Además del riesgo de que los mineros aumenten artificialmente el tamaño promedio de los bloques a propósito, ¿cuáles son algunos de los posibles aspectos negativos de los tamaños de bloques adaptables?
¿Hay alguna ventaja de los límites estrictos establecidos por humanos? ¿Hay alguna ventaja de requerir intervención humana periódica para evaluar y modificar los límites de tamaño de bloque en lugar de codificar esa tarea?
Los argumentos más fuertes en contra de los tamaños de bloques dinámicos que pueden ser determinados por las acciones de los mineros es que no representan necesariamente los intereses de otros participantes, como usuarios, operadores de nodos o incluso todos los mineros.
Si los mineros que configuran el tamaño del bloque tienen buenos equipos y conexiones, es posible que deseen bloques tan grandes que otros se vean obligados a salir de la red. Esto podría incluir a los grandes mineros (con el mejor equipo y conectividad de red) que obligan a los mineros más pequeños a salir de la red. Alternativamente, (algunos) mineros pueden querer un tamaño de bloque pequeño, mientras que otros preferirían uno más grande, pero no podrán ejercer ninguna influencia real.
Otros problemas pueden incluir preocupaciones de que un algoritmo específico podría crecer demasiado rápido, demasiado lento, no permitir una escala descendente si el uso disminuye, o podría ser atacado.
En resumen hay significativo:
Encontrar el modelo CONOP óptimo que pueda satisfacer las preocupaciones anteriores será difícil y llevará mucho tiempo. Hasta entonces, los límites de tamaño de bloque previamente establecidos por humanos (y posiblemente ajustados por humanos para permitir más tiempo para estudiar/investigar soluciones codificadas de tamaño de bloque adaptativo) es la mejor opción disponible.
CONOP fue presentado en este artículo por Paul Sztorc:
http://www.truthcoin.info/blog/measuring-decentralization/
El concepto en el contexto de los tamaños de bloques adaptativos también se discutió recientemente en la conferencia Bitcoin On Chain Scaling de Riccardo Spagni:
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