Autor: William M. Peaster, Bankless; Traducător: Bai Shui, Jinse Caijing
Încă din 2014, fondatorul Ethereum, Vitalik Buterin, a început să ia în considerare agenții autonomi și DAO-uri, când acest lucru era încă un vis îndepărtat pentru majoritatea oamenilor din lume.
În viziunea sa timpurie, așa cum a descris în articolul (DAO, DAC, DA etc.: ghid de termeni incomplet), DAO-urile sunt entități descentralizate, 'automatizarea la centru, oamenii la margine' - organizații care se bazează pe cod în loc de ierarhii umane pentru a menține eficiența și transparența.
La zece ani după, Jesse Walden de la Variant a publicat recent 'DAO 2.0', reflectând asupra evoluției DAO-urilor în practică din scrierile timpurii ale lui Vitalik.
Pe scurt, Walden subliniază că prima undă de DAO-uri a fost adesea similară cu cooperativele, fiind organizații digitale centrate pe om, care nu pun accent pe automatizare.
Cu toate acestea, Walden continuă să creadă că progresele recente în inteligența artificială - în special modelele de limbaj mari (LLM) și modelele generative - sunt acum promițătoare pentru a realiza mai bine descentralizarea autonomă prevăzută de Vitalik cu 10 ani în urmă.
Cu toate acestea, pe măsură ce experimentele DAO adoptă din ce în ce mai mult agenți AI, ne vom confrunta cu noi influențe și probleme. Să ne uităm la cele cinci domenii cheie cu care DAO-urile trebuie să se confrunte în integrarea AI în abordările lor.
Transformarea guvernării
În cadrul inițial al lui Vitalik, DAO-urile au fost concepute pentru a reduce dependența de deciziile umane stratificate prin codificarea regulilor de guvernare pe lanț.
Inițial, oamenii au rămas 'la margine', dar rămân esențiali pentru judecăți complexe. În lumea DAO 2.0 descrisă de Walden, oamenii continuă să bântuie la margine - oferind capital și direcție strategică - dar centrul puterii nu mai este treptat uman.
Această dinamică va redefini guvernarea multor DAO-uri. Vom continua să vedem alianțele umane negociind și votând rezultatele, dar diversele decizii operaționale vor fi din ce în ce mai mult influențate de modelele de învățare ale AI. În prezent, cum să realizăm acest echilibru rămâne o problemă nerezolvată și un spațiu de design.
Minimizarea dezacordului modelului
Viziunea timpurie a DAO-ului a avut ca scop compensarea prejudecăților umane, corupției și ineficienței prin cod transparent și imuabil.
Acum, o provocare cheie este trecerea de la deciziile umane nesigure la asigurarea că agenții AI 'sunt aliniați' cu obiectivele DAO. Principala vulnerabilitate aici nu mai este conspirația umană, ci dezacordul modelului: riscul ca DAO-urile conduse de AI să se optimizeze pentru metrici sau comportamente care deviază de la rezultatele așteptate de oameni.
În paradigma DAO 2.0, această problemă de coerență (inițial o problemă filosofică în cercul de siguranță AI) s-a transformat într-o problemă practică în domeniul economiei și guvernării.
Pentru DAO-urile care încearcă instrumente de bază de inteligență artificială astăzi, aceasta poate să nu fie o problemă primordială, dar pe măsură ce modelele AI devin mai avansate și se integrează mai profund în structurile de guvernare descentralizate, se așteaptă să devină un domeniu principal de revizuire și perfecționare.
Noua suprafață de atac
Gândiți-vă la recentul concurs Freysa, unde omul p0pular.eth a înșelat agentul AI Freysa să înțeleagă greșit funcția sa 'approveTransfer', câștigând astfel un premiu de 47.000 de dolari în ETH.
Deși Freysa are măsuri de protecție încorporate - indicând clar să nu trimită niciodată premii - creativitatea umană a depășit în cele din urmă modelul, exploatând interacțiunea dintre sugestii și logica codului, până când AI-ul a eliberat fondurile.
Acest exemplu timpurie de competiție subliniază că, pe măsură ce DAO se integrează în modele AI mai complexe, acestea vor moșteni, de asemenea, noi suprafețe de atac. Așa cum Vitalik se temea că DO sau DAO ar putea fi implicate uman, acum DAO 2.0 trebuie să ia în considerare inputurile adversariale împotriva datelor de antrenament AI sau atacurilor de inginerie în timp real.
Manipularea procesului de raționament al unui master în drept, furnizarea de date înșelătoare pe lanț sau influențarea subtilă a parametrilor săi ar putea deveni o nouă formă de 'preluare a guvernării', în care câmpul de luptă va trece de la atacuri prin votul majorității umane la forme mai subtile și complexe de exploatare a AI.
Problema centralizării noi
Evoluția DAO 2.0 va transfera puterea semnificativă celor care creează, antrenează și controlează modelele AI de bază specifice pentru DAO, această dinamică putând duce la noi forme de puncte de blocare centralizate.
Desigur, antrenarea și întreținerea modelelor avansate de inteligență artificială necesită expertiză și infrastructură specializată, așa că în unele organizații din viitor, vom vedea că direcția pare a fi în mâinile comunității, dar de fapt este în mâinile experților calificați.
Acest lucru este de înțeles. Dar, privind spre viitor, va fi interesant să urmărim cum DAO-urile care experimentează AI se confruntă cu probleme precum actualizările modelului, ajustările parametrilor și configurațiile hardware.
Rolurile strategice și operaționale și suportul comunității
Distincția lui Walden între 'strategie și operațiuni' sugerează un echilibru pe termen lung: AI poate gestiona sarcinile zilnice ale DAO, în timp ce oamenii vor oferi direcția strategică.
Cu toate acestea, pe măsură ce modelele AI devin mai avansate, acestea ar putea, de asemenea, să pătrundă treptat în stratul strategic al DAO-urilor. În timp, rolul 'marginalilor' ar putea deveni și mai restrâns.
Aceasta ridică o întrebare: ce se va întâmpla cu următoarea generație de DAO-uri conduse de AI, în care, în multe cazuri, oamenii ar putea să ofere doar fonduri și să privească din margine?
În acest cadru, vor deveni oamenii în mare măsură investitori interschimbabili cu influență minimă, trecând de la o proprietate comună a brandurilor la un mod mai asemănător cu mașinile economice autonome gestionate de AI?
Cred că vom vedea mai multe tendințe de modele organizaționale în scenariul DAO, în care oamenii joacă rolul de acționari pasivi mai degrabă decât pe cel de manageri activi. Cu toate acestea, pe măsură ce deciziile semnificative pentru oameni devin din ce în ce mai rare și devine tot mai ușor să ofere capital pe lanț în altă parte, menținerea suportului comunității ar putea deveni o provocare continuă în timp.
Cum își menține DAO proactivitatea
Vești bune: toate provocările menționate mai sus pot fi abordate activ. De exemplu:
În ceea ce privește guvernarea - DAO-urile pot încerca mecanisme de guvernare care să rezerve anumite decizii cu un impact ridicat pentru votul alegătorilor umani sau pentru comitete rotative de experți umani.
Despre coerență - prin tratarea verificării coerenței ca o cheltuială operațională recurentă (precum auditul de securitate), DAO-urile pot asigura că loialitatea agenților AI față de obiectivele publice nu este o problemă unică, ci o responsabilitate continuă.
Despre centralizare - DAO-urile pot investi în dezvoltarea abilităților mai ample ale membrilor comunității. Pe termen lung, acest lucru va reduce riscul ca câțiva 'genii AI' să controleze guvernarea și va promova abordări descentralizate în managementul tehnologic.
Despre suport - pe măsură ce oamenii devin mai mulți acționari pasivi în DAO-uri, aceste organizații pot intensifica eforturile de a crea povești, misiuni comune și ritualuri comunitare pentru a depăși logica directă a alocării capitalului și a menține suportul pe termen lung.
Indiferent de ce se va întâmpla în continuare, este clar că viitorul aici este vast.
Să ne gândim la modul în care Vitalik a lansat recent Deep Funding, care nu este un efort al DAO-ului, ci are ca scop să folosească AI și judecători umani pentru a crea un nou mecanism de finanțare pentru dezvoltarea open-source Ethereum.
Aceasta este doar o nouă experimentare, dar subliniază o tendință mai largă: intersecția dintre inteligența artificială și colaborarea descentralizată se accelerează. Pe măsură ce noi mecanisme apar și se maturizează, ne putem aștepta ca DAO-urile să se adapteze și să extindă din ce în ce mai mult aceste concepte de inteligență artificială. Aceste inovații vor aduce provocări unice, așa că acum este momentul să ne pregătim.