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1. 引言
本文提出对传统工作量证明方案的一种改进。传统方案通常涉及寻找一个随机数,使得密码学哈希输出具有指定数量的前导零。其核心创新在于一种合作工作量证明方案,旨在允许多个自治用户协作,为其自身的交易生成工作量证明。这种协作的目标是在分布式账本系统内就交易顺序达成共识。
主要动机是从竞争性的、基于费用的挖矿模式(矿工竞争解决难题并收取费用)转向合作性的、基于税收的模式(用户协作并支付税款)。作者认为这一转变可以缓解几个问题:
- 降低能耗: 通过以节约型合作取代残酷竞争,总体计算量(从而能耗)可显著降低。
- 提升吞吐量与公平性: 矿工间竞争的减少可能带来更快的交易处理速度,并降低对特定用户群体产生歧视的可能性。
- 增强安全性: 由于固有的交易税,拒绝服务攻击对攻击者而言成本更高。
该方案被定位为一种原生的合作解决方案,与现有的外部机制(如矿池)形成对比,后者可能存在激励错位问题。
2. 共识
本节阐述了基础性问题:在无中心权威的点对点网络中实现分布式共识。节点通过八卦协议进行通信,必须维护一个共享的、一致认可的交易账本。
核心挑战在于消息传播延迟。在一个理想的、低频交易环境中,可以通过观察网络流量持续暂停(即“完全停止”)来达成共识,这表明所有节点很可能已看到相同的消息集合。然后,这些消息可以按规范方式排序(例如,通过哈希值)并追加到账本中。
然而,现实世界的交易频率过高,使得这种简单方案无法适用。这正是工作量证明作为频率限制器发挥作用之处。通过要求为每笔交易(或交易区块)解决一个计算成本高昂的难题,工作量证明人为地降低了可以提出新共识事件的速率。可以校准难题的难度,以实现必要的低频率,从而使这种“基于暂停”的共识机制能在整个网络中有效运作。
3. 合作工作量证明
本文形式化了所提出的合作方案。虽然完整的数学细节将在下一节预览,但概念上的转变是清晰的。不再是单个矿工竞相解决难题以获取区块奖励,而是形成一个交易集合的用户们共同为该集合生成一个单一的工作量证明。
该机制必须确保:
- 合作是可验证且安全的。
- 集体工作量满足网络的难度目标。
- 由此达成的关于交易顺序的共识具有约束力且防篡改。
所提出的“交易税”取代了“交易费”。此税款由参与合作挖矿轮次的用户支付,将共识形成的成本内化在用户群体内部,而非外包给一个独立的矿工阶层。
4. 核心见解与分析
核心见解: Kuijper的论文不仅是对工作量证明的微调,更是对区块链激励结构的根本性重构。真正的突破在于认识到,工作量证明在共识中的主要价值不仅仅是“工作”,而是将工作作为一种限速装置。合作模式颠覆了这一逻辑,使这种限速成为一种协作的、用户驱动的过程,而非竞争的、矿工驱动的过程。这直接攻击了比特币能源困境的根源——不是哈希计算本身,而是要求不断进行更多哈希计算的经济竞赛。
逻辑脉络: 论证过程逻辑优雅:1) 共识需要低事件频率,2) 工作量证明通过成本强制执行低频率,3) 因此,承担成本的实体控制着共识节奏。传统工作量证明让矿工为利润控制此节奏。Kuijper的方案通过让用户直接为其自身交易承担成本(税款),将控制权交还给用户。从技术约束(传播延迟)到经济解决方案(合作成本承担)的推导过程颇具说服力。
优势与缺陷: 其优势在于激励机制的优雅对齐。通过将共识成本直接与交易发起者绑定,它消除了困扰像合并前以太坊等系统的矿工可提取价值和矿池中心化问题。然而,明显的缺陷是“引导问题”——如何在无信任环境中启动合作?论文对此关键的协调问题一笔带过。正如区块链博弈论分析(例如,arXiv上关于共识动态的研究)所示,在没有预先存在的社会或算法框架的情况下,在理性的匿名参与者之间实现自发的、稳定的合作是众所周知的难题。该方案似乎还假设了用户哈希算力的同质性,而这并不存在,可能导致新的中心化形式,即高算力用户主导合作群体。
可操作的见解: 对于协议设计者而言,关键启示是探索混合模型。不要完全抛弃竞争性工作量证明;将其用作备用层或用于检查点,同时允许合作工作量证明处理高频、低价值的交易批次。在合作工作量证明之外实施质押机制以解决引导问题——用户必须质押代币才能加入合作轮次,从而惩罚不良行为者。这将权益证明的安全性与工作量证明的限速特性结合起来。此外,应基于现实世界支付系统数据对“交易税”概念进行严格建模,以找到既能阻止垃圾交易又不妨碍可用性的最优税率。
5. 技术细节与数学形式化
合作工作量证明方案可以形式化如下:
令 $T = \{tx_1, tx_2, ..., tx_n\}$ 为一组用户 $U = \{u_1, u_2, ..., u_m\}$ 提出的交易集合。
令 $H(\cdot)$ 为一个密码学哈希函数(例如,SHA-256)。传统工作量证明要求找到一个随机数 $N$,使得对于区块 $B$,满足 $H(B || N) < D$,其中 $D$ 是难度目标。
在合作模型中,“区块”是达成一致的交易集合 $T$。难题被集体解决。每个用户 $u_i$ 贡献一个部分解(一个“份额”)$s_i$。集体工作量证明 $P$ 是所有份额和交易集合的函数:
$P = F(T, s_1, s_2, ..., s_m)$
有效合作工作量证明的条件变为:
$H(P) < D$
函数 $F$ 必须构造得满足:
- 需要 $U$ 中大多数用户付出显著的组合计算努力,才能找到使 $H(P) < D$ 成立的输入 $s_i$。
- 允许验证所有 $u_i \in U$ 都对 $P$ 做出了贡献。
- 防止任何单个用户或小部分用户主导解决方案或伪造他人参与。
$F$ 的一种潜在构造可能涉及迭代式的多重签名类方案或可验证延迟函数,并结合哈希承诺,确保工作是顺序性的且必须由不同参与方贡献。
6. 分析框架与示例案例
框架:评估共识机制转变
我们可以使用一个比较关键维度的框架来分析此提案:
| 维度 | 传统工作量证明(例如,比特币) | 合作工作量证明(Kuijper) |
|---|---|---|
| 主要参与者 | 矿工(专业化) | 用户(通用) |
| 激励 | 区块奖励 + 交易费 | 避免交易税 + 系统效用 |
| 消耗资源 | 竞争性哈希计算(高能耗) | 合作性、最小必要哈希计算 |
| 协调机制 | 外部(矿池) | 协议内部 |
| 共识节奏控制 | 矿工 | 活跃用户群组 |
示例案例:微交易批次
假设1000名用户希望进行小额、频繁的支付(例如,在物联网数据市场内)。
- 传统工作量证明: 每笔交易等待矿工将其包含进一个区块,并与其他交易竞争费用优先级。高延迟,高有效成本。
- 合作工作量证明: 这1000名用户形成一个临时群组。他们共同为包含所有交易的一个区块解决单一工作量证明。工作量被分摊,因此个人成本低。一旦工作量证明被解决,区块即被传播。支付的“税款”在他们之间分摊,很可能低于个人交易费。关于他们批次顺序的共识直接达成。
此案例凸显了在特定高吞吐量、低价值场景下提升吞吐量的潜力。
7. 应用前景与未来方向
应用前景:
- 许可型联盟链: 理想场景,参与者已知且存在现有关系,解决了引导问题。适用于供应链或银行间账本。
- 二层扩展解决方案: 合作方案可用于在状态通道或侧链参与者集合内达成共识,并定期向主链结算。
- 去中心化数据预言机: 预言机节点群组可以使用合作工作量证明就数据点的价值达成共识,然后再将其提交上链,为虚假报告增加成本。
未来研究方向:
- 形式化安全证明: 该方案需要严格的密码学分析,以证明其在现实网络条件下抵抗女巫攻击、合谋及其他威胁模型的安全性。
- 群组形成的机制设计: 合作群组如何动态形成?需要对算法群组匹配进行研究,可能借鉴匹配理论或随机过程的思想。
- 与其他共识模型的集成: 探索与权益证明或权威证明在群组选择或最终性层的混合。
- 能源影响量化: 建立详细的仿真模型,以量化在不同采用率和交易负载场景下,相较于传统工作量证明的潜在节能效果。
8. 参考文献
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- Demers, A., et al. (1987). Epidemic Algorithms for Replicated Database Maintenance. Proceedings of the Sixth Annual ACM Symposium on Principles of Distributed Computing.
- Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not Enough: Bitcoin Mining is Vulnerable. International Conference on Financial Cryptography and Data Security.
- Back, A. (2002). Hashcash - A Denial of Service Counter-Measure.
- Buterin, V., et al. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
- King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Peer-to-Peer Crypto-Currency with Proof-of-Stake.
- Zhu, J., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (用于对抗/协调结构分析的CycleGAN参考文献)