Scris de: William M. Peaster, Bankless
Compilat de: Bai Shui, Golden Finance
Încă din 2014, fondatorul Ethereum, Vitalik Buterin, a început să se gândească la agenți autonomi și DAO, când aceasta era încă un vis îndepărtat pentru majoritatea oamenilor din lume.
În viziunea sa timpurie, așa cum a descris în (DAO, DAC, DA etc.: Ghid de termeni incomplet), DAO este o entitate descentralizată, „automatia în centru, oamenii la margine” - o organizație care depinde de cod, nu de ierarhii umane pentru a menține eficiența și transparența.
După zece ani, Jesse Walden de la Variant a publicat recent „DAO 2.0”, reflectând evoluția DAO în practică de la lucrările timpurii ale lui Vitalik.
Pe scurt, Walden subliniază că prima vală de DAO-uri a fost adesea similară cu cooperativele, adică organizații digitale centrate pe oameni, fără a pune accent pe automatizare.
Cu toate acestea, Walden continuă să susțină că progresele recente în AI - în special modelele de limbaj mari (LLM) și modelele generative - au acum potențialul de a realiza mai bine decentalizarea autonomiei prevăzută de Vitalik acum 10 ani.
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 acum la cele cinci domenii cheie pe care DAO trebuie să le abordeze atunci când integrează AI în abordările lor.
Transformarea guvernării
În cadrul inițial al lui Vitalik, DAO a fost conceput pentru a reduce dependența de deciziile umane ierarhizate prin codificarea regulilor de guvernare pe lanț.
Inițial, oamenii rămân „la margine”, dar sunt esențiali pentru judecăți complexe. În lumea DAO 2.0 descrisă de Walden, oamenii continuă să rătăcească la margine - oferind capital și direcție strategică - dar centrul puterii nu mai este în mod gradual uman.
Această dinamică va redefini guvernarea multor DAO-uri. Vom continua să vedem alianțe umane negociind și votând rezultatele, dar diferitele decizii operaționale vor fi din ce în ce mai mult ghidate de tiparele de învățare ale modelelor AI. În prezent, cum să realizăm acest echilibru rămâne o problemă nerezolvată și un spațiu de design.
Minimizarea deplasării modelului
Viziunea timpurie a DAO-ului a fost de a compensa prejudecățile, corupția și ineficiența umană prin cod transparent și imuabil.
Acum, o provocare cheie este trecerea de la deciziile umane nesigure la asigurarea că agenții AI „rămân aliniați” cu obiectivele DAO-ului. Principala vulnerabilitate de aici nu mai este conspirația umană, ci dereglarea 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 a consistenței (inițial o problemă filozofică în cercul de securitate AI) devine o problemă practică din punct de vedere economic și guvernamental.
Pentru DAO-urile de astăzi care încearcă instrumente de bază AI, aceasta poate să nu fie o problemă prioritară, dar pe măsură ce modelele AI devin mai avansate și mai adânc integrate în structuri de guvernare descentralizate, se așteaptă să devină un domeniu major de revizuire și rafinare.
Noi suprafețe de atac
Gândiți-vă la recentul concurs Freysa, unde omul p0pular.eth a păcălit 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 premiile - creativitatea umană a depășit în cele din urmă modelul, exploatând interacțiunea dintre sugestii și logica codului, până când AI a eliberat fondurile.
Acest exemplu timpuriu de concurs subliniază că, pe măsură ce DAO-urile se integrează în modele AI mai complexe, ele vor moșteni și noi suprafețe de atac. Așa cum Vitalik s-a temut de conspirația umană împotriva DO-ului sau DAO-ului, acum DAO 2.0 trebuie să considere intrările adverse împotriva datelor de antrenament AI sau a atacurilor inginerice în timp real.
Manipularea procesului de raționare al unui master în drept, oferindu-i date înșelătoare pe lanț sau influențându-i parametrii într-un mod ingenios ar putea deveni o nouă formă de „preluare a guvernării”, unde câmpul de bătălie se va muta de la atacuri de vot majoritar uman la forme mai subtile și complexe de utilizare a AI.
Noi probleme de centralizare
Evoluția DAO 2.0 va transfera puterea semnificativă către cei care creează, antrenează și controlează modelele AI subiacente specifice DAO-ului, această dinamică putând duce la noi forme de puncte de blocare centralizate.
Desigur, antrenarea și întreținerea modelelor AI avansate necesită expertiză specializată și infrastructură, astfel că în unele organizații din viitor, vom vedea că direcția este, de fapt, deținută de experți calificați, chiar dacă aparent este controlată de comunitate.
Acest lucru este de înțeles. Dar, privind spre viitor, va fi interesant să urmărim cum DAO-urile care urmăresc experimente AI se confruntă cu probleme precum actualizările modelului, ajustările parametrilor și configurațiile hardware.
Roluri strategice și operaționale și suport comunitar
Distincția lui Walden între „strategic și operațional” sugerează un echilibru pe termen lung: AI poate gestiona sarcinile zilnice ale DAO-ului, în timp ce oamenii vor oferi direcție strategică.
Cu toate acestea, pe măsură ce modelele AI devin mai avansate, ele pot începe treptat să pătrundă în stratul strategic al DAO-ului. Pe termen lung, rolul „marginalilor” ar putea să se micșoreze și mai mult.
Aceasta ridică o întrebare: ce se va întâmpla cu următoarea ondă de DAO-uri conduse de AI, în care, în multe cazuri, oamenii ar putea fi doar furnizori de capital și ar privi de la margine?
În această paradigmă, se va transforma oare omul într-un investitor interschimbabil cu influență minimă, trecând de la o modalitate de a deține branduri comune la o modalitate mai asemănătoare cu mașinile economice autonome gestionate de AI?
Cred că vom vedea mai multe tendințe de modele organizaționale în scena DAO, în care oamenii joacă doar rolul de acționari pasivi, nu de gestori activi. Cu toate acestea, pe măsură ce deciziile semnificative din punct de vedere uman devin din ce în ce mai rare și obținerea de capital pe lanț devine mai ușoară în alte locuri, menținerea suportului comunității ar putea deveni o provocare continuă.
Cum poate DAO să rămână proactiv
Vestea bună este că toate aceste provocări pot fi abordate în mod pozitiv. De exemplu:
În ceea ce privește guvernarea - DAO poate încerca mecanisme de guvernare, păstrând pentru alegătorii umani sau comitete rotative de experți umani anumite decizii cu un impact mare.
Despre inconsecvență - prin tratarea verificărilor de consistență ca o cheltuială operațională regulată (cum ar fi auditul de securitate), DAO poate asigura că agenții AI rămân fideli obiectivelor publice nu ca o problemă unică, ci ca o responsabilitate continuă.
Despre centralizare - DAO poate investi în dezvoltarea abilităților mai largi ale membrilor comunității. Pe parcursul timpului, acest lucru va reduce riscul controlului guvernării de către un număr mic de „genii AI” și va promova metodele descentralizate de gestionare a tehnologiei.
Despre suport - pe măsură ce oamenii devin mai mulți stakeholdere pasive în DAO-uri, aceste organizații pot intensifica eforturile de a povesti, de a avea o misiune comună și rituale 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 de aici este vast.
Gândiți-vă la modul în care Vitalik a lansat recent Deep Funding, care nu este un efort al DAO, ci are scopul de a folosi AI și judecători umani pentru a crea un nou mecanism de finanțare pentru dezvoltarea open-source pe Ethereum.
Aceasta este doar o nouă experiență, dar evidențiază o tendință mai largă: intersecția dintre AI și colaborarea descentralizată se accelerează. Odată cu venirea și maturizarea unor noi mecanisme, ne putem aștepta ca DAO-urile să se adapteze și să extindă din ce în ce mai mult aceste idei legate de AI. Aceste inovații vor aduce provocări unice, așa că acum este momentul să începem pregătirile.