О функции издержек (cost function)
В machine learning / AI есть единственное самое главное понятие — cost function. Это цель работы алгоритма — минимизация такой функции с помощью генерации наиболее точно отвечающих модели результатов.
Авторы криптоэкономических статей и проектов часто уделяют очень много внимания криптографии и алгоритмам консенсуса, но почти всегда недооценивается важность дизайна стимулов и мотиваций — киллер фичи подобных проектов. С точки зрения дизайна механизмов сам процесс создания и оптимизации алгоритма и есть создание cost function, только называемый welfare maximization и не для нейросеток, а для нас, кожаных мешков.
В публичной компании, у которой настолько много акционеров, что никто не владеет более чем 1%, нанятые менеджеры и СЕО делают не то, что лучше всего для компании, а оптимизируют персональную cost function. Их компенсация часто привязана к цене акции, поэтому они делают массовые байбеки с рынка через treasury, уменьшая таким образом ликвидное предложение на рынке и искусственно увеличивая цену за акцию. При этом их implied KPI — та цель, та cost function, ради которой создавалась такая модель компенсации — фактически игнорируется.
Cost function чиновника любого уровня вертикали власти — это выслужиться перед начальством, а не решить проблемы граждан, потому что повышение, зарплаты и молчаливое согласие на всякую непотребщину ему даёт именно начальник, а не многонациональный народ.
Cost function сотрудника корпорации (как я уже писал в другом тексте) это сделать видимость активной работы в глазах руководства, минимизируя при этом потраченные ресурсы. Cost function посетителя(ницы) фитнесс клуба это сделать фотографию в инстаграме и огрести серотонина через лайки, а не прокачаться физически.
Дизайн и управление мотивациями и стимулами отдельных агентов — это фундаментальная задача в управлении любой организацией вообще, но особенно empowering это становится в случае децентрализованных криптоэкономических систем.
Поскольку посты длиннее 6 параграфов подписчики читать отказываются, придётся отложить до следующей части. Stay tuned for Principal-Agent problem and misaligned incentives theory (MIT).
В machine learning / AI есть единственное самое главное понятие — cost function. Это цель работы алгоритма — минимизация такой функции с помощью генерации наиболее точно отвечающих модели результатов.
Авторы криптоэкономических статей и проектов часто уделяют очень много внимания криптографии и алгоритмам консенсуса, но почти всегда недооценивается важность дизайна стимулов и мотиваций — киллер фичи подобных проектов. С точки зрения дизайна механизмов сам процесс создания и оптимизации алгоритма и есть создание cost function, только называемый welfare maximization и не для нейросеток, а для нас, кожаных мешков.
В публичной компании, у которой настолько много акционеров, что никто не владеет более чем 1%, нанятые менеджеры и СЕО делают не то, что лучше всего для компании, а оптимизируют персональную cost function. Их компенсация часто привязана к цене акции, поэтому они делают массовые байбеки с рынка через treasury, уменьшая таким образом ликвидное предложение на рынке и искусственно увеличивая цену за акцию. При этом их implied KPI — та цель, та cost function, ради которой создавалась такая модель компенсации — фактически игнорируется.
Cost function чиновника любого уровня вертикали власти — это выслужиться перед начальством, а не решить проблемы граждан, потому что повышение, зарплаты и молчаливое согласие на всякую непотребщину ему даёт именно начальник, а не многонациональный народ.
Cost function сотрудника корпорации (как я уже писал в другом тексте) это сделать видимость активной работы в глазах руководства, минимизируя при этом потраченные ресурсы. Cost function посетителя(ницы) фитнесс клуба это сделать фотографию в инстаграме и огрести серотонина через лайки, а не прокачаться физически.
Дизайн и управление мотивациями и стимулами отдельных агентов — это фундаментальная задача в управлении любой организацией вообще, но особенно empowering это становится в случае децентрализованных криптоэкономических систем.
Поскольку посты длиннее 6 параграфов подписчики читать отказываются, придётся отложить до следующей части. Stay tuned for Principal-Agent problem and misaligned incentives theory (MIT).
