4.4 Recursive Appeal System

在统计学上，小样本的随机抽样（首轮仅 3 名仲裁员）可能因概率偏差（Variance）或针对性贿赂而导致错误判决。OmniPact 并不假设单轮裁决绝对正确，而是提供了一个纠错机制。

我们将争议解决过程建模为一个多轮博弈 (Multi-Round Game)。每一轮上诉都会扩大陪审团的规模，从而根据大数定律 (Law of Large Numbers)，使得裁决结果逼近客观真相的概率 。

4.4.1 Exponential Cost Escalation Model

为了防止恶意用户通过无限上诉发起“粉尘攻击 (Dust Attack)”或拖延时间，上诉必须付出昂贵的经济代价。

1. 陪审团规模增长 (Juror Scaling)

每一轮上诉所需的仲裁员数量 $N$ 呈指数级增长。

设 $N_k$ 为第 $k$ 轮的仲裁员数量（初始 $k=0, N_0=3$）：

$$N_{k+1} = 2 \times N_k + 1$$

• Round 0: 3 Jurors

• Round 1: 7 Jurors

• Round 2: 15 Jurors

• Round 3: 31 Jurors ...

这种增长确保了新一轮的投票权重永远超过所有前一轮的总和，从而保证了新裁决可以覆盖旧裁决。

2. 上诉费用公式 (Appeal Fee Calculation)

发起上诉的一方（Appellant）必需缴纳足以支付新一轮仲裁员的费用。

$$C_{appeal}(k+1) = N_{k+1} \times (F_{juror} + F_{tax})$$

• : 单个仲裁员的标准服务费。

• : 协议税或销毁费用（防止零成本攻击）。

3. 资源耗尽博弈 (War of Attrition)

这本质上是一场**“谁更确信自己是正确的”**胆小鬼博弈 (Chicken Game)。

• 诚实方: 确信随着人数增加，真相会被大多数人看到，因此愿意垫付高昂的上诉费，因为他预期最终胜诉后会获得退款和奖励。

• 撒谎方: 知道随着人数增多，贿赂成本将呈几何级数上升（贿赂 31 个人比贿赂 3 个人难得多）。随着上诉费用的指数级暴涨，攻击者的 期望收益 (Expected Value) 迅速变为负值。

$$EV_{attacker} = P(Win) \times Amount - C_{appeal}$$

当 $C_{appeal} > Amount$ 时，理性的攻击者会放弃上诉。

---

4.4.2 The Supreme Court: Finality Enforcement

理论上上诉可以无限进行，但为了保证商业效率，必须存在一个终局（Finality）。当上诉成本超过争议金额本身，或触发生态安全阈值时，案件将移交至 OmniPact Supreme Court (终审元老院)。

1. 触发条件 (Triggers)

• 经济上限: 当 。

• 轮次上限: 达到 Round 5 (63 名仲裁员) 仍未分胜负。

2. 终审团构成 (Composition)

终审团不再由随机抽选的普通节点组成，而是由 Top 1% Stakers 或 DAO Elected Delegates 组成的“元老节点”。

• 实名/半实名: 元老节点通常与现实信誉绑定（如知名的 Web3 机构、审计公司）。

• 公开投票: 终审不再使用 Commit-Reveal，而是公开实名投票。这意味着他们的判决将直接接受全社区的道德审视。

3. 终局性与分叉权 (Finality & The Right to Fork)

终审团的裁决是最终的，直接修改 OES 合约的资金状态。

如果终审团腐败了怎么办？

这是去中心化协议的终极防线。如果终审团做出了显而易见的错误判决（例如：全世界都看到卖方发了空包，但终审团判定卖方胜），社区将启动 社会共识分叉 (Social Consensus Fork)。

• 诚实的社区成员将部署一个新的 OmniPact 合约版本。

• 在该版本中，腐败的终审团节点的质押代币将被移除（Slashed）。

• 市场会抛售旧链代币，买入新链代币。

这种“可能被分叉”的终极威慑，迫使终审团（哪怕他们拥有 51% 的代币）也不敢作恶，因为作恶会导致他们手中的代币价值归零。