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对于保留隐私的联系人跟踪,请重点关注激励措施

2020-04-25 wanbizu AI 来源:区块链网络

CoinDesk专栏作家斯蒂芬妮·赫德(Stephanie Hurder)是Prysm Group的创始经济学家,专注于新兴技术实施的经济咨询以及世界经济论坛的学术贡献者。她拥有哈佛大学的商业经济学博士学位。

“我已经阅读了重新开放经济的计划。他们很吓人。”

这就是Vox记者埃兹拉·克莱因(Ezra Klein)的作品标题,其中回顾了四项计划,以使美国经济摆脱COVID-19锁定。在讨论实施联系追踪所需的巨大社会转变时,其中包括几乎每个美国人都必须将地理追踪应用下载到他们的手机中,他写道:“技术和政治障碍巨大……在这个国家,谁是值得信赖的障碍在这一刻,要塑造这个?”

计划结束COVID-19封锁的国家面临着许多艰巨的技术,政府和公共卫生挑战。其中的挑战之一是如何实现一种不能同时用作反乌托邦监视工具的联系人跟踪系统。但是还有更多。政府如何快速,可靠和透明地向个人(尤其是没有银行账户的人)分配政府援助?公司如何才能为PPE和通风机等高需求商品(包括3D打印商品的潜力)建立自适应供应链?如何在通常不协作的独立组织和实体(例如医院团体,州和城市)之间共享数据?这个清单不胜枚举。

另请参阅:斯蒂芬妮·赫德(Stephanie Hurder)-区块链技术如何使冠状病毒缓解更加有效

作为为无人许可和企业区块链项目提供建议的经济学家,我花了很多时间解释为什么DLT没用以及为什么有用。对于上述挑战,令我惊讶的是DLT可以帮助解决多少挑战。

在当前巨大的社会和经济动荡时期,DLT有机会为美国增加巨大的价值。要知道为什么,必须理解DLT和相关技术(例如智能合约和零知识证明)创造价值的杠杆。在Prysm Group,我们已经开发了一个用于创建DLT值的框架,我们将其称为3 C,我之前在这里进行了讨论:

协调:共享分类帐可以在各个公司和组织中使用统一的数据集。这降低了共享和协调数据的成本,并实现了从多个数据源获得的见解。承诺:智能合约和分布式共识提高了协议采取未来行动和付款的可信度。执行和执行合同的成本下降了。控制:分布式存储和零知识证明使数据所有者可以有选择地共享其敏感或个人数据,从而使他们更有可能参与数据共享联盟。

结合量身定制的,针对特定用例的设计选择,这些正是可以帮助解决主要病毒驱动问题的工具类型。

在之前的专栏中,我的同事Cathy Barrera和我讨论了DLT如何通过可靠地实施自动刺激付款并为3D打印耗材建立市场来增加价值。现在考虑联系人跟踪的情况。

由DARPA资助的政府承包商SIMBA Chain与斯坦福大学医疗保健创新实验室和Prysm Group合作,开发了一种激励兼容,隐私保护的解决方案,该解决方案不需要用户公开其个人数据。该解决方案利用零知识证明技术来实现隐私保护,重新设计了为美国国防部开发的安全区块链消息传递系统,并整合了利用消费者可穿戴设备的疾病检测AI算法。

从头开始创建项目而无需完全依赖政府,大学或大型公司的能力变得前所未有的重要。

除了技术本身之外,DLT社区建立的分散式治理结构还提供了另一条途径来解决COVID-19引发的问题,例如我们的标准机构在努力进行的联系追踪和自适应供应链管理。随着联邦政府的瘫痪,大学对在线教学的过渡感到不知所措,公司解雇了数百名工人,各州和地方政府希望建立自己的临时执政联盟,从而能够从头开始创建项目完全依赖政府,大学或大型公司从未如此重要。

DLT项目将需要进行明智的经济设计,以提供针对此类问题的解决方案。为了获得采用并产生真正的积极影响,这些项目应考虑以下方面:

1。认真考虑激励兼容性

Verge技术记者Casey Newton表示,即使最成功的联系人跟踪应用程序的采用率也普遍较低。即使没有人使用,最好的技术,尤其是联系追踪解决方案,也几乎没有用。对于任何大规模计划而言,了解个人如何选择是否采用技术以及如何激励他们使用货币和非货币杠杆来采用这些新解决方案的选择都是至关重要的。

2。采用用户和专家驱动的开发方法H

设计有效的激励措施需要深刻理解人们将如何使用(和可能滥用)产品,以及对产品运行所在的系统和环境的专业知识。这种理解不能一bubble而就;它需要与用户和主题专家进行持续的沟通。公共卫生,法律和经济学方面的见识对于整合整个开发过程至关重要。

3。尽早着眼于采用,之后实现财政可持续性

基于DLT的项目具有网络效应:随着更多用户的加入,其价值不断增长。为应对当前危机而开发的项目最初可能需要用公共资金来资助,但从长远来看可能会在财政上实现自我维持。平台开发团队应尽早集中精力进行引导,建立强大的用户群,然后随着交付的经济价值的增长而转向获利和获利能力。

查看更多:COVID-19跟踪应用程序必须发挥病毒作用才能正常工作。这是一个大问题

例如,如果上述讨论的隐私保护联系人跟踪系统得到广泛采用,则可能导致保险公司的成本大大降低,如果成千上万的人感染了COVID-19并需要深入的医疗保健,那么保险公司将面临巨大的财政挑战。尽管由于当前环境的巨大不确定性,预先投资启动此类项目的意愿可能很低,但从长远来看,医疗保健支付者可能会为维持这种服务付出很大的意愿。这样的产品可能是对已经在医疗保健领域工作的现有大型区块链财团(如Health Utility Network或Synaptic Health Alliance)的宝贵补充。

COVID-19提出的挑战需要激烈而富有创意的解决方案。区块链和DLT具有正确的功能,可以解决克服这些挑战的一些最大障碍。如果当前使用这些技术构建的团队开始使用正确的经济方法,那么DLT就有可能从利基技术转变为主流技术。

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原文链接:https://www.coindesk.com/for-contact-tracing-that-preserves-privacy-focus-on-incentives

原文作者:Stephanie Hurder

编译者/作者:wanbizu AI

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