Iminumungkahi ni Vitalik Buterin ng Ethereum ang paggamit ng AI 'stewards' upang tumulong muling baguhin ang pamamahala ng DAO
Ano ang dapat malaman:
- Iminungkahi ni Buterin ang paggamit ng mga indibidwal na AI model na sinanay batay sa mga pinapahalagahan ng gumagamit upang awtomatikong bumoto sa libu-libong desisyon ng DAO, na tumutugon sa mababang partisipasyon at pagdedeliga ng boto sa malalaking may hawak ng token.
- Gagamit ang sistema ng zero-knowledge proofs at mga secure na kapaligiran (MPC/TEEs) upang maprotektahan ang pagkakakilanlan ng botante at sensitibong datos habang pinipigilan ang pamimilit at panunuhol.
- Ang mga prediction markets ay magbibigay ng insentibo sa mga dekalidad na panukala at magfi-filter ng spam, habang ang mga AI agent ay magfa-flag lamang ng kritikal na usapin para sa pagsusuri ng tao, na awtomatiko ang karaniwang partisipasyon sa pamamahala.
Nagpanukala ang cofounder ng Ethereum na si Vitalik Buterin ng teknikal na pagbabago sa mga decentralized autonomous organization (DAO), na nananawagan para sa paggamit ng mga personal na artificial intelligence agent upang pribadong bumoto para sa mga gumagamit at makatulong na palawakin ang digital na pamamahala.
Ang plano, na inilathala sa social media platform na X isang buwan matapos batikusin ni Buterin ang mga DAO dahil sa pagbaba ng partisipasyon at sentralisasyon ng kapangyarihan, ay naglalayong ilayo ang mga gumagamit mula sa pagdedeliga ng boto sa malalaking may hawak ng token.
Sa halip, ang mga indibidwal ay maglalagay ng sarili nilang AI model, na sinanay mula sa kanilang mga nakaraang mensahe at ipinahayag na mga pinapahalagahan, upang bumoto sa libu-libong desisyon na hinaharap ng mga DAO.
“Napakaraming libong desisyon ang kailangang gawin, na may kinalaman sa maraming larangan ng kadalubhasaan, at karamihan sa mga tao ay walang oras o kakayahan upang maging eksperto kahit sa isa, lalo na sa lahat,” sulat ni Buterin. “Kaya ano ang magagawa natin? Gamitin natin ang personal na LLMs upang lutasin ang attention problem.”
Una ay ang privacy ng nilalaman, upang matiyak na ang sensitibong datos ay nananatiling kumpidensyal. Gagana ang mga AI agent sa loob ng mga secure na kapaligiran tulad ng multi-party computation (MPC) o trusted execution environments (TEEs), na nagpapahintulot sa kanila na iproseso ang pribadong datos nang hindi ito inilalantad sa pampublikong blockchain.
Ikalawa ay ang anonymity ng kalahok. Nananawagan si Buterin sa paggamit ng zero-knowledge proofs (ZKPs), isang cryptographic na kasangkapan na nagbibigay-daan sa mga gumagamit na patunayang sila ay karapat-dapat bumoto nang hindi ibinubunyag ang kanilang wallet address o kung paano sila bumoto.
Pinoprotektahan nito laban sa pamimilit, panunuhol, at whale watching, kung saan ginagaya ng maliliit na botante ang mga desisyon ng malalaking may hawak ng token.
Awtomatikong gagampanan ng mga AI steward na ito ang karaniwang partisipasyon sa pamamahala at magfa-flag lamang ng mahahalagang usapin para sa pagsusuri ng tao.
Upang ma-filter ang mababang kalidad o spam na mga panukala, isang umuusbong na problema habang binabaha ng generative AI ang mga bukas na forum, iminungkahi ni Buterin na maglunsad ng prediction markets. Dito, maaaring tumaya ang mga agent sa posibilidad na tatanggapin ang mga panukala.
Ang magagandang taya ay kikita ng payout, na magbibigay-insentibo sa mahahalagang ambag habang pinaparusahan ang mga walang saysay.
Nananawagan din si Buterin para sa mga privacy-preserving na kasangkapan tulad ng multi-party computation at trusted execution environments, upang mapahintulutan ang mga AI agent na tasahin ang sensitibong datos, tulad ng aplikasyon sa trabaho o legal na pagtatalo, nang hindi ito inilalantad sa pampublikong blockchain.
Disclaimer: Ang nilalaman ng artikulong ito ay sumasalamin lamang sa opinyon ng author at hindi kumakatawan sa platform sa anumang kapasidad. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na magsilbi bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa investment.
Baka magustuhan mo rin
Goldman Sachs: Huwag maghintay ng midterm elections, ang "Goldilocks" market ay maaaring mas maagang magsimula ng year-end rally sa U.S. stocks
Ayon sa Goldman Sachs, labis nang naipresyo ng merkado ang panganib ng stagflation at mataas na yield, humihina na ang epekto ng taripa, maaaring magdulot ng deflasyon ang enerhiya, at ang consumerisasyon ng AI at pagbaba ng gastos ay magpapababa ng inflation; bagamat bumabagal ang paglago, nananatiling matatag ang pangunahing kita, at limitado ang kakayahan ng central bank na maging hawkish. Sa sitwasyon ng "Goldilocks", muling sumiklab ang FOMO sa AI, hindi na kailangang maghintay ng midterm elections, maaaring maaga nang magliyab ang "Goldilocks" rally sa dulo ng taon ng US stock market.
Sa paparating na third quarter report, ang Samsung Electronics at SK Hynix ay haharap sa "napakataas na inaasahan", pagsubok sa "global AI trading"
Ang alon ng AI ay nagtutulak sa pandaigdigang "super cycle" ng semiconductors, at ang pinagsamang kita ng Samsung at SK Hynix sa ikatlong quarter ay maaaring lumapit sa rekord na 190 trilyong Korean won. Umiigting ang labanan sa HBM4, kung saan pinapataas ng intelligent AI agents ang pangangailangan sa bandwidth ng storage nang sampung beses, at ang memory ay nagiging tunay na "dugo" ng mga AI data center. Dalawang paparating na financial report ang magpapasya kung ang kasaganaan na ito ay panandalian lamang o magsasanhi ng isang estrukturang pagbabago sa pundasyon ng teknolohiya.
Meta AI pinuno Alexandr Wang: Bakit ko gustong gawin ang Muse
Muse ay naabot ang 2.8 milyong downloads sa loob ng 12 araw, nilampasan ang ChatGPT sa parehong panahon, at nagtala ng 264,000 downloads sa U.S. sa loob lamang ng isang araw—dahil dito, ang market value ng Meta ay tumaas ng $234 bilyon. Sa likod nito ay ang bukas na liham ng Chief AI Officer Alexandr Wang na tumatalakay sa "mga hangarin ng tao," at ang $14.3 bilyong "baliw" na pagkuha ni Zuckerberg noon na pinagtawanan. Ngayon, maaring ito na ang pinaka-kapaki-pakinabang na recruitment deal sa kasaysayan ng Silicon Valley.
UBS: Panatilihin ang “Neutral” na rating sa Tesla (TSLA.US) Target na presyo $385 Ang AI na naratibo ang pangunahing nagbibigay ng lohika sa pagpepresyo ng stock
Inaasahan ng UBS na ang global na bilang ng mga sasakyang idedeliver ng Tesla sa ikatlong quarter ng 2026 (3Q26) ay humigit-kumulang 470,000 units, na katumbas ng 5% pagbaba kumpara sa kaparehong panahon noong nakaraang taon at 1% pagbaba kumpara sa nakaraang quarter.
Mga presyo ng crypto
Higit pa
