著者：ウィリアム・M・ピースター、バンクレス
編纂：白水、金色财经
2014年、イーサリアムの創設者ヴィタリック・ブテリンは自治エージェントとDAOについて考え始めましたが、その時点では世界のほとんどの人にとってそれは遠い夢のままでした。
彼の初期のビジョンでは、彼が(DAO、DAC、DAなど：不完全な用語ガイド)の記事で説明したように、DAOは分散型の実体であり、「自動化が中心で、人間が周辺にいる」——効率と透明性を維持するためにコードに依存し、人間の階層ではなく組織です。
10年後、バリアントのジェシー・ウォルデンは「DAO 2.0」を発表し、ヴィタリックの初期の著作以来のDAOの実践における進化を振り返りました。
簡単に言えば、ウォルデンは、最初のDAOの波は通常、協同組合に似ており、人間中心のデジタル組織であり、自動化を強調していないことを指摘しています。
それにもかかわらず、ウォルデンは人工知能の新たな進展、特に大規模言語モデル（LLM）や生成モデルが、今やヴィタリックが10年前に予見した分散型自治をより良く実現することを期待していると考え続けています。
しかし、DAOの実験がますます人工知能エージェントを採用するにつれて、私たちはここで新しい影響と問題に直面することになるでしょう。次に、人工知能をそのアプローチに統合する際にDAOが対処しなければならない5つの重要な分野を見てみましょう。
ガバナンスを変革する
ヴィタリックの最初のフレームワークでは、DAOはチェーン上でガバナンスルールをコーディングすることによって、階層的な人間の意思決定への依存を減らすことを目指していました。
当初、人間は「周辺」に留まっていましたが、複雑な判断には依然として重要です。ウォルデンが描写したDAO 2.0の世界では、人間は依然として周辺を彷徨い——資本と戦略的方向性を提供し——権力の中心は徐々に人間ではなくなります。
このダイナミクスは、多くのDAOのガバナンスを再定義します。私たちは依然として人間の連合が結果を交渉し投票するのを見るでしょうが、さまざまな運営上の意思決定はますます人工知能モデルの学習パターンに導かれるでしょう。現在、このバランスをどのように実現するかは未解決の問題と設計空間です。
モデルの不一致を最小限に抑える
DAOの初期のビジョンは、透明で不変のコードを通じて人間の偏見、腐敗、非効率を相殺することを目的としていました。
現在、重要な課題は信頼性のない人間の意思決定から、AIエージェントがDAOの目標と「一致」していることを確保することに移行することです。ここでの主要な脆弱性はもはや人間の共謀ではなく、モデルの不調和です：人工知能主導のDAOは、人間の期待結果から逸脱した指標や行動に対して最適化するリスクがあります。
DAO 2.0のパラダイムでは、この一貫性の問題（当初は人工知能の安全性のサークル内の哲学的問題）が経済およびガバナンスの実際の問題に変わりました。
今日、基本的な人工知能ツールを試みているDAOにとって、これは最優先の問題ではないかもしれませんが、人工知能モデルがより進化し、分散型ガバナンス構造に深く統合されるにつれて、これは審査と洗練の主要な分野になると予想されます。
新しい攻撃面
最近のFreysaのコンペティションを考えてみてください。人間のp0pular.ethがAIエージェントFreysaを欺いてその「approveTransfer」機能を誤解させ、47,000ドルのイーサの賞金を獲得しました。
Freysaには組み込みの保護手段があるものの——賞品を送信しないよう明示的に指示しています——人間の創造力は最終的にモデルを超え、プロンプトとコードの論理の相互作用を利用して、AIが資金を解放するまで続きます。
この初期の競争の例は、DAOがより複雑な人工知能モデルに統合されるにつれて、新しい攻撃面を継承することを強調しています。ヴィタリックがDOやDAOが人間の共謀を心配していたように、今やDAO 2.0はAIの訓練データや即時エンジニアリング攻撃に対する対抗的な入力を考慮しなければなりません。
法学の推論プロセスを操作したり、誤解を招くチェーン上のデータを提供したり、巧妙にそのパラメータに影響を与えたりすることは、「ガバナンスの接収」の新しい形になる可能性があり、戦場は人間の多数投票攻撃からより微妙で複雑な人工知能の利用形態に移るでしょう。
新しい中央集権的な問題
DAO 2.0の進化は、特定のDAOの基盤となる人工知能モデルを作成、訓練、制御する人々に重要な権力を移転し、このダイナミクスは新たな形の中央集権的なボトルネックを引き起こす可能性があります。
もちろん、高度な人工知能モデルの訓練と維持には専門的な知識とインフラが必要です。そのため、将来のいくつかの組織では、方向性が表面的にはコミュニティの手に握られているように見えるものの、実際には熟練した専門家の手に握られているのを目にするでしょう。
理解することができます。しかし、未来を見越して、AI実験のDAOがどのようにモデルの更新、パラメータの調整、ハードウェアの構成などの問題に対処するかを追跡するのは興味深いでしょう。
戦略と戦略的運営の役割およびコミュニティの支援
ウォルデンの「戦略と運営」の違いは、長期的なバランスを示しています：人工知能は日常のDAOのタスクを処理でき、人間は戦略的な方向性を提供します。
しかし、人工知能モデルがますます進化するにつれて、DAOの戦略レベルにも徐々に浸透する可能性があります。時間の経過とともに、「周辺の人」の役割はさらに縮小するかもしれません。
これにより、次の波の人工知能主導のDAOはどうなるのか、そして多くのケースで人間が資金を提供し、傍観者に過ぎないかもしれないという疑問が提起されます。
このパラダイムでは、人間は共同所有のブランドの方法から、より人工知能管理の自律経済機械に似た方法に移行する中で、影響力が最も少ない相互交換可能な投資者になるのでしょうか？
私は、DAOのシーンで人間が受動的な株主としての役割を果たす組織モデルのトレンドが増えると考えています。しかし、人間にとって意味のある意思決定がますます少なくなり、他の場所でチェーン上の資本を提供することがますます容易になるにつれて、コミュニティの支援を維持することは持続的な課題になる可能性があります。
DAOはどのように積極的に行動を維持するか
良いニュースは、上記のすべての課題に積極的に対処できることです。例えば：
ガバナンスの面では、DAOは人間の有権者または人間の専門家の交代制委員会に対して、特定の高影響度の意思決定を保持するためのガバナンスメカニズムを試すことができます。
不一致について——一貫性のチェックを安全監査などの定期的な運営費用と見なすことで、DAOはAIエージェントが公共の目標に対する忠誠心を一度限りの問題ではなく、持続的な責任とすることができます。
中央集権について——DAOは地域社会のメンバーのより広範なスキル構築に投資できます。時間の経過とともに、これは少数の「人工知能の天才」がガバナンスを制御するリスクを軽減し、技術管理の分散型アプローチを促進します。
支援について——人間が多くのDAOで受動的な利害関係者になるにつれて、これらの組織はストーリーテリング、共同の使命、コミュニティ儀式に倍増し、資本配分の直接的な論理を超えて長期的な支援を維持することができます。
次に何が起こるにせよ、ここでの未来は広大であることは明らかです。
ヴィタリックが最近発表したDeep Fundingを考えてみてください。これはDAOの取り組みではなく、人工知能と人間の裁判官を利用してイーサリアムのオープンソース開発に新しい資金調達メカニズムを創出することを目的としています。
これは単なる新しい実験ですが、人工知能と分散型協力の交差が加速しているというより広範なトレンドを浮き彫りにしています。新しいメカニズムの到来と成熟に伴い、DAOはこれらの人工知能の概念にますます適応し拡張することが期待されます。これらの革新は独自の課題をもたらすため、今こそ準備を始める時です。