Виталик Бутерин: ИИ для укрепления управления DAO

Виталик Бутерин, сооснователь Ethereum, утверждает, что искусственный интеллект может изменить децентрализованное управление, решив ключевую проблему: человеческое внимание. В воскресном посте на X он предупредил, что, несмотря на обещания демократических моделей, таких как DAO, принятие решений затрудняется, когда участники должны решать множество вопросов при ограниченном времени и экспертизе. Уровень участия в DAO часто называют низким — обычно от 15% до 25% — динамика, которая может сконцентрировать влияние и спровоцировать разрушительные маневры, когда злоумышленники стремятся провести предложения без широкого контроля. Более широкая криптовалютная экосистема наблюдает, как инструменты ИИ могут изменить управление, конфиденциальность и участие.

Ключевые выводы

• Ограничения внимания определены как основное узкое место в демократическом управлении на цепочке, потенциально затрудняющее своевременные решения в DAO.
• Делегирование, хотя и распространено, рискует лишить избирателей власти и централизовать контроль в небольшой группе делегатов.
• Участие в DAO в среднем составляет около 15–25%, создавая возможности для атак на управление и несогласованных предложений.
• ИИ-агенты, включая большие языковые модели, могут предоставлять релевантную информацию и автоматически голосовать от имени участников при наличии мер конфиденциальности и прозрачности.
• Конфиденциальность остается критической проблемой проектирования; предложения о частных LLM или персональных агентах "черного ящика" нацелены на защиту конфиденциальных данных при обеспечении обоснованных суждений.
• Параллельные усилия, такие как ИИ-агенты от Near Foundation, иллюстрируют практические исследования масштабируемых моделей управления с участием.

Рыночный контекст: Дискуссия об управлении разворачивается на фоне более широких обсуждений безопасности ИИ, прозрачности на цепочке и регулятивного контроля механизмов голосования, взвешенных по токенам. По мере масштабирования сетей эксперименты с принятием решений с помощью ИИ могут повлиять на то, насколько быстро новые предложения проверяются и выполняются, влияя на ликвидность, настроения в отношении рисков и участие пользователей в криптовалютной экосистеме.

Почему это важно

Концепция управления с помощью ИИ входит в криптовалютное управление в переломный момент. Если DAO хотят масштабироваться за пределы нишевых сообществ, они должны решить "проблему внимания", которая ограничивает, кто может участвовать и как часто. Аргумент Бутерина сосредоточен на опасности того, что без широкого и информированного участия управление может сместиться к предпочтениям громкого меньшинства или, что еще хуже, стать уязвимым для скоординированных атак. Упомянутый диапазон участия, часто указываемый как 15–25%, подчеркивает хрупкость консенсуса в разнообразных, глобально распределенных сообществах. Когда участвует только часть участников, скоординированный актор с концентрированными токенами может направлять результаты, которые не отражают более широкую базу.

ИИ-агенты предлагают потенциальный путь вперед, переводя сложные варианты политики в действенные голоса, адаптированные к заявленным предпочтениям человека. Идея основана на персональных агентах, способных наблюдать за вводом пользователя — письмом, разговорами и явными заявлениями — для определения поведения при голосовании. Если пользователь не уверен в конкретном вопросе, агент запросит ввод и представит соответствующий контекст для информирования решения. Этот подход может резко увеличить эффективное участие без необходимости каждому участнику детально изучать каждое предложение. Концепция основана на текущих исследованиях больших языковых моделей (LLM), которые могут агрегировать данные из различных источников и представлять краткие варианты для рассмотрения избирателями.

Тем не менее, аспект конфиденциальности имеет большое значение. Бутерин подчеркнул, что любая система, обеспечивающая более детальные входные данные, должна защищать конфиденциальную информацию. Некоторые проблемы управления возникают именно потому, что переговоры, внутренние споры или обсуждения финансирования часто включают материалы, которые участники предпочли бы не раскрывать публично. Предложения по архитектурам, сохраняющим конфиденциальность, включают частные LLM, которые обрабатывают данные локально, или криптографические методы, которые выводят только решение о голосовании, не раскрывая базовые частные входные данные. Цель состоит в том, чтобы найти баланс между расширением прав избирателей и защитой их личной информации.

Голоса отрасли за пределами Бутерина отражают это напряжение. Лейн Реттиг, исследователь в Near Foundation, выделил параллельные усилия по использованию цифровых двойников на основе ИИ, которые голосуют от имени участников DAO для противодействия низкой явке избирателей. Исследование Near Foundation, описанное в покрытии, связанном с делегированием ИИ, сигнализирует о более широком стремлении протестировать инструменты делегирования с использованием ИИ в рамках управления, которое остается подотчетным сообществу. Для тех, кто следит за пространством, лидерство в этой области переходит от концептуальных обсуждений к конкретным прототипам, которые можно наблюдать и тестировать в реальных сетях.

Другой аспект касается стратегического риска. Потенциал для "атак на управление" остается реальной проблемой в системах, взвешенных по токенам, где злоумышленник может накопить достаточное влияние, чтобы продвигать вредные предложения. Исследователи и разработчики стремятся обеспечить, чтобы любой подход с помощью ИИ включал проверки и балансы, такие как прозрачные аудиторские следы, возможности переопределения пользователем и ограничения скорости управления для предотвращения быстрых, односторонних изменений политики. Литература и тематические исследования, цитируемые в отраслевом освещении, подчеркивают, что, хотя технология может расширить участие, она не должна обходить потребность в широком человеческом надзоре и надежной защите от вторжений в конфиденциальность или манипуляций. Для контекста, более ранние обсуждения в криптовалютной прессе исследовали смоделированные транзакции и другие модели безопасности как способы укрепления управления против злоупотреблений.

По мере развития области будут продолжать появляться партнерства и эксперименты с голосованием с помощью ИИ. Идея "ИИ-агентов" отражает более широкие разговоры об ответственности и согласии в автоматизированном принятии решений. Ряд проектов подчеркнули потенциал ИИ для переваривания обширных вариантов политики, лаконичного их представления и предоставления участникам возможности одобрять или настраивать использование своих токенов. Формирующийся консенсус предполагает, что любой путь вперед потребует многоуровневого подхода: доступная информация для всех участников, механизмы сохранения конфиденциальности для конфиденциальных данных и защита от технических и социальных уязвимостей.

Читатели могут проследить нить этих идей через связанные обсуждения о том, как модели управления адаптируются к ИИ. Например, статьи, исследующие роль LLM в децентрализованном принятии решений и последствия для конфиденциальности и безопасности, предоставляют основу для оценки новых предложений по мере их появления. Дебаты также пересекаются с более широкими разговорами об управлении ИИ, включая то, как обеспечить, чтобы автоматизированные агенты соответствовали намерениям пользователей, не выходя за границы конфиденциальности или не допуская несанкционированных манипуляций. Развивающийся диалог признает, что, хотя ИИ может усилить участие, он должен делать это, не подрывая доверие или демократический этос в основе децентрализованных сетей.

На что обратить внимание дальше

• Публичные пилотные проекты голосования с помощью ИИ или ИИ-агентов в активных DAO с графиками и метриками управления, опубликованными в ближайшие кварталы.
• Регулятивные разработки или руководящие принципы, влияющие на управление на цепочке, включая стандарты прозрачности и конфиденциальности для инструментов принятия решений с помощью ИИ.
• Отчеты о ходе работы от Near Foundation по ИИ-агентам и связанным экспериментам управления, включая измеримые эффекты на уровни участия.
• Технические демонстрации механизмов голосования, сохраняющих конфиденциальность, таких как частные LLM или криптографические подходы, которые защищают входные данные, раскрывая результаты голосования.
• Текущие анализы безопасности управления, включая модификации для предотвращения атак на управление и обеспечения устойчивости против манипуляций, взвешенных по токенам.

Источники и проверка

• Пост Виталика Бутерина в X, обсуждающий проблему внимания в управлении и ограничения делегирования: Виталик Бутерин в X
• Что такое DAO? Определения и модели управления: Понимание DAO
• Статистика PatentPC о среднем участии в DAO и деятельности управления: Рост DAO и деятельность управления
• Атаки на управление и ключевые выводы из прошлых инцидентов: Атака Golden Boys
• Управление ИИ и большие языковые модели в обсуждениях управления: LLM и управление
• ИИ-агенты Near Foundation и работа по голосованию DAO: ИИ-агенты Near Foundation
• IronClaw и инструменты ИИ, ориентированные на конфиденциальность, для криптовалютного управления: IronClaw и инструменты управления ИИ

Управление ИИ и следующий рубеж для демократии на цепочке

В экосистеме Ethereum (CRYPTO: ETH) исследователи и разработчики взвешивают, как искусственный интеллект может решить проблему внимания, которую подчеркнул Бутерин. В недавнем размышлении об управлении он утверждал, что эффективность демократических и децентрализованных моделей зависит от широкого участия и своевременного экспертного вклада. Текущие показатели участия для многих DAO колеблются около 15–25%, уровень, который может сконцентрировать власть среди небольшого круга делегатов или основных участников. Когда электорат остается в основном молчаливым, предложения со стратегическим несоответствием могут проскользнуть или, что еще хуже, атаки на управление могут подавить сеть, используя голосующую силу, взвешенную по токенам.

Для противодействия этой динамике идея ИИ-агентов, голосующих от имени участников, набрала обороты. Он предложил, чтобы большие языковые модели могли извлекать соответствующие данные и извлекать варианты политики для каждого решения, позволяя пользователям соглашаться на голосование или делегировать задачи агенту, отражающему их предпочтения. Концепция основана на персональных агентах, которые наблюдают за вашим письмом и историей разговоров, чтобы определить вашу позицию при голосовании, а затем соответственно отправляют поток голосов. Если агент не уверен, агент должен запросить вас напрямую и представить весь соответствующий контекст для информирования вашего решения. Видение заключается не в замене человеческого суждения, а в его дополнении масштабируемыми, персонализированными идеями.

Дебаты тесно отражают продолжающиеся эксперименты за пределами Ethereum. Лейн Реттиг из Near Foundation описал цифровых двойников на основе ИИ, которые голосуют от имени участников DAO в качестве ответа на низкую явку, концепцию, которую фонд исследовал в публичном дискурсе и исследовательском освещении. Такие прототипы нацелены на поддержание легитимности управления при снижении барьера трения для участия. Дискурс отражает более широкий отраслевой консенсус о том, что управление, управляемое ИИ, должно быть прозрачным, подотчетным и сохраняющим конфиденциальность, чтобы получить широкое доверие в разнообразных сообществах.

Соображения конфиденциальности — это не просто вторичная проблема; они являются центральными для любого жизнеспособного расширения управления. Бутерин подчеркнул возможность архитектуры, ориентированной на конфиденциальность, где частные данные пользователя могут обрабатываться персональным LLM без раскрытия входных данных другим. В этом сценарии агент будет выводить только окончательное суждение, сохраняя конфиденциальность частных документов, разговоров и обсуждений. Задача состоит в том, чтобы разработать системы, которые масштабируют участие без компрометации конфиденциальной информации или открытия новых векторов для наблюдения или эксплуатации. Баланс между открытостью и конфиденциальностью, вероятно, будет формировать темп и характер экспериментов по управлению с помощью ИИ в сетях и экосистемах.

По мере развития области несколько направлений заслуживают пристального внимания. Во-первых, конкретные пилотные программы покажут, могут ли ИИ-агенты значительно улучшить явку и качество решений без подрыва подотчетности. Во-вторых, моделям управления потребуются надежные защитные механизмы для предотвращения автоматизированного голосования от переопределения коллективной воли через манипуляции или скрытые утечки данных. В-третьих, технологии сохранения конфиденциальности будут необходимы для поддержания доверия пользователей, особенно в переговорах или решениях о финансировании, которые могут повлиять на траектории проектов. Наконец, экосистема будет следить за практическими последствиями для безопасности и устойчивости, включая потенциал для новых форм атак на управление и защитных мер против них.

Эта статья была первоначально опубликована как Виталик Бутерин: ИИ для укрепления управления DAO на Crypto Breaking News — вашем надежном источнике новостей о криптовалюте, новостей о Bitcoin и обновлений блокчейна.