We propose a framework for the fair democratic governance of federated digital communities that form and evolve dynamically, where small groups self-govern and larger groups are represented by assemblies selected via sortition. Prior work addressed static fairness conditions; here, we formalize a dynamic setting where federations evolve over time through communities forming, joining, and splitting, in all directions-bottom-up, top-down, and middle-out-and adapt the fairness guarantees. The main technical challenge is reconciling integral seat allocations with dynamic, overlapping federations, so that child communities always meet their persistent floors while long-run averages converge to proportional fairness. Overcoming these challenges, we introduce a protocol that ensures fair participation and representation both persistently (at all times) and eventually (in the limit after stabilization), extending the static fairness properties to handle structural changes. Prior work shows that grassroots federations can be specified via atomic transactions among assembly members, and that Constitutional Consensus can realize both these transactions and the democratic processes leading to them. Together, the four works form a complete design for an egalitarian, fairly governed, large-scale decentralized sovereign digital community platform.


翻译:我们提出一个用于动态形成与演化的联邦数字社区的公平民主治理框架,其中小群体实行自治,大群体则通过抽签选出的代表大会进行代表。先前研究主要关注静态公平条件;本文则形式化了一个动态场景,其中联邦通过社区的形成、加入与分裂随时间演化——包括自下而上、自上而下及中间向外等所有方向——并调整公平性保证。主要技术挑战在于将整数席位分配与动态、重叠的联邦结构相协调,使得子社区始终满足其持久性基数要求,同时长期平均值收敛于比例公平性。通过克服这些挑战,我们提出一种协议,确保持久性(始终)与渐进性(稳定后的极限状态下)的公平参与和代表权,将静态公平特性扩展至能够处理结构变化。先前研究表明,基层联邦可通过代表大会成员间的原子事务来规范,且宪法共识既能实现这些事务,也能实现引导至这些事务的民主进程。这四项研究共同构成一个完整设计,用于构建平等主义、公平治理、大规模去中心化的主权数字社区平台。

0
下载
关闭预览

相关内容

模型联邦网络构建及示范应用
专知会员服务
11+阅读 · 2025年7月31日
【WWW2021】大规模智能手机数据的异质联邦学习
专知会员服务
43+阅读 · 2021年3月8日
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
92+阅读 · 2020年12月2日
联邦学习研究综述
专知
11+阅读 · 2021年12月25日
ICLR'21 | GNN联邦学习的新基准
图与推荐
12+阅读 · 2021年11月15日
【资源】联邦学习相关文献资源大列表
专知
10+阅读 · 2020年2月25日
CCCF专栏 | 联邦学习
中国计算机学会
26+阅读 · 2018年11月19日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月26日
VIP会员
最新内容
【CMU博士论文】迈向可扩展的开放世界三维感知
专知会员服务
0+阅读 · 11分钟前
前馈式三维场景建模
专知会员服务
0+阅读 · 14分钟前
(译文)认知战:以士兵为目标,塑造战略
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:12
(中文)认知战的本体论基础(2026报告)
专知会员服务
18+阅读 · 今天1:45
美空军条令(2026):外国对内防御
专知会员服务
3+阅读 · 今天1:32
美国与以色列如何在攻击伊朗中使用人工智能
专知会员服务
7+阅读 · 4月16日
《自动化战略情报管控》
专知会员服务
3+阅读 · 4月16日
得失评估:审视对伊朗战争的轨迹(简报)
专知会员服务
3+阅读 · 4月16日
【CMU博士论文】迈向可解释机器学习的理论基础
相关VIP内容
模型联邦网络构建及示范应用
专知会员服务
11+阅读 · 2025年7月31日
【WWW2021】大规模智能手机数据的异质联邦学习
专知会员服务
43+阅读 · 2021年3月8日
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
92+阅读 · 2020年12月2日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员