Hello, welcome back! 很高興在第六天還能看到你，今天我們要來談談 LLM 如何搭配博弈論(賽局理論)，來設計區塊鏈中的激勵機制，鼓勵參與者採取設計者希望的行為模式，遏止可能的惡意行為。

博弈論是什麼？

博弈論，是一門研究不同參與者(agent)在互動中如何制定策略以達到最佳結果的數學理論。它常被用來分析各種競爭或合作環境中的決策過程，確保各方在相互影響下達到均衡點，並幫助機制設計者(Mechanism Designer)制定出能引導參與者實現預期結果的規則。

而所謂的機制設計者（Mechanism Designer)，就是那些專門設計系統規則和激勵結構(reward scheme)的人，他們的目的是透過博弈論，引導參與者做出符合預期目標的行為。

以以太坊為例，當參與者抵押 32 ETH 後，便可以成為一個 Validator，獲得建立區塊、驗證區塊內交易內容的權利，並參與同步委員會(Sync committee)。同步委員會的成員負責幫助網絡上的節點快速同步最新區塊，他們會定期簽署區塊的關鍵資料，讓其他節點能迅速確認最新區塊是否合法，從而幫助網絡更快地跟上區塊鏈的最新狀態。

如果一個 Validator 能夠及時完成任務，將會獲得以太坊提供的獎勵；相反，未能完成任務則會受到懲罰。這個獎勵與懲罰，稱為激勵機制(incentive mechanism)。

激勵機制的設計至關重要：因為如果獎勵太少或懲罰過重，參與者可能不願意參與；但如果獎勵和懲罰都過高，則會增加系統成本，且可能無法有效遏止惡意行為。

博弈論如何應用於區塊鏈中？

由於博弈論很適合用來設計參與者的互動策略，而區塊鏈本質上就是一個有多方參與者的分散式系統，因此將博弈論應用在區塊鏈中。

舉例來說，博弈論被廣泛應用在去中心化金融(DeFi)中，用來設計合理的激勵機制。或是在去中心化組織(DAO)中，博弈論被用來設計投票與決策機制，以便平衡各個參與者的利益。

在未來的文章中，我們也會更加深入的探討博弈論如何結合 LLM 於預測市場。

那麼，LLM 如何協助博弈論的策略設計？

這是一個相對較新的應用，因為 LLM 的突破性發展始於 2022 年。此前，機制設計者很難有效驗證策略的效果。然而，LLM 不僅可以幫助生成策略，還能在特定場景下進行反覆模擬，預測可能的結果，從而讓機制設計者有機會優化並調整策略。

另外，LLM 結合博弈論，可以協助驗證激勵機制能否確保參與者的行為結果是否與系統目標相符，防止「搭便車(free-riding)」這樣的不良行為。

但是獎勵來自於系統開發者的資源，如何適當的分配資源是至關重要的。未來我們也會探討到如何使用 LLM 與博弈論，在區塊鏈中合理的分享資源。

LLM 與博弈論如何優化跨鏈交易：一個範例

某一天，Alice 希望將她的比特幣(Bitcoin)轉換為以太幣(Ethereum)，但這涉及到不同區塊鏈之間的手續費問題。

這是一個典型的博弈論問題，Alice 希望能夠盡可能地降低手續費，而 Bob 則是希望在最快時間內獲得比特幣。有注意到交易雙方的策略不同對嗎？這時候我們就可以應用 LLM，來協助我們設計一個動態手續費激勵機制。LLM 可以模擬 Alice 和 Bob 的策略與行為，分析各種網絡狀況(如擁塞程度、礦工行為、市場波動等)，計算雙方交易的最佳時機。

結論

今天展示了運用 LLM 與博弈論，在區塊鏈中設計合理激勵機制的例子。事實上，激勵機制可以更進一步地被運用在生活上或任何需要決策的場景。

未來的文章中，我們也會再針對區塊鏈特定場景，例如跨鏈交易與資源分配，討論 LLM 與博弈論如何能被應用在該情境，達成更好的效果。

在下一篇中，我將介紹如何使用 LLM 進行區塊鏈上的數位內容生成與管理。我們下次見!