Автор: Уильям М. Пистер, Bankless; перевод: Бай Шуй, Золотая экономика
Еще в 2014 году основатель Ethereum Виталик Бутерин начал рассматривать автономные агенты и DAO, когда это все еще было далеким мечтой для большинства людей в мире.
В его раннем видении, как он описал в статье (DAO, DAC, DA и т.д.: неполное руководство по терминам), DAO представляет собой децентрализованную сущность, «автоматизация в центре, человек на краю» — организация, полагающаяся на код вместо человеческой иерархии для поддержания эффективности и прозрачности.
Через десять лет Джесси Уолден из Variant только что опубликовал «DAO 2.0», размышляя о том, как DAO эволюционируют на практике с момента ранних работ Виталика.
Короче говоря, Уолден указывает на то, что первая волна DAO часто напоминала кооперативы, то есть ориентированные на человека цифровые организации, не акцентирующие внимание на автоматизации.
Тем не менее, Уолден продолжает считать, что новые достижения в области искусственного интеллекта — особенно крупные языковые модели (LLM) и генеративные модели — теперь способны лучше реализовать децентрализованную автономию, предсказанную Виталиком десять лет назад.
Однако, с увеличением числа экспериментов DAO, использующих AI-агентов, мы столкнемся с новыми воздействиями и проблемами. Давайте рассмотрим пять ключевых областей, с которыми DAO должны справиться, включая искусственный интеллект в свои подходы.
Изменение управления
В первоначальной концепции Виталика DAO предназначалось для снижения зависимости от иерархического человеческого принятия решений путем кодирования правил управления в блокчейне.
Изначально люди все еще находились на «краю», но были критически важны для сложного принятия решений. В описанном Уолденом мире DAO 2.0 люди по-прежнему остаются на краю — предоставляя капитал и стратегическое направление — но центр власти постепенно перестает быть человеческим.
Эта динамика пересмотрит управление многими DAO. Мы по-прежнему будем видеть, как человеческие альянсы ведут переговоры и голосуют по результатам, но различные операционные решения все больше будут определяться обучающими моделями искусственного интеллекта. На данный момент то, как достичь такого баланса, остается открытым вопросом и пространством для дизайна.
Минимизация несоответствия моделей
Ранняя концепция DAO была направлена на то, чтобы компенсировать человеческие предвзятости, коррупцию и неэффективность через прозрачный и неизменный код.
Сейчас ключевым вызовом является переход от ненадежного человеческого принятия решений к обеспечению соответствия целей искусственного интеллекта и DAO. Основной уязвимостью здесь больше не является человеческая сговоренность, а нестабильность модели: риск оптимизации искусственным интеллектом DAO по показателям или поведению, отклоняющимся от ожидаемых человечеством результатов.
В парадигме DAO 2.0 эта проблема согласованности (изначально философская проблема в области безопасности искусственного интеллекта) превращается в практическую проблему в экономике и управлении.
Для современных DAO, пытающихся использовать основные инструменты искусственного интеллекта, это может не быть первоочередной задачей, но с развитием искусственных моделей и их углубленным внедрением в децентрализованные структуры управления ожидается, что это станет основной областью для анализа и совершенствования.
Новая уязвимость
Вспомните недавний конкурс Freysa, когда человек p0pular.eth обманул AI-агента Freysa, заставив его неправильно понять его функцию «approveTransfer», в результате чего он выиграл 47 000 долларов в эфире.
Несмотря на то, что Freysa имеет встроенные защитные механизмы — четкие указания никогда не отправлять призы — человеческое творчество в конечном итоге превосходит модели, используя взаимодействие между подсказками и логикой кода, пока искусственный интеллект не освободит средства.
Этот ранний пример конкурса подчеркивает, что с интеграцией более сложных моделей искусственного интеллекта DAO также унаследуют новые уязвимости. Как и Виталик беспокоился о том, что DO или DAO могут стать жертвами человеческой сговоренности, теперь DAO 2.0 должны учитывать противодействующие входные данные к данным для обучения AI или атакам на мгновенную инженерию.
Манипуляция процессом рассуждения магистра юридических наук, предоставление ему вводящих в заблуждение данных на блокчейне или хитрое влияние на его параметры могут стать новой формой «поглощения управления», где поле битвы будет перемещаться от атак большинства голосов к более тонким и сложным формам использования искусственного интеллекта.
Новые проблемы централизации
Эволюция DAO 2.0 передает важные полномочия тем, кто создает, обучает и контролирует конкретные модели искусственного интеллекта для DAO, что может привести к новым формам централизации.
Конечно, для обучения и поддержки передовых моделей искусственного интеллекта требуется специальная экспертиза и инфраструктура, поэтому в будущем в некоторых организациях мы увидим, что управление будет казаться находящимся в руках сообщества, но на самом деле будет контролироваться опытными специалистами.
Это можно понять. Но глядя в будущее, будет интересно проследить, как DAO, экспериментирующие с AI, будут справляться с такими вопросами, как обновления моделей, настройки параметров и конфигурации оборудования.
Стратегия и стратегические операционные роли и поддержка сообщества
Различие в «стратегии и операциях» Уолдена указывает на долгосрочный баланс: искусственный интеллект может выполнять повседневные задачи DAO, в то время как люди будут предоставлять стратегическое направление.
Тем не менее, по мере того как модели искусственного интеллекта становятся все более совершенными, они также могут постепенно проникать в стратегический уровень DAO. Со временем роль «людей на краю» может еще больше сократиться.
Это ставит вопрос: что произойдет с следующей волной DAO, основанных на искусственном интеллекте, когда во многих случаях люди могут просто предоставить финансирование и наблюдать за процессом?
В этой парадигме станут ли люди в значительной степени взаимозаменяемыми инвесторами с минимальным влиянием, переходя от совместного владения брендом к более автономному экономическому механизму, подобному управлению искусственным интеллектом?
Я считаю, что мы увидим больше организационных моделей в контексте DAO, где люди будут выступать в роли пассивных акционеров, а не активных управляющих. Однако, поскольку все меньше решений принимает человек, а на других платформах становится все проще получать капитал, с течением времени поддержание сообщества может стать постоянной проблемой.
Как DAO сохраняют проактивность
Хорошая новость заключается в том, что все вышеперечисленные вызовы могут быть решены активно. Например:
В области управления — DAO могут попробовать механизмы управления, оставляя за человеческими избирателями или экспертными ротационными комиссиями определенные высоковлиятельные решения.
Что касается несоответствий — рассматривая проверки на согласованность как регулярные операционные расходы (например, как аудиты безопасности), DAO могут гарантировать, что лояльность AI-агента к общим целям не является разовым вопросом, а является постоянным обязательством.
Что касается централизации — DAO могут инвестировать в более широкую подготовку членов сообщества. С течением времени это уменьшит риск того, что небольшая группа «гениев ИИ» будет контролировать управление, и будет способствовать децентрализованному подходу к управлению технологиями.
Что касается поддержки — по мере того как люди становятся более пассивными заинтересованными сторонами в большем количестве DAO, эти организации могут удвоить усилия по рассказу историй, совместной миссии и ритуалам сообщества, чтобы выйти за пределы логики прямого распределения капитала и поддерживать долгосрочную поддержку.
Что бы ни произошло дальше, очевидно, что будущее здесь обширно.
Подумайте о том, как Виталик недавно представил Deep Funding, это не усилия DAO, а попытка создать новую финансовую модель для разработки с открытым исходным кодом Ethereum с использованием искусственного интеллекта и человеческих судей.
Это всего лишь новый эксперимент, но он подчеркивает более широкую тенденцию: пересечение искусственного интеллекта и децентрализованного сотрудничества ускоряется. С появлением и зрелостью новых механизмов мы можем ожидать, что DAO все чаще будет адаптироваться и расширять эти идеи искусственного интеллекта. Эти инновации создадут уникальные вызовы, поэтому сейчас самое время начать подготовку.
