应用于集体智慧中的Algorand区块链

虽然比特币采用哈希函数的随机性以及工作量证明（PoW）达成共识，但这种方式下的比特币仍然面临上述消耗计算资源、易分叉等问题。在大数据时代下，用户数量的增加必然会导致其应用领域层出不穷的问题。

为了解决比特币去中心化网络中算力浪费和高置信度之间的矛盾，Algorand（下文简称“阿拉贡”）系统开发团队结合改进的拜占庭共识协议提出了独特的共识机制，同时兼顾了“可扩展、安全性、去中心化”这个“公链不可能三角”。

在“阿拉贡”主页上，我看到了其对于ALGO代币的描述：速度超快、可扩展性强、安全可靠、几乎零费用。解决了很多比特币存在的问题之后，我们自然会想到，它的应用领域是不是会拥有新的发展。“阿拉贡”本身具有足够的理论支撑，如果能够与实际应用相结合，从而产生足够的激励机制，就可以促进双方的进一步发展。

于是我突然想到之前区块链课上读过的一篇论文。论文中谈到了一种基于集体智慧的参与式研究。而我想这应该正好契合了Web3.0创始人的出发点。不止是内容上的广播和复制，也不仅仅局限于分享，更多的是交互式的共同研究，以更好的发挥集体智慧。

从“阿拉贡角度来看，”“阿拉贡”可以很好的保护用户个人信息，使得其创造的劳动价值被完整记录下来；而当用户数目增加时，需要传递的消息也不会瞬间增多，因为“阿拉贡”采用的是独特的共识机制，采取了可验证随机性算法，在快速验证的情况下也保证了其安全性；此外，“阿拉贡”中产生交叉的概率低于一个正常发生的值，所以会有极低的概率产生用户同时修改导致的信息不一致问题。这个问题似乎和操作系统中的互斥性很像，但操作系统可以通过硬件的干预进行解决，防止两个用户同时进入公共区进行修改。

而从Web3.0的角度来看，论文中谈到的是在比特币支持下的参与式社区研究，如果能够将“阿拉贡”运用于参与式社区研究当中，可以很大程度弥补比特币自身存在的不足。而社区本身可以带来的非货币性声誉的激励机制则可以使两者更好的结合起来，既可以保证其用户的参与度，也可以防止因参与度低带来的小社区聚集下的不安全性问题。因为如果参与度普遍低下，那么就很有可能形成小范围内对这些信息的掌握，大大降低了其安全性。

由此产生的社区研究产生的集体智慧可以用于现代很多领域当中，包括预测市场、资源治理等等。可以预见：当不断有新的应用产生时，“阿拉贡”就会不断焕发其活力，有更多值得探索的空间。而且其良好的理论基础也能够很好应用于不同的领域，碰撞出不同的想法。