Vitalik Buterin: AI 加强 DAO 治理

Ethereum 联合创办人 Vitalik Buterin 认为,人工智能可以通过解决一个核心限制——人类注意力——来重塑去中心化治理。在周日于 X 平台发布的帖子中,他警告说,尽管像 DAO 这样的民主模式充满承诺,但当成员必须在有限的时间和专业知识下处理大量问题时,决策就会受到阻碍。DAO 的参与率通常被认为很低——通常在 15% 至 25% 之间——这种动态可能会集中影响力,并在攻击者试图在没有广泛审查的情况下通过提案时引发破坏性操作。更广泛的加密生态系统正在关注 AI 工具如何改变治理、隐私和参与。

要点摘要

• 注意力限制被确定为民主链上治理的主要瓶颈,可能阻碍 DAO 中的及时决策。
• 委托虽然常见,但有剥夺投票者权力和将控制权集中在少数代表手中的风险。
• DAO 参与率平均约为 15-25%,这为治理攻击和不一致的提案创造了机会。
• AI 驱动的助手,包括大型语言模型,可以呈现相关信息并代表成员自动投票,前提是建立隐私和透明度保障措施。
• 隐私仍然是一个关键的设计考虑;私有 LLM 或"黑盒"个人代理的提案旨在保护敏感数据,同时实现明智的判断。
• 并行努力,例如 Near 基金会的 AI 代表,展示了对可扩展、参与式治理模式的实际探索。

市场背景: 治理讨论在关于 AI 安全、链上透明度和代币加权投票机制监管审查的更广泛讨论中展开。随着网络扩展,AI 辅助决策的试验可能会影响新提案的审查和执行速度,从而影响整个加密生态系统的流动性、风险情绪和用户参与。

为何重要

AI 辅助治理的概念在一个关键时刻进入加密治理领域。如果 DAO 要真正扩展到小众社区之外,它们必须解决限制谁可以参与以及参与频率的"注意力问题"。Buterin 的论点集中在一个危险上:如果没有广泛且知情的参与,治理可能会偏向少数意见群体的偏好,或者更糟的是,容易受到协调攻击。经常被引用的 15-25% 参与率范围,凸显了在多样化、全球分布的社区中共识的脆弱性。当只有一小部分成员参与时,持有集中代币的协调行动者可以引导不反映更广泛基础的结果。

AI 驱动的助手通过将复杂的政策选项转化为可行的投票,根据个人陈述的偏好进行定制,提供了一条潜在的前进道路。这个想法基于能够观察用户输入——写作、对话和明确陈述——以推断投票行为的个人代理。如果用户对特定问题不确定,代理将征求意见并提供相关背景以告知决策。这种方法可以在不要求每个成员深入研究每个提案的情况下,显著提高有效参与度。这个概念植根于当前对大型语言模型(LLM)的研究,这些模型可以汇总来自不同来源的数据,并为选民提供简洁的选项供考虑。

然而,隐私维度仍然很重要。Buterin 强调,任何启用更细粒度输入的系统都必须保护敏感信息。一些治理挑战的出现正是因为谈判、内部纠纷或资金审议经常涉及参与者不愿公开暴露的材料。保护隐私的架构提案包括本地处理数据的私有 LLM 或仅输出投票判断而不透露底层私人输入的加密方法。目标是在赋予选民权力和保护其个人信息之间取得平衡。

除 Buterin 之外的行业声音也呼应了这种紧张关系。Near 基金会的研究员 Lane Rettig 强调了使用 AI 驱动的数字孪生代表 DAO 成员投票以应对低投票率的并行努力。Near 基金会的探索,在与 AI 委托相关的报道中有所描述,标志着在一个对社区负责的治理框架内测试 AI 驱动的委托工具的更广泛推动。对于关注这一领域的人来说,这一领域的领导地位正从概念讨论转向可以在真实网络上观察和测试的具体原型。

另一个方面涉及战略风险。在代币加权系统中,"治理攻击"的潜力仍然是一个真正的担忧,恶意行为者可能积累足够的影响力来推动有害提案。研究人员和构建者热衷于确保任何 AI 辅助方法都包括制衡措施,例如透明的审计轨迹、用户覆盖功能和治理速率限制,以防止快速、单方面的政策转变。行业报道中引用的文献和案例研究强调,虽然技术可以增强参与,但它不能绕过广泛的人类监督和针对隐私侵犯或操纵的强大保护的需求。作为背景,加密媒体的早期讨论探讨了模拟交易和其他安全模型,作为强化治理防止滥用的方法。

随着该领域的发展,AI 辅助投票的合作伙伴关系和实验将继续浮出水面。"AI 代表"的想法反映了关于自动化决策中问责制和同意的更广泛对话。许多项目都强调了 AI 消化大量政策选项、简洁呈现并使成员能够批准或自定义其代币使用方式的潜力。新兴共识表明,任何前进的道路都需要分层方法:所有参与者都可以获得的信息、敏感数据的隐私保护机制,以及针对技术和社会漏洞的保障措施。

读者可以通过关于治理模式如何适应 AI 的相关讨论来追溯这些想法的线索。例如,探讨 LLM 在去中心化决策中的作用以及对隐私和安全的影响的文章,为评估新提案提供了一个框架。这场辩论还与更广泛的 AI 治理对话相交,包括如何确保自动化代理与用户意图保持一致,而不会越过隐私边界或启用未经授权的操纵。不断演变的对话认识到,虽然 AI 可以扩大参与,但它应该在不侵蚀信任或破坏去中心化网络核心民主精神的情况下这样做。

接下来关注什么

• 在活跃的 DAO 中进行 AI 辅助投票或 AI 代表的公开试点,并在未来几个季度发布时间表和治理指标。
• 影响链上治理的监管发展或指南,包括 AI 辅助决策工具的透明度和隐私标准。
• Near 基金会关于 AI 代表和相关治理实验的进度报告,包括对参与率的可衡量影响。
• 保护隐私的投票机制的技术演示,例如私有 LLM 或在暴露投票结果的同时保护输入数据的加密方法。
• 持续分析治理安全性,包括防止治理攻击和确保对代币加权操纵的弹性的修改。

来源与验证

• Vitalik Buterin 在 X 上讨论治理中的注意力问题和委托限制的帖子: Vitalik Buterin on X
• 什么是 DAO? 定义和治理模式: Understanding DAOs
• PatentPC 关于平均 DAO 参与度和治理活动的统计数据: DAO growth and governance activity
• 治理攻击和过往事件的要点: Golden Boys attack
• AI 治理和治理讨论中的大型语言模型: LLMs and governance
• Near 基金会的 AI 代表和 DAO 投票工作: Near Foundation AI delegates
• IronClaw 和专注于隐私的加密治理 AI 工具: IronClaw and AI governance tools

AI 治理与链上民主的下一个前沿

在 Ethereum (CRYPTO: ETH) 生态系统中,研究人员和构建者正在权衡人工智能如何解决 Buterin 强调的注意力问题。在最近关于治理的思考中,他认为民主和去中心化模式的有效性取决于广泛的参与和及时的专家意见。许多 DAO 目前的参与率徘徊在 15-25% 左右,这一水平可能会将权力集中在少数代表或核心成员中。当选民基本保持沉默时,具有战略错位的提案可能会通过,或者更糟的是,治理攻击可能通过利用代币加权投票权来压倒网络。

为了应对这些动态,代表成员投票的 AI 驱动助手的想法获得了关注。他建议大型语言模型可以呈现相关数据并为每个决策提炼政策选项,允许用户同意投票或将任务委托给反映其偏好的代理。这个概念依赖于观察您的写作和对话历史以推断您的投票立场,然后相应地提交一系列投票的个人代理。如果代理不确定,代理应直接提示您并提供所有相关背景以告知您的决策。这个愿景不是取代人类判断,而是通过可扩展的、个性化的见解来增强它。

这场辩论与 Ethereum 之外正在进行的实验密切相关。Near 基金会的 Lane Rettig 描述了代表 DAO 成员投票的 AI 驱动数字孪生,作为对低投票率的回应,基金会在公共话语和研究报道中探索了这一概念。这些原型旨在维护治理合法性,同时降低参与的摩擦障碍。这场讨论反映了更广泛的行业共识,即 AI 驱动的治理必须透明、可审计和保护隐私,才能在不同社区中获得广泛信任。

隐私考虑不仅仅是次要关注点;它们是任何可行的治理增强的核心。Buterin 强调了隐私优先架构的可能性,其中用户的私人数据可以由个人 LLM 处理而不向他人暴露输入。在这种情况下,代理只会输出最终判断,保持私人文件、对话和审议的机密性。挑战在于设计在不损害敏感信息或开辟监视或利用的新途径的情况下扩展参与的系统。开放性和隐私之间的平衡可能会塑造跨网络和生态系统的 AI 辅助治理实验的节奏和性质。

随着该领域的发展,几个线索值得密切关注。首先,具体的试点计划将揭示 AI 代表是否可以在不侵蚀问责制的情况下有意义地提高投票率和决策质量。其次,治理模式将需要强大的安全护栏,以防止自动投票通过操纵或秘密数据泄露覆盖集体意志。第三,保护隐私的技术对于维持用户信任至关重要,尤其是在可能影响项目轨迹的谈判或资金决策中。最后,生态系统将关注安全和弹性的实际影响,包括新形式的治理攻击的潜力以及针对它们的保护措施。

本文最初以 Vitalik Buterin: AI to Strengthen DAO Governance 为标题发布于 Crypto Breaking News——您值得信赖的加密新闻、Bitcoin 新闻和区块链更新来源。