آیا اوراکل‌های غیرمتمرکز می‌توانند تعاریف ذهنی را مدیریت کنند؟

هزارتوی سوبژکتیو (ذهنی) اوراکل‌های غیرمتمرکز

وعده اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز (dApps) به توانایی آن‌ها در تعامل یکپارچه با دنیای واقعی بستگی دارد. بلاک‌چین‌ها به‌واسطه طراحی خود، محیط‌هایی ایزوله و قطعی (Deterministic) هستند. آن‌ها در پردازش تراکنش‌ها و اجرای قراردادهای هوشمند بر اساس کدهای تغییرناپذیر و داده‌های درون‌زنجیره‌ای (On-chain) تخصص دارند. با این حال، برای اینکه dAppها واقعاً به عنوان پلی به رویدادهای دنیای واقعی عمل کنند، به اطلاعات خارجی نیاز دارند؛ مواردی مانند قیمت سهام، شرایط آب‌وهوایی، نتایج انتخابات یا در برخی موارد عجیب، حتی نوع پوشش یک رهبر بین‌المللی. اینجاست که اوراکل‌های غیرمتمرکز وارد عمل می‌شوند: میان‌افزارهای حیاتی که داده‌های برون‌زنجیره‌ای (Off-chain) را فراخوانی، تایید و به قراردادهای هوشمند درون‌زنجیره‌ای منتقل می‌کنند.

به‌طور سنتی، اوراکل‌ها به دلیل توانایی‌شان در تزریق داده‌های عینی و قابل تایید به اکوسیستم بلاک‌چین مورد تحسین قرار گرفته‌اند. با این حال، حادثه‌ای اخیر در پلی‌مارکت (Polymarket)، یک بازار پیش‌بینی برجسته مبتنی بر کریپتو، نوری بر یک چالش حیاتی و اغلب نادیده گرفته شده تاباند: چه اتفاقی می‌افتد وقتی یک «رویداد دنیای واقعی» به‌طور عینی قابل تایید نباشد، بلکه در معرض تفسیرهای ذهنی (Subjective) قرار گیرد؟ شرط مورد نظر حول این موضوع بود که آیا ولودیمیر زلنسکی، رئیس‌جمهور اوکراین، قبل از جولای ۲۰۲۵ کت‌وشلوار خواهد پوشید یا خیر. این شرط‌بندی به‌ظاهر بی‌خطر، پس از حضور علنی زلنسکی، جنجال شدیدی را برانگیخت و پیچیدگی‌های ذاتی سیستم‌های غیرمتمرکز را هنگام مواجهه با واقعیت آشفته و ظریف زبان و بافت انسانی برجسته کرد. این جنجال نشان داد که حتی قوی‌ترین سیستم‌های اوراکل نیز ممکن است در مواجهه با اصطلاحات بد تعریف‌شده دچار لغزش شوند و سوالات بنیادی را در مورد قابلیت اطمینان و آسیب‌پذیری آن‌ها در برابر دستکاری در چنین سناریوهایی ایجاد کنند.

کالبدشکافی معمای «کت‌وشلوار زلنسکی»

حادثه پلی‌مارکت به عنوان یک مطالعه موردی ارزشمند در مورد لغزشگاه‌های تعاریف ذهنی در سیستم‌های عینی و قطعی عمل می‌کند. این صرفاً یک رویداد ایزوله نیست، بلکه تصویری واضح از یک چالش گسترده‌تر است که کل اکوسیستم غیرمتمرکز با آن روبروست.

شرط و ابهام آن

عبارت‌بندی بازار پیش‌بینی در پلی‌مارکت صریح بود: «آیا زلنسکی قبل از جولای ۲۰۲۵ کت‌وشلوار خواهد پوشید؟» در نگاه اول، این یک سوال ساده «بله» یا «خیر» به نظر می‌رسد. با این حال، کلمه به‌ظاهر ساده «کت‌وشلوار» (Suit) حامل حجم غافلگیرکننده‌ای از ابهام معنایی است. چه چیزی یک «کت‌وشلوار» محسوب می‌شود؟ آیا منظور این است:

• یک کت و شلوار ست که از یک پارچه ساخته شده باشد؟
• هر ترکیبی از یک کت رسمی و شلوار؟
• آیا حتماً به کراوات نیاز دارد؟ پیراهن رسمی چطور؟
• آیا پارچه‌ها یا برش‌های خاصی مستثنی هستند (مانند پارچه‌های توئید، کتان یا لباس‌های تاکتیکی)؟
• آیا بافت و زمینه (Context) اهمیت دارد (مثلاً مراسم رسمی، تجاری یا کژوال)؟

بدون یک تعریف دقیق و از پیش توافق شده، بازار ذاتا در برابر تفسیرهای گوناگون آسیب‌پذیر بود و زمینه‌ساز اختلافات آینده، فارغ از نتیجه واقعی، شد. عدم وجود شفافیت در پارامترهای اولیه بازار، اغلب ریشه اصلی چنین چالش‌هایی در اوراکل‌هاست.

حادثه نشست ناتو

جنجال زمانی به اوج خود رسید که رئیس‌جمهور زلنسکی در نشست ماه ژوئن ناتو شرکت کرد. تصاویر و ویدیوها او را در یک لباس رسمی شامل یک کت تیره و شلوار هماهنگ نشان می‌داد. نکته کلیدی این بود که او لباس‌های نظامی زیتونی‌رنگ همیشگی خود را که در طول درگیری به نماد او تبدیل شده بود، بر تن نداشت. این تغییر در ظاهر معمول جنگی او، بلافاصله بحث‌های شدیدی را میان شرکت‌کنندگان پلی‌مارکت و ناظران برانگیخت.

• استدلال‌های موافق (Yes): بسیاری معتقد بودند که پوشش او، به عنوان یک کت و شلوار هماهنگ که معمولاً در محیط‌های رسمی پوشیده می‌شود، دقیقاً با درک عمومی از «کت‌وشلوار» مطابقت دارد. آن‌ها به جنس پارچه، دوخت و رسمیت کلی آن به عنوان مدرک اشاره کردند.
• استدلال‌های مخالف (No): برخی دیگر مدعی بودند که این یک کت‌وشلوار تجاری «سنتی» نیست. آن‌ها استدلال می‌کردند که برخی عناصر (مانند کراوات، نوع خاصی از یقه یا برشی خاص که با لباس‌های تجاری رسمی مرتبط است) را ندارد، یا اینکه پارچه آن، هرچند رسمی، در برآورد آن‌ها «پارچه کت‌وشلواری» نبود. برخی نیز به پوشش گذشته او اشاره کردند و گفتند منظور از «کت‌وشلوار» بازگشت به رسمیت کامل زمان صلح است.

این حادثه به‌خوبی نشان داد که چگونه یک رویداد واحد می‌تواند از دریچه‌های متعدد و به همان اندازه معتبر دیده شود و به قطبی شدن جامعه منجر شود. ابهام در خودِ رویداد (ظاهر زلنسکی) نبود، بلکه در «تفسیر» اصطلاح اصلی بازار نهفته بود.

تسویه بازار و تبعات آن

وقتی چنین بازاری به تاریخ تسویه خود می‌رسد یا رویدادی رخ می‌دهد که «ممکن است» باعث تسویه شود، سیستم اوراکل مسئول تعیین نتیجه با وظیفه‌ای دلهره‌آور روبرو می‌شود. در مورد پلی‌مارکت، فرآیند تسویه معمولاً شامل پنلی از گزارشگران یا مکانیزم رای‌گیری جامعه‌محور است که اغلب توسط مشوق‌های کریپتواکونومیک حمایت می‌شود.

بحث‌های پیرامون پوشش زلنسکی به‌سرعت بالا گرفت و منجر به «جنجال‌های گسترده» و «نگرانی‌ها در مورد دستکاری» شد. کاربران هر دو طرف شرط‌بندی احتمالاً تلاش کردند تا بر فرآیند تسویه تأثیر بگذارند و تفاسیر و شواهد خود را ارائه دهند. چالش اوراکل این بود که این دیدگاه‌های متفاوت را در یک نتیجه واحد و قطعی «بله» یا «خیر» ترکیب کند؛ تصمیمی که ناگزیر یک طرف را راضی و طرف دیگر را بیگانه می‌کرد.

تبعات چنین تسویه‌های بحث‌برانگیزی فراتر از ضررهای مالی فردی است. این اتفاق می‌تواند:

• اعتماد کاربر را از بین ببرد: اگر تسویه‌های بازار خودسرانه یا دستکاری شده به نظر برسند، کاربران اعتماد خود را به منصفانه بودن پلتفرم از دست می‌دهند.
• ریسک سیستماتیک ایجاد کند: برای بازارهای پیش‌بینی و سایر dAppهایی که به خوراک‌های دقیق اوراکل متکی هستند، شهرت به داشتن داده‌های غیرقابل اعتماد، کل فرضیه آن‌ها را تضعیف می‌کند.
• نقایص طراحی را برجسته کند: چنین حوادثی ضعف‌های موجود در دستورالعمل‌های ایجاد بازار و مکانیسم‌های حل اختلاف اوراکل را آشکار می‌کند.

ماجرای کت‌وشلوار زلنسکی به یادآوری تلخی تبدیل شد که اگرچه فناوری می‌تواند تمرکززدایی و شفافیت را تضمین کند، اما همیشه نمی‌تواند بدون طراحی دقیق، بر ذهنیت (Subjectivity) ذاتی زبان و تفسیر انسانی غلبه کند.

دوراهی اوراکل: واقعیت عینی در مقابل واقعیت ذهنی

در هسته خود، چالشی که با شرط‌بندی کت‌وشلوار زلنسکی به تصویر کشیده شد، برخورد بنیادی بین نیاز بلاک‌چین به حقیقت قطعی و وفور اطلاعات ظریف و ذهنی در دنیای واقعی است.

سناریوی ایده‌آل برای اوراکل

اوراکل‌های غیرمتمرکز زمانی که با داده‌هایی سر و کار دارند که به‌طور اثبات‌پذیری عینی هستند و حقیقتی جهانی و پذیرفته شده دارند، فوق‌العاده مؤثر عمل می‌کنند. این‌ها معمولاً نقاط داده کمی (Quantitative) هستند که می‌توانند به‌صورت برنامه‌نویسی شده توسط چندین منبع مستقل و بدون ابهام تایید شوند.

نمونه‌هایی از داده‌های ایده‌آل برای اوراکل عبارتند از:

• داده‌های بازار مالی: قیمت جفت‌ارز ETH/USD در یک ارتفاع بلوک خاص، قیمت بسته شدن یک سهم یا نرخ‌های بهره. این‌ها عددی هستند و از صرافی‌های معتبر استخراج می‌شوند.
• نتایج ورزشی: نتیجه نهایی یک بازی بسکتبال یا برنده یک مسابقه تنیس. این‌ها حقایقی هستند که توسط نهادهای رسمی ثبت می‌شوند.
• داده‌های هواشناسی: خوانش دما، میزان بارش یا سرعت باد از ایستگاه‌های هواشناسی تایید شده.
• رویدادهای درون‌زنجیره‌ای: نتیجه اجرای یک قرارداد هوشمند خاص یا وقوع یک بلوک خاص.

در این موارد، چندین نودِ اوراکل می‌توانند به‌طور مستقل از یک منبع داده واحد (مانند یک API یا وب‌سایت رسمی لیگ ورزشی) استعلام گرفته و به پاسخی یکسان و عینی برسند. این اجماع (Consensus) اجازه می‌دهد تا اطمینان بالایی از دقت و یکپارچگی اوراکل حاصل شود.

وقتی واقعیت محو می‌شود: تعاریف ذهنی

مشکل زمانی ایجاد می‌شود که داده مورد نیاز یک قرارداد هوشمند، یک عدد واضح یا یک «بله/خیر» دوتایی بر اساس حقایق پذیرفته شده جهانی نیست. در عوض، شامل تفسیر، قضاوت یا درک بافت (Context) است. اینجاست که تعاریف ذهنی اصطکاک قابل توجهی برای سیستم‌های اوراکل ایجاد می‌کنند.

انواع ذهنیت‌هایی که اوراکل‌ها را به چالش می‌کشند عبارتند از:

1. ابهام معنایی: این مستقیم‌ترین معادل برای مثال «کت‌وشلوار» است. کلماتی مانند «قابل توجه»، «موفقیت‌آمیز»، «اصلی»، «به‌موقع» یا حتی کلمات به‌ظاهر ساده مانند «زود» یا «دیر» می‌توانند برای افراد مختلف معانی متفاوتی داشته باشند. چه چیزی یک «تغییر سیاست قابل توجه» محسوب می‌شود؟ چه زمانی عرضه یک محصول «موفقیت‌آمیز» تلقی می‌شود؟ بدون معیارهای دقیق و از پیش تعریف شده، این اصطلاحات به بحث‌های بی‌پایان منجر می‌شوند.

2. قضاوت‌های کیفی: برخی رویدادها به ارزیابی کیفی نیاز دارند تا کمی. برای مثال، تعیین «بهترین» ورودی در یک رقابت غیرمتمرکز، ارزیابی «کیفیت» یک اثر خلاقانه برای یک گرنت، یا تایید اینکه آیا یک پروژه خاص معیارهای «تامین اخلاقی» را رعایت کرده است یا خیر. این قضاوت‌ها اغلب به صلاحدید، سلیقه یا چارچوب‌های اخلاقی انسانی بستگی دارند که ذاتاً متغیر هستند.

3. تفسیر بافتی: حتی داده‌های عینی نیز اگر معنای آن‌ها بر اساس بافت تغییر کند، می‌توانند ذهنی شوند. به عنوان مثال، «دمای ایمن» برای ذخیره‌سازی ممکن است بسته به کالای ذخیره شده به‌شدت متفاوت باشد. یک «تراکنش سریع» در یک محیط معاملاتی با فرکانس بالا نسبت به یک خرید تجارت الکترونیک معمولی معنای متفاوتی دارد. اوراکل‌ها باید این بافت را درک و اعمال کنند، که کدنویسی سخت‌افزاری آن اغلب دشوار است.

مکانیسم‌های سنتی اوراکل که برای استخراج داده‌های عددی واضح طراحی شده‌اند، با این عناصر ذهنی به‌شدت کلنجار می‌روند. اگر از چندین نود اوراکل خواسته شود یک اصطلاح ذهنی را تفسیر کنند، احتمالاً به پاسخ‌های متفاوتی می‌رسند که مکانیسم اجماع زیربنایی آن‌ها را می‌شکند. این «دوراهی اوراکل» محدودیت‌های سیستم‌های کاملاً خودکار را در مواجهه با تابلوی غنی و پیچیده تجربه و زبان انسانی برجسته می‌کند.

مکانیسم‌های مدیریت ذهنیت (Subjectivity) در طراحی اوراکل

پرداختن به تعاریف ذهنی یکی از پیچیده‌ترین چالش‌ها در طراحی اوراکل است که نیازمند ترکیبی از مهندسی دقیق، مشوق‌های کریپتواکونومیک و اغلب، قضاوت انسانی است. در حالی که هیچ سیستمی کاملاً در برابر ابهام مصون نیست، چندین مکانیسم برای کاهش این ریسک‌ها به کار گرفته می‌شود.

مشخصات دقیق و طراحی قرارداد هوشمند

اولین و اغلب موثرترین خط دفاعی در برابر اختلافات ذهنی، نه در خود اوراکل، بلکه در طراحی قرارداد هوشمند و بازار یا dApp مربوطه نهفته است. پیشگیری همیشه بهتر از درمان است.

• تعریف پیشاپیش اصطلاحات: قبل از اینکه بازاری زنده شود یا قرارداد هوشمندی مستقر گردد، سازندگان باید تمام اصطلاحات بالقوه مبهم را به‌طور دقیق تعریف کنند. برای شرط «کت‌وشلوار زلنسکی»، این کار مستلزم یک تعریف صریح و جزئی بود:
  • «کت‌وشلوار به عنوان یک کت و شلوار ست ساخته شده از پارچه بافته شده (مانند پشم، کتان، ترکیبات پنبه) تعریف می‌شود و شامل لباس‌های ورزشی، لباس‌های نظامی یا جین معمولی نمی‌شود. این لباس باید در یک ظرفیت عمومی که در آن انتظار پوشش رسمی می‌رود، پوشیده شود و توسط مستندات تصویری یا ویدیویی واضح تایید شود. وجود کراوات یا پیراهن رسمی شرط اجباری نیست.»
• ارجاع به منابع عینی و خارجی: تا حد امکان، قراردادهای هوشمند باید برای تعاریف به منابع خارجی موجود و قابل تایید ارجاع دهند. به عنوان مثال، به جای «بارش قابل توجه»، ذکر شود «بارش بیش از ۵۰ میلی‌متر در ۲۴ ساعت طبق گزارش سازمان هواشناسی ملی».
• شرایط صریح خروجی: شرایط «بله» و «خیر» را به‌وضوح مشخص کنید و همچنین یک خروجی «غیرقابل حل» (Unresolvable) یا «باطل» را برای زمانی که شرایط به طور عینی قابل تعیین نیست، در نظر بگیرید.
• معیارهای کمی‌سازی شده: سوالات کیفی را تا حد امکان به سوالات کمی تبدیل کنید. به جای «آیا پروژه موفق خواهد بود؟»، تعریف کنید «آیا پروژه تا تاریخ فلان به X کاربر فعال خواهد رسید؟»

چالش اینجاست که پیش‌بینی هر مورد خاص یا تعریف جامع هر اصطلاح غیرممکن است. پیچیدگی دنیای واقعی اغلب از توانایی دقیق‌ترین سازندگان بازار برای پیش‌بینی همه ابهامات فراتر می‌رود.

اوراکل‌های «انسان در حلقه» (اجماع انسانی غیرمتمرکز)

زمانی که داده‌های عینی در دسترس نیستند یا تفسیر ذهنی ضروری است، سیستم‌های اوراکل غیرمتمرکز اغلب به ورودی‌های انسانی روی می‌آورند. این اوراکل‌های «انسان در حلقه» (Human-in-the-loop) از هوش جمعی و قضاوت شبکه‌ای غیرمتمرکز از افراد بهره می‌برند.

• مکانیزم:

  1. گزارشگران/تاییدکنندگان: مجموعه‌ای از گزارشگران انسانی تعیین‌شده یا استخری از دارندگان توکن موظف می‌شوند به یک پرس‌وجوی خاص پاسخ دهند (مثلاً: «آیا آن یک کت‌وشلوار بود؟»).
  2. استیکینگ و مشوق‌ها: گزارشگران معمولاً هنگام ارسال پاسخ‌های خود، توکن‌های ارز دیجیتال را به عنوان وثیقه استیک (Stake) می‌کنند. اگر پاسخ آن‌ها با اکثریت یا «حقیقت» نهایی مطابقت داشته باشد، پاداش می‌گیرند. اگر گزارش نادرست یا مخرب ارائه دهند، وثیقه خود را از دست می‌دهند.
  3. حل اختلاف: در صورت بروز اختلاف یا گزارش‌های مشکوک، یک دوره اختلاف آغاز می‌شود. در این مدت، سایر دارندگان توکن می‌توانند با استیک کردن توکن‌های خود، گزارش اولیه را به چالش بکشند. این کار پرس‌وجو را به سطح بالاتری از حل اختلاف ارجاع می‌دهد که اغلب شامل گروه بزرگتری از داوران است.
  4. نظریه بازی‌ها: این سیستم‌ها بر اساس نظریه بازی‌های کریپتواکونومیک ساخته شده‌اند؛ جایی که فرض می‌شود عمل صادقانه و همسو با «حقیقت»، سودآورترین استراتژی است.

• نقاط قوت:

  • تفسیر ظرافت‌ها: انسان‌ها می‌توانند بافت، نیت و تمایزات ظریفی را که سیستم‌های خودکار قادر به درک آن‌ها نیستند، بفهمند.
  • انعطاف‌پذیری: قابل انطباق با موقعیت‌های جدید و ابهامات پیش‌بینی نشده.
  • هوش جمعی: خرد جمعی، زمانی که به‌درستی تحریک شود، اغلب می‌تواند به یک اجماع معقول برسد.

• نقاط ضعف:

  • ذهنی بودن «حقیقت»: اگر سوال زیربنایی واقعاً ذهنی باشد (مانند «آیا این هنر زیباست؟»)، ممکن است حقیقت واحدی برای توافق وجود نداشته باشد و نتیجه به رای‌گیری برای «محبوب‌ترین» تفسیر تبدیل شود.
  • ریسک تبانی: علی‌رغم پادمان‌های اقتصادی، یک گروه هماهنگ بزرگ تئوریکاً می‌تواند برای دستکاری نتایج تبانی کند.
  • کندی و هزینه: فرآیند حل اختلاف می‌تواند به دلیل نیاز به بررسی انسانی و درخواست‌های تجدیدنظر، کند و گران باشد.

رویکردهای ترکیبی و امنیت لایه‌بندی شده

بسیاری از سیستم‌های پیشرفته اوراکل از رویکردهای ترکیبی استفاده می‌کنند؛ یعنی ترکیب خوراک‌های داده خودکار با نظارت انسانی یا مدل‌های امنیتی لایه‌بندی شده که اختلافات را پله‌پله ارتقا می‌دهند.

• اوراکل‌های خوش‌بینانه (Optimistic Oracles): این سیستم‌ها فرض می‌کنند گزارش‌ها به‌طور پیش‌فرض صادقانه هستند تا نیاز به بررسی مداوم انسانی کاهش یابد. با این حال، مکانیزم اختلافی وجود دارد که هر شرکت‌کننده‌ای می‌تواند در یک بازه زمانی خاص گزارش را به چالش بکشد. این روش سرعت و هزینه را بهینه می‌کند و در عین حال از قضاوت انسانی برای موارد بحث‌برانگیز استفاده می‌کند.
• سیستم‌های شهرت (Reputation Systems): گزارشگران یا نودهای اوراکل می‌توانند بر اساس دقت گذشته خود، امتیاز شهرت کسب کنند. شهرت بالاتر می‌تواند منجر به وزن بیشتر در اجماع یا پاداش‌های بزرگتر شود.
• حل اختلاف چند مرحله‌ای: تسویه‌های جنجالی ممکن است از چندین سطح قضاوت انسانی عبور کنند؛ از یک پنل کوچک گزارشگران تا استخر بزرگی از داوران و در نهایت نهادی شبیه به «دیوان عالی» برای دشوارترین پرونده‌ها.

درس‌هایی از حادثه زلنسکی و مسیرهای آینده

جنجال کت‌وشلوار زلنسکی در پلی‌مارکت، اگرچه روی یک شرط‌بندی به‌ظاهر بی‌اهمیت متمرکز بود، اما بینش‌های عمیقی را در مورد چالش‌های حیاتی سیستم‌های اوراکل غیرمتمرکز و اکوسیستم گسترده‌تر Web3 ارائه کرد. این حادثه بر ضرورت تکامل مداوم در نحوه طراحی، تعامل و اعتماد به این اجزای حیاتی تأکید کرد.

ضرورت طراحی شفاف بازار

مهم‌ترین درس آموخته شده این است که ابهام در ایجاد بازار، ریشه اصلی چالش‌های اوراکل ذهنی است. مهم نیست یک سیستم اوراکل چقدر پیشرفته باشد، نمی‌تواند سوالی را که ذاتاً در بدو ایجاد بد تعریف شده است، به‌طور کامل حل کند.

بهترین شیوه‌ها برای سازندگان بازار و توسعه‌دهندگان قرارداد هوشمند باید شفافیت را در اولویت قرار دهند:

1. تعاریف صریح و جزئی: هر اصطلاحی که احتمال تفسیر دارد باید به‌طور دقیق تعریف شود.
2. ارجاع به منابع عینی: شرایط بازار باید تا حد امکان به منابع داده خارجی و غیرمبهم اشاره کنند.
3. گنجاندن خروجی‌های «غیرقابل حل»: برای سناریوهای واقعاً مبهم، گزینه‌ای برای ابطال یا خروجی خنثی در نظر گرفته شود تا از تسویه‌های اجباری که اعتماد را سلب می‌کنند، جلوگیری شود.
4. بررسی و بازخورد جامعه: قبل از استقرار، قراردادها باید توسط جامعه بررسی شوند تا ابهامات احتمالی شناسایی گردند.

افزایش تاب‌آوری اوراکل

فراتر از طراحی بازار، این حادثه موجب ارزیابی مجدد تاب‌آوری سیستم اوراکل در مواجهه با ذهنیت‌ها می‌شود. مسیرهای آینده برای توسعه اوراکل عبارتند از:

• بهبود مستمر در حل اختلاف: ارائه‌دهندگان اوراکل باید مدل‌های کریپتواکونومیک و فرآیندهای داوری خود را برای سریع‌تر، منصفانه‌تر و مقاوم‌تر شدن در برابر تبانی اصلاح کنند.
• تنوع‌بخشی به منابع اوراکل: تکیه بر یک اوراکل واحد یا مجموعه‌ای همگن از ارائه‌دهندگان داده، آسیب‌پذیری را افزایش می‌دهد. یک شبکه غیرمتمرکز از نودهای متنوع، لایه‌های امنیتی را تقویت می‌کند.
• نظریه بازی‌های پیشرفته: تحقیقات بیشتر برای اطمینان از اینکه مشوق‌های گزارش‌دهی صادقانه بسیار بیشتر از سود حاصل از رفتار مخرب باشد، ضروری است.
• توابع اوراکل با کمک هوش مصنوعی/یادگیری ماشین: اگرچه هوش مصنوعی نمی‌تواند ذهنیت ذاتی را حل کند، اما می‌تواند در شناسایی زبان مبهم بازار در هنگام ایجاد آن یا تحلیل حجم عظیمی از داده‌های عمومی برای ارائه اطلاعات بافتی به داوران انسانی کمک کند.

پیامدهای گسترده‌تر برای اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز

درس‌های حاصل از شرط‌بندی کت‌وشلوار زلنسکی بسیار فراتر از بازارهای پیش‌بینی است. هر اپلیکیشن غیرمتمرکزی که به دنبال تعامل با دنیای واقعی است - از سازمان‌های خودگردان غیرمتمرکز (DAOs) که بر اساس رویدادهای واقعی تصمیم‌گیری می‌کنند، تا پروتکل‌های بیمه غیرمتمرکز که به ادعاهای قابل تایید متکی هستند - با چالش تعاریف ذهنی دست‌وپنجه نرم خواهد کرد.

تلاش مداوم برای پر کردن شکاف بین دنیای قطعی و تغییرناپذیر بلاک‌چین و واقعیت احتمالی و ظریف وجود انسانی، شاید بزرگترین مانع برای پذیرش گسترده Web3 باشد. اوراکل‌های غیرمتمرکز رابط‌های حیاتی در این تلاش هستند. اگرچه حادثه زلنسکی یک ضعف را آشکار کرد، اما فرصت یادگیری ارزشمندی را نیز فراهم کرد و بر نیاز به نوآوری مستمر، طراحی دقیق و حاکمیت قوی جامعه برای ساخت سیستم‌های غیرمتمرکز واقعاً قابل اعتماد برای آینده تأکید کرد. توانایی اوراکل‌های غیرمتمرکز در مدیریت تعاریف ذهنی، در نهایت عمق و گستره تأثیر dAppها را بر دنیای واقعی تعیین خواهد کرد.