试想一个投票系统（例如社交媒体平台上的点赞和转发）：若用户 A 的资源是用户 B 的 10 倍，那么其投票权也会是 B 的 10 倍。但从经济角度看，每单位投票权给 A 带来的收益，是给 B 带来的 10 倍（因为 A 的体量更大，任何决策对其经济层面的影响都会更显著）。因此，总体而言，A 的投票对自身的益处，是 B 的投票对自身益处的 100 倍。正因如此，我们会发现 A 会投入多得多的精力参与投票、研究如何投票才能最大化自身目标，甚至可能会战略性地操纵算法。这也是代币投票机制中「巨鲸」能产生过度影响的根本原因。
更具普遍性且更深一层的原因在于：治理系统不应将「一人掌控 10 万美元」与「1000 人共持 10 万美元」赋予同等权重。后者代表着 1000 个独立个体，因此会包含更丰富的有价值信息，而非小体量信息的高度重复。来自 1000 人的信号也往往更「温和」，因为不同个体的意见往往会相互抵消。
这一点既适用于正式的投票系统，也适用于「非正式投票系统」，例如人们通过公开发声参与文化演进的能力。
这表明，类治理系统不会真正满足于「不论资金来源，同等规模的资金束都一视同仁」的做法。系统其实需要了解这些资金束的内部协调程度。
需要注意的是，若你认同我对上述两类场景（类全民基本收入场景和类治理场景）的描述框架，那么从技术层面而言，对「一人一票」这种明确规则的需求就不复存在了。
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对于类全民基本收入场景（UBI-like）的应用而言，真正需要的身份方案是：首个身份免费，对可获取的身份数量设限。当获取更多身份的成本高到足以让攻击系统的行为失去意义时，便达到了限制效果。
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对于类治理场景（governance-like）的应用而言，核心需求是：能够通过某种间接指标判断，你所接触的这一笔资源，其背后是单一的操控主体，还是某种「自然形成的」、协调程度较低的群体。
在这两种场景中，身份依然非常有用，但对其遵循「一人一身份」这类严格规则的要求，已不复存在。
理论上的理想状态是：获得 N 个身份的成本为 N²从上述论点中，我们可以看到有两种压力从相反的两端限制了身份系统中获取多个身份的期望难度：
首先，不能对「能轻松获取的身份数量」设置一个清晰可见的硬性限制。如果一个人只能拥有一个身份，就无从谈起匿名性，且可能被胁迫泄露身份。事实上，即便是大于 1 的固定数量也存在风险：倘若所有人都知道每个人有 5 个身份，那么你可能会被胁迫泄露全部 5 个。