量化社区公共贡献的治理悖论：Attention机制并非万能解

在探讨DAO与社区概念时，我们将其统称为”共同体社区”，因为当前无论是DAO还是线上线下社区，都呈现出边界模糊但内涵趋同的特征。这种概念叠加的讨论方式有助于我们更清晰地把握两者的共性，同时本文所讨论的社区概念也包含线下实体社区。

无论是对DAO的研究还是对社区的探讨，只要涉及治理议题，都在本文的分析框架之内。从科技发展史来看，2016-2023年是DAO理论与实践的探索期，而2023年兴起的新一代人工智能浪潮正加速人机共生社会的到来，推动DAO和社区进入全新发展阶段。

在这个新周期中，AI治理将扮演主导角色。AI模型对个人数据的全面采集已成为常态，比如苹果公司的Personal Context技术就能获取iPhone本地端的完整数据，为用户提供最优决策辅助。无论是DAO治理、社区集体决策还是AI辅助决策，我们都在见证一场深刻的社会变革，这场变革将重塑人机共生时代下每个个体和组织的生存状态。

大模型对个人数据的精细化采集极大提升了其在用户场景中的推理能力。同时，随着各类AI模型被引入线上系统以增强工具智能化水平，技术竞争正驱使商业公司采取各种手段获取更多个人隐私数据。在这个人类治理向AI治理过渡的时代，工具系统的广泛应用也在促使人类不自觉地将DAO和社区中的所有行为数据指标化，这本质上是一套机器KPI系统对人类社交活动的渗透。

无论我们是否情愿，这一趋势已不可逆转。但我们必须清醒认识到：这些量化指标究竟意味着什么？个人隐私数据的量化如何干预日常决策？又将如何影响我们的社会协作关系？DAO和社区承载着人们摆脱传统组织束缚、追求平等公平的愿景，却也面临着新的发展困境。本文将以”量化公共贡献的治理悖论”为切入点，探讨DAO和社区采用量化贡献治理机制时存在的根本矛盾，以及AI量化公平指标这把双刃剑如何制造新的共识偏差。

当前社区发展的量化困境

常见问题背后的深层矛盾

在DAO/社区的治理实践中，表面平等的民主投票制往往导致权力集中。即便采用代议制民主，少数核心成员仍可能垄断决策权和执行权，这是DAO经典结构模型中权力发展的必然结果。当决策权集中在少数人手中时，治理参与率必然下降，因为这些核心成员实质上掌握着社区公共资源的支配权，而这种权力关系并不体现在”提案-投票”的表象中。

DAO/社区治理结构中的权力分布不均，使得”提案-投票”这种看似民主的形式无法赋予个体真实有效的权力，导致非核心利益相关者参与治理的意愿降低。人员差异必然带来治理权力的差异。当前全球DAO领域的实践者已经完成了对”民主投票制”的祛魅过程，现在回看，是我们将自身发展意志错误地置于自由资本主义的叙事框架中，产生了对自由民主的集体幻觉。

正是经历了这段弯路，我们才能从历史和社会视角重新审视过去的试验性错误。要突破DAO的治理困境，我们必须直面一些根本性问题：如何通过解构个体性来构建公共性？如何区分共同体与公共性的边界？代币激励机制如何掩盖文化秩序对组织的塑造作用？不平等的公共产权关系如何扼杀个体在DAO中的发展意愿？

今天我们面临的问题依然繁多，需要更多理论和实践研究者共同攻克。那些表面问题背后，往往是困扰社会学已久的深层难题。

量化公共贡献行为的治理机制

从DAO/社区治理的根本问题出发，我们可以明确其核心诉求在于寻求”公共资源公平分配”的最优解。为此，量化公共贡献行为成为普遍采用的治理方式，通过衡量各类贡献的价值来决定公共资源的分配。代币制和积分制就是常见的量化手段，它们将贡献行为转化为可计价的单位。

这种机制试图通过定义某些行为对社区的正面价值，建立积分奖励系统来激励成员贡献，而积分又可兑现为现金或权益，实际上承担了货币功能。加密社区则更倾向于使用代币激励，基于链上活动数据作为估值依据。我们直观认为，量化贡献行为可以建立客观公平的经济奖励机制，实现对公共资源的公平分配，这是积分制和代币激励表面合理的原因。

量化公共贡献的隐性代价

采用积分制/代币制的量化治理方式，某种程度上是我们对社会经济制度经验认知的惯性使然。虽然良好的经济制度能促进社会繁荣，但古今中外从未有过能完美解决公平分配问题的经济制度。各国经济制度在不同时期发挥作用，但社会作为更复杂的系统，经济制度总会失效，甚至原本有效的制度反而加剧贫富差距，背离初衷。

量化公共贡献的初衷虽好，现实却常与理想背离。当我们试图通过量化建立公平分配的最优解时，精确的数值计算系统也为个人提供了利益最大化的工具。明确的数值指标成为精妙的利益计算器，只有当个体趋利行为破坏公平边界时，问题才被察觉，而此时往往为时已晚。

早期积分制度确实激励了贡献行为，形成了自发贡献的氛围，正是这种氛围催生了大量难以量化定义的贡献行为。当这种非功利性的社区氛围被破坏时，基于社会文化认同的贡献行为就会大量消失，规则下的不平等趋利行为破坏社区公平性，而制度问题短期内难以解决，必然导致隐形贡献和相关人员的流失。

量化公共贡献的堆垛悖论

经济激励的认知基础

我们普遍认为，为社区做出贡献理应获得经济回报，这种认知主要源于两方面：一是社会经济制度的经验告诉我们劳动应有回报；二是时代背景和社会文化塑造的道德感让我们认同”好人好报”。正是这些社会经验和社会道德，让我们未经深入思考就接受了量化公共贡献的合理性。

这种对量化贡献的形式认同，存在主观干预客观造成的偏差，使我们陷入经验逻辑的陷阱，导致”直觉为真，客观为假”的悖论。

量化概念的边界模糊

量化公共贡献机制由话语形式和计量形式构成。话语形式是对行为符号的阐释性表达，计量形式则是对行为程度的量化统计。计量形式涉及行为边界和程度的界定，这正是定量研究中的堆垛悖论问题。

堆垛悖论揭示了概念边界的模糊性。以沙堆为例：一粒沙不成堆，但通过递推，我们无法确定多少粒沙才构成堆。这个悖论挑战了我们对概念分类的直觉，表明常规分类法则难以应对边界情况。

主观意志的边界界定

堆垛悖论引发我们思考：如何定义某个行为转化为公共贡献行为？在注重参与感的社区中，参加会议可能就值得奖励；而在结果导向的社区中，仅参会可能不被视为贡献。这种差异反映了我们对贡献行为的主观阐释。

如果参会成为可激励行为，那么参会1分钟和1小时如何区分？在1分钟到1小时之间，随时可能有人退出会议，数量级梯度应如何设置？进一步考虑互动维度，互动次数、对象数量、话题相关性等如何衡量？当引入多个评估维度时，计量系统的复杂度将急剧上升。

一旦以计量形式为主要评估方式，就必然推动系统向更复杂的方向发展。当系统在边界模糊性和连续计算量上都大幅增加时，治理成本也随之飙升，最终可能导致系统陷入计量冗余和成本不可回收的困境。

开放社区的价值波动

集体主观意志形成的共识本质上是话语形式的共识，主要通过阐释达成。阐释是对意义的重新理解和构造，是对共识媒介——符号的深度描述。在开放社区中，通过”沟通互动”试图达成共识一致性，这也是许多DAO/社区陷入治理困境时会议不断的原因。

然而开放流动的人员结构使集体主观意志也处于流动状态，导致决策基线不断波动。虽然阐释性影响计量的深层逻辑，但计量形式的表面可能只是新增某类计算方式。因此，开放流动的阐释结构注定社区对贡献价值的偏好不会一成不变，时间性成为关键考量因素。

DAO/社区作为社会关系结构要实现延续性，必须经受时间考验。任何真实历史序列都综合了趋势、常规和事件：趋势是具有方向性的社会关系变迁；常规是稳定重复的活动模式；事件则是能转变结构的集中行动，能建立新常规来改变旧常规，从而影响趋势。

例如加密牛市高峰期，社区贡献者乐观地将贡献抵押为代币奖励；而熊市来临时，则更强调现金流回报。这正是经济和政策因素形成的趋势改变了常规行为模式。

互动结构中的策略博弈

在时间作用下，社区变动的价值偏好和波动的决策基线必然导致共识互动结构不稳定。贡献者在这种结构中不得不调整协同策略，因为其身份立场和价值倾向易受社区共识结构影响。社区通过共识互动结构建立个人与集体的长期互利关系，不稳定的结构会导致这种关系松散直至解体，使贡献者从利他优先转向利己优先。

从集体最优到个人优先

社区合作的相互性和互利关系依赖稳固的共识结构。一旦个体失去对集体互利关系的信任，DAO/社区就会从追求集体利益最大化的猎鹿博弈，转向确保个人利益的猎兔博弈。猎鹿需要多人协作收益更高，而猎兔可独立完成但收益较低。当社区治理讨论中出现搭便车等争论时，往往反映出互动结构中互利关系的缺失，使我们难以判断具体情境中的博弈策略。这需要更多深入研究。

社区对隐形贡献的剥削与异化

未被计量的劳动价值

何种行为可定义为贡献，取决于集体共识的阐释框架。但社区的弱势共识往往无法影响整体价值偏好。以家庭妇女的劳动为例，家务和育儿工作为社会经济提供了重要支持，却在资本主义逻辑中不被市场认可。同样，DAO/社区中也存在大量无法被集体阐释和计量的贡献行为。

虽然我们可以采取追溯激励、福利补贴或成员申诉等补救措施，但无法掩盖根本问题：不被集体阐释和计量的贡献行为，无法进入再生产结构，从生产层面否定其价值。实际上，大量自发性未计量贡献，如情绪价值和思想价值，构成了社区文化符号的再生产结构，这些要素对社区同样宝贵。

货币媒介的价值异化

社区贡献本应是多元自发的，对公共贡献的认同本质上是对多元价值的尊重。但计量形式不可避免地将贡献价值单一化为货币价值，因为计量数值最终要折现为现金。量化贡献通过货币媒介进入商品市场流通，虽然帮助社区贡献获得市场回报，却也将社区价值逻辑变成了商品交易逻辑。

当社区互动中的互利关系变为交易关系，当逐利策略普遍出现时，资本将转化互动结构为资本再生产服务，通过符号生产异化劳动价值。

激励通胀与贡献通缩

货币激励本质上是一种非均衡经济模型。采用积分/代币激励制度，就意味着选择了风险型货币政策。社区中大量无法兑现的贡献价值被货币化，随着这种激进政策的执行，会导致贡献货币通胀和价值稀释。社区发展需要增长业务驱动有效经济行为，但优先使用积分作为激励手段，为刺激更多贡献行为而多发积分，建立”目标-任务-货币-贡献”的增长逻辑。

积分作为货币激励手段，既有价值转移功能，更有关键的价值兑现功能。未建立可持续业务的积分制如同给社区注射兴奋剂，短期繁荣实则加速衰落。当贡献输出冗余就积压货币，输出不足就增发货币，陷入这种循环的治理机制必然导致价值稀释和货币贬值，最终破坏贡献氛围，导致贡献行为通缩。

AI计量复杂治理系统的风险

计量形式的定量研究非常形式化，而”贡献”却是对文化符号的阐释。我们试图量化包含政治、经济、文化等多重要素的社会符号网络系统，这远超纯粹经济范畴的可计量化系统。量化复杂系统既迷人又危险，它隐含公共权力试图控制超复杂系统而忽视其内在规律的风险。随着计量形式日益复杂，疲于应对人性利益关系的治理系统最终可能因计算失灵而崩溃。

随着治理系统复杂化，人类必然引入AI协助治理。在人机共生时代，人类可能无法准确判断特定治理条件，将任务交由AI处理。正如大语言模型的涌现效应至今未被完全理解，训练数据中的风险内容可能导致AI对道德正义的理解偏差，引发治理危机。

如何在复杂人性环境中让AI持续做出正确决策是巨大挑战。理论上，训练数据多样性和分布式治理系统有助于AI做出更客观的决策。但在匿名去中心化系统中，女巫攻击可能通过多个匿名账号发起”忘却证明”攻击，删除特定训练数据或注入污染数据，干扰模型的预测效果。这是一种对注意力机制的反向攻击。

目前AI治理研究多停留在学术领域，但随着技术迭代和人类对数字化治理的依赖，我们必将迎来更复杂的治理环境。