的能力的披露使用户能够评估这是否足以满足预期的交易。第三，披露DAO开发者对潜在负债的概率和潜在规模的考虑和计算，使用户能够考虑DAO开发者准备的彻底性和合理性，以及是否存在不可预见的重大潜在负债。

B. 必要的约束

需要明确定义DAO的边界，以便进行风险评估以量化任何潜在的负债。DAO和其他类型自治实体的定义挑战说明了普遍的混淆程度。具有跨链和链下交互、预言机等的DAO的计算范围可能会混淆潜在负债的规模。请注意，无论选择的自治度量级别如何，都需要这样的约束。

责任方的确定是责任分配的先决条件。责任方的确定将受到与DAO相关的法律结构的影响。

DAO的性质或目的也可能是限制的来源。上面审查的自治系统是合法的民用系统，无意造成伤害。尽管可能适用责任概念，但故意有害的DAO（例如，自主犯罪或致命自主武器系统）超出了本提案的范围。

C. DAO 自治度量在去中心化金融中的应用示例

在去中心化金融的背景下，出于各种目的提出了DAO。在这种情况下，DAO通常承担使许多其他商业实体（通常是金融机构）去中介化以完成金融交易的角色。金融机构的交易通常在潜在负债风险方面得到很好的理解。更换一些中间实体可能会降低一些风险，但不能消除所有风险，例如，DAO可以随着时间的推移自动进行一系列支付；但不能消除付款人在付款到期时账户中有足够可用资金的风险；DAO本身也不能保证交易符合未来监管环境的变化（例如，新税）。DAO还引入了一些新的风险，例如DAO本身的失败。对DAO的或有责任考虑的评估还应包括压力案例（例如，DAO的解散），而不仅仅是正常操作用例。关键是这些潜在负债的规模和概率是可以量化的。在许多情况下，已经开发了此类交易风险的量化方法来计算金融机构的监管资本要求。

D. 利用责任自主权衡量的机制

负债作为衡量标准的优势在于法律和金融系统已经在管理负债。特别是，承包、保险和有限责任实体已经在许多法律体系中发展起来。这些机制并不相互排斥，在许多情况下，商业运营的DAO可能需要所有这三种机制。

1. 合同：

DAO，特别是在金融科技应用的背景下，是围绕智能合约和合约条款的自动执行而开发的。合同通常有许多条款，其中一些用于识别预期的正常交易行为，而另一些则用于识别可能导致某些责任的异常行为。当各方可以识别出各种类型的异常行为时，合同各方可以分配责任并指定违约金的价值以解决这些责任。合同还可能规定DAO维持最低限度的可支持负债能力水平。

1. 保险：

保险通常用于通过合同将各种类型的风险抵消给保险公司。虽然保险合同条款超出了本文的范围，但许多保险合同都有一个总责任限额，可用于为DAO提供一个总的自治水平。请注意，保险合同是有成本的。DAO需要向保险公司支付这笔费用。由于多种因素（例如索赔经验和利率），保险费用通常会随着时间的推移而调整。DAO为总责任保险提供资金需要一种机制，将此类可变成本纳入其运营中。

1. 有限责任实体：

自治系统作为法律实体的概念已经在其他地方的机器人和人工智能系统方面进行了讨论；在这里，法律概念被应用于不太“智能”的自治系统。作为接受问责的实体的法律承认意味着对自治系统作为某种法人的法律承认。法律早就承认法人的范畴比人类更广泛。公司是为限制责任而创建的非人类法人的例子，已经考虑了其他具有不同理由的法人示例。国家对基于区块链的有限责任公司的认可使DAO具有有限责任的自主性。

DAO已被提议用于金融以外的广泛应用，这些应用可以显着重塑工作和艺术中的人类互动，以及更广泛的概念或组织和社会治理安排。DAO正在达到技术成熟的水平，其中一些更广泛的应用程序变得可行，并且潜在的社会影响规模更加显着。随着DAO扩展到与大众市场消费者互动的商业运营，为这些DAO定义自治级别变得很重要。第三节审查了与其他相关上下文中的自治级别相关的文献，以告知第四节中提议的自治度量的考虑因素的讨论。虽然已经为自治级别提出了许多不同的维度，但责任特别容易处理。然后在第五部分提出了基于责任能力衡量DAO自治的具体建议，并在金融科技背景下提供了一些额外的实施注意事项和示例。基于责任能力的自治度量通过明确地将商业风险限制在DAO的开发者和用户身上，从而实现更广泛的商业活动。最近的法律创新使DAO在责任意义上的自治得到了有限责任实体结构以及更传统的合同条款和保险的支持。随着商业DAO活动扩展到具有社会影响力的大众市场互动，易于理解的责任制度对于与DAO或通过DAO签订合同的人来说变得很重要。责任，作为衡量此类DAO自治程度的尺度，对于与 DAO 交互的人类而言，既具有熟悉性，又具有相当大的实用性。

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