Penulis: William M. Peaster, Bankless; diterjemahkan oleh Bai Shui, Jinse Caijing
Sebagai awal, pendiri Ethereum Vitalik Buterin mulai mempertimbangkan agen otonom dan DAO pada tahun 2014, ketika itu masih merupakan mimpi yang jauh untuk sebagian besar orang di dunia.
Dalam visi awalnya, seperti yang dijelaskan dalam tulisannya (DAO, DAC, DA, dll.: Panduan Istilah yang Tidak Lengkap), DAO adalah entitas terdesentralisasi, 'otomatisasi di pusat, manusia di pinggiran'—bergantung pada kode daripada hierarki manusia untuk menjaga efisiensi dan transparansi organisasi.
Sepuluh tahun kemudian, Jesse Walden dari Variant baru saja menerbitkan 'DAO 2.0', merefleksikan evolusi DAO dalam praktik sejak karya awal Vitalik.
Singkatnya, Walden mencatat bahwa gelombang awal DAO biasanya mirip dengan koperasi, yaitu organisasi digital yang berpusat pada manusia, dan tidak menekankan otomatisasi.
Meskipun demikian, Walden tetap percaya bahwa kemajuan baru dalam kecerdasan buatan—terutama model bahasa besar (LLM) dan model generatif—sekarang diharapkan dapat lebih baik mewujudkan desentralisasi otonomi yang diprediksi Vitalik 10 tahun yang lalu.
Namun, seiring dengan semakin banyaknya eksperimen DAO yang mengadopsi agen kecerdasan buatan, kita akan menghadapi pengaruh dan masalah baru di sini. Mari kita lihat lima bidang kunci yang harus dihadapi DAO saat mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam pendekatannya.
Mengubah pemerintahan
Dalam kerangka kerja awal Vitalik, DAO dirancang untuk mengurangi ketergantungan pada keputusan manusia yang terhierarki dengan mengkodekan aturan pemerintahan di atas rantai.
Awalnya, manusia masih berada di 'pinggiran', tetapi tetap sangat penting untuk penilaian yang kompleks. Dalam dunia DAO 2.0 yang dijelaskan Walden, manusia masih berkeliaran di pinggiran—menyediakan modal dan arah strategis—tetapi pusat kekuasaan secara bertahap tidak lagi di tangan manusia.
Dinamika ini akan mendefinisikan ulang pemerintahan banyak DAO. Kita masih akan melihat aliansi manusia bernegosiasi dan memberikan suara pada hasil, tetapi berbagai keputusan operasional akan semakin dipandu oleh pola pembelajaran model kecerdasan buatan. Saat ini, bagaimana mencapai keseimbangan ini adalah masalah yang belum terpecahkan dan ruang desain.
Meminimalkan ketidaksesuaian model
Visi awal DAO bertujuan untuk mengimbangi bias, korupsi, dan ketidakefisienan manusia melalui kode yang transparan dan tidak dapat diubah.
Saat ini, tantangan kunci adalah beralih dari keputusan manusia yang tidak dapat diandalkan ke memastikan bahwa agen kecerdasan buatan 'selaras' dengan tujuan DAO. Kerentanan utama di sini bukan lagi kolusi manusia, tetapi ketidaksesuaian model: risiko DAO yang didorong oleh kecerdasan buatan mengoptimalkan untuk metrik atau perilaku yang menyimpang dari hasil yang diharapkan manusia.
Dalam paradigma DAO 2.0, masalah konsistensi ini (yang awalnya merupakan masalah filosofis dalam lingkup keamanan kecerdasan buatan) telah berubah menjadi masalah praktis dalam ekonomi dan pemerintahan.
Bagi DAO yang mencoba alat kecerdasan buatan dasar saat ini, ini mungkin bukan masalah utama, tetapi seiring model kecerdasan buatan semakin canggih dan menyatu ke dalam struktur pemerintahan terdesentralisasi, diharapkan ini akan menjadi area utama untuk tinjauan dan penyempurnaan.
Permukaan serangan baru
Pikirkan tentang kompetisi Freysa baru-baru ini, di mana manusia p0pular.eth menipu agen AI Freysa untuk salah memahami fungsi 'approveTransfer' nya, sehingga memenangkan hadiah eter sebesar $47.000.
Meskipun Freysa memiliki langkah perlindungan bawaan—secara jelas menginstruksikan untuk tidak pernah mengirim hadiah—tetapi kreativitas manusia pada akhirnya melampaui model, memanfaatkan interaksi antara petunjuk dan logika kode, hingga kecerdasan buatan melepaskan dana.
Contoh kompetisi awal ini menekankan bahwa seiring dengan DAO yang menyatu dengan model kecerdasan buatan yang lebih kompleks, mereka juga akan mewarisi permukaan serangan baru. Seperti yang dikhawatirkan Vitalik tentang kolusi manusia dengan DO atau DAO, sekarang DAO 2.0 harus mempertimbangkan masukan antagonis terhadap data pelatihan AI atau serangan rekayasa instan.
Manipulasi proses penalaran Master of Laws, memberikan data on-chain yang menyesatkan atau mempengaruhi parameternya secara cerdik dapat menjadi bentuk baru dari 'pengambilalihan pemerintahan', di mana medan perang akan bergeser dari serangan suara mayoritas manusia ke bentuk pemanfaatan kecerdasan buatan yang lebih halus dan kompleks.
Masalah sentralisasi baru
Evolusi DAO 2.0 akan memindahkan kekuasaan penting kepada mereka yang menciptakan, melatih, dan mengendalikan model kecerdasan buatan dasar DAO tertentu, dinamika ini dapat menyebabkan titik blokir sentralisasi baru.
Tentu saja, melatih dan memelihara model kecerdasan buatan yang canggih memerlukan keahlian dan infrastruktur khusus, sehingga di beberapa organisasi di masa depan, kita akan melihat arah yang tampaknya dikuasai oleh komunitas, tetapi sebenarnya dikuasai oleh para ahli terampil.
Hal ini dapat dimengerti. Tetapi ke depan, akan menarik untuk melacak bagaimana DAO yang mengikuti eksperimen AI menghadapi masalah pembaruan model, penyesuaian parameter, dan konfigurasi perangkat keras.
Peran strategis dan operasional serta dukungan komunitas
Perbedaan 'strategi dan operasi' Walden menunjukkan keseimbangan jangka panjang: kecerdasan buatan dapat menangani tugas sehari-hari DAO, sementara manusia akan memberikan arah strategis.
Namun, seiring dengan semakin canggihnya model kecerdasan buatan, mereka juga mungkin secara bertahap menyusup ke tingkat strategis DAO. Seiring waktu, peran 'orang pinggiran' mungkin semakin menyusut.
Ini menimbulkan pertanyaan: apa yang akan terjadi pada gelombang berikutnya dari DAO yang didorong oleh kecerdasan buatan, di mana dalam banyak kasus, manusia mungkin hanya menyediakan dana dan menyaksikan dari samping?
Dalam paradigma ini, apakah manusia akan sebagian besar menjadi investor yang dapat dipertukarkan dengan pengaruh minimal, beralih dari cara memiliki merek bersama ke cara yang lebih mirip dengan mesin ekonomi otonom yang dikelola oleh kecerdasan buatan?
Saya percaya kita akan melihat lebih banyak tren model organisasi di dalam skenario DAO, di mana manusia hanya berperan sebagai pemegang saham pasif daripada pengelola aktif. Namun, karena keputusan yang bermakna bagi manusia semakin sedikit, dan semakin mudah untuk menyediakan modal on-chain di tempat lain, mempertahankan dukungan komunitas mungkin menjadi tantangan yang berkelanjutan seiring waktu.
Bagaimana DAO tetap proaktif
Kabar baiknya adalah, semua tantangan di atas dapat ditangani secara aktif. Misalnya:
Dalam hal pemerintahan—DAO dapat mencoba mekanisme pemerintahan yang mempertahankan keputusan tertentu yang sangat berpengaruh untuk pemilih manusia atau dewan bergiliran dari para ahli manusia.
Tentang ketidakkonsistenan—dengan mempertimbangkan pemeriksaan konsistensi sebagai biaya operasi rutin (seperti audit keamanan), DAO dapat memastikan bahwa kesetiaan agen AI terhadap tujuan publik bukanlah masalah sekali saja, tetapi tanggung jawab yang berkelanjutan.
Tentang sentralisasi—DAO dapat berinvestasi dalam peningkatan keterampilan yang lebih luas bagi anggota komunitas. Seiring waktu, ini akan mengurangi risiko kontrol pemerintahan oleh 'jenius AI' yang sedikit, dan mendorong pendekatan desentralisasi terhadap manajemen teknologi.
Tentang dukungan—seiring manusia menjadi pemangku kepentingan pasif di lebih banyak DAO, organisasi-organisasi ini dapat menggandakan upaya bercerita, misi bersama, dan ritual komunitas untuk melampaui logika langsung dari pengalokasian modal dan mempertahankan dukungan jangka panjang.
Apa pun yang terjadi selanjutnya, jelas bahwa masa depan di sini sangat luas.
Pertimbangkan bagaimana Vitalik baru-baru ini meluncurkan Pendanaan Dalam, yang bukan upaya DAO, tetapi bertujuan untuk memanfaatkan kecerdasan buatan dan hakim manusia untuk menciptakan mekanisme pembiayaan baru untuk pengembangan sumber terbuka Ethereum.
Ini hanyalah eksperimen baru, tetapi ini menyoroti tren yang lebih luas: persimpangan antara kecerdasan buatan dan kolaborasi terdesentralisasi sedang mempercepat. Dengan datangnya dan matangnya mekanisme baru, kita dapat mengharapkan DAO semakin beradaptasi dan mengembangkan ide-ide kecerdasan buatan ini. Inovasi ini akan membawa tantangan unik, jadi sekarang adalah waktu untuk mulai bersiap.