Бутерін заявив, що AI може зменшити навантаження на DAO та обмежити ризики контролю

• Бутерін стверджує, що обмеження уваги приглушують голоси виборців DAO, тому персональні агенти можуть діяти від їхнього імені.
• Він попереджає, що делегування концентрує владу, оскільки прихильники втрачають голос одразу після одного кліку.
• Він підтримує приватність завдяки ZK-анонімності та MPC-виходам, які розкривають судження, а не дані.

Віталік Бутерін заявив, що штучний інтелект може допомогти виправити структурні слабкості децентралізованого управління, аргументуючи, що персональні AI-агенти можуть дозволити користувачам ефективніше брати участь у прийнятті рішень DAO. У дописі на X у неділю він описав обмеження уваги та низьку участь як постійні перешкоди. Він попередив, що делегування концентрує владу, тоді як неконтрольований контроль AI створює ризики дистопічних наслідків.

Він зазначив, що демократичні та децентралізовані системи часто стикаються з труднощами, оскільки багато рішень вимагають часу та експертизи, якими більшість учасників не володіє. В результаті, участь в управлінні DAO зазвичай становить від 15% до 25%.

Він додав, що низька явка може створювати ризики, включаючи централізацію та атаки на управління, коли один учасник отримує достатньо токенів, щоб непомітно приймати шкідливі пропозиції.

Персональні AI-агенти та проблема уваги

Бутерін написав, що однією з основних проблем у управлінні DAO є “обмеження людської уваги”. Багато пропозицій вимагають технічних знань або довготривалої концентрації. Більшість користувачів не можуть відстежувати кожне голосування.

Він стверджував, що делегування, поширене рішення, послаблює вплив користувача. “Зазвичай рішення — делегування — позбавляє впливу,” написав він. Він зазначив, що делегування дозволяє невеликій групі делегатів контролювати результати, тоді як прихильники втрачають вплив після передачі голосу.

Натомість він запропонував персональних AI-агентів, навчених на основі минулих повідомлень, думок і рішень користувача. Ці моделі голосували б відповідно до того, як діяв би сам користувач. Такий підхід, за його словами, може вирішити проблему низької участі без передачі повноважень центральній групі.

Він застерігав від надмірної залежності від AI. “AI, який стає урядом, — це дистопія,” написав він, додавши, що слабкий AI призводить до поганих результатів, а потужний AI може створити більші ризики. Він розглядає AI як інструмент, а не керівний орган.

Агенти публічної дискусії та ринки пропозицій

Окрім індивідуального голосування, Бутерін представив “агентів публічної дискусії”. Він написав, що хороші рішення не можуть виникнути з лінійного процесу, який усереднює ізольовані думки. “Прийняття хороших рішень часто не може бути результатом лінійного процесу, що бере погляди людей… і усереднює їх,” зазначив він.

Він запропонував системи, які агрегують інформацію учасників і дозволяють кожному користувачу або їхньому AI реагувати на основі ширшого вводу. Такі системи узагальнюватимуть індивідуальні думки у формат, придатний для публічного обміну, водночас захищаючи приватну інформацію.

Він також запропонував “ринки пропозицій”. У цій моделі учасники подають пропозиції чи аргументи, а AI-агенти підтримують їх токенами. Якщо механізм управління приймає цю пропозицію, власники токенів отримують винагороду. Така структура пов’язує фінансові стимули з якістю ідей.

Пов’язано: Віталік Бутерін поєднує FOCIL і EIP-8141 для швидкого включення транзакцій

Конфіденційність і безпечне прийняття рішень

Бутерін розглянув виклики у ситуаціях із конфіденційною інформацією, таких як переговори, вирішення спорів і рішення щодо компенсацій. Децентралізовані системи часто мають труднощі у цих випадках.

Він запропонував багатосторонні обчислення і криптографічні інструменти, щоб дозволити AI-моделям безпечно перевіряти приватні дані і виводити лише судження. Також він закликав до використання zero-knowledge доказів для захисту анонімності учасників.

Він розрізняє анонімність і приватність змісту. Анонімність захищає особу, тоді як приватність змісту запобігає зайвому розкриттю персональних даних. Він стверджує, що інструменти управління повинні інтегрувати ці захисні механізми з самого початку.