Buterin argumenta que la IA debería apoyar a los votantes de DAO, proteger la privacidad y resolver los límites de atención sin centralizar el control.
El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha argumentado que la gobernanza descentralizada enfrenta un límite humano básico. En una publicación reciente en X, advirtió contra entregar el poder directamente a los sistemas de inteligencia artificial. En su lugar, propuso utilizar agentes de IA personales para apoyar la toma de decisiones democráticas.
Según Buterin, entregar el poder directamente a los sistemas de IA generaría nuevos riesgos. Los sistemas débiles podrían inundar la gobernanza con juicios deficientes. Por otro lado, los sistemas más avanzados podrían centralizar la influencia de maneras que socavan la descentralización misma.
Por esa razón, el cofundador rechaza la idea de “IA como gobierno”. En cambio, ve la IA como infraestructura de apoyo para los votantes humanos. Afirmó que las organizaciones descentralizadas requieren miles de decisiones en los ámbitos legal, técnico y financiero. Como tal, la mayoría de los participantes carecen de tiempo o experiencia para evaluar cada propuesta.
La delegación ha sido una práctica común, especialmente en DAOs construidos sobre Ethereum. Sin embargo, cuando muchas personas delegan sus tokens a unos pocos representantes, esos representantes terminan con la mayor parte del poder de decisión. Después de delegar, los titulares de tokens habituales suelen dejar de tener control directo sobre las votaciones.
Buterin sugiere que en lugar de que las personas voten sobre cada pequeño asunto ellas mismas, podrían usar un asistente de IA personal para hacerlo. Ese asistente aprendería sus opiniones a partir de lo que han escrito o dicho anteriormente.
Sin embargo, si surge incertidumbre, el agente solicitaría la intervención humana directa. En ese esquema, la autoridad final permanece con el individuo, no con el software.
También cree que la toma de decisiones debería involucrar una mejor discusión pública. Los sistemas de IA podrían convertir entradas privadas en formatos públicos estandarizados sin exponer datos personales. También podrían agrupar puntos de vista similares, permitiendo a los participantes responder a resúmenes refinados.
Buterin también discutió los “mercados de sugerencias”. En estos sistemas, cualquiera podría presentar propuestas o argumentos. Los sistemas de IA apostarían en tokens vinculados a cada propuesta. Si los mecanismos de gobernanza aceptan una propuesta o la consideran una entrada valiosa, los titulares de tokens recibirían recompensas.
Las señales financieras ayudarían a destacar ideas más fuertes sin depender de comités de revisión centralizados.
En la opinión de Buterin, los sistemas descentralizados pueden manejar decisiones sensibles sin exponer información privada. Señaló la computación multipartita como una posible solución. Este método permite que las entradas de varias personas se procesen juntas mientras se mantiene la confidencialidad de los datos.
Explicó que una persona podría colocar su asistente de IA personal en un entorno seguro, similar a una caja negra. Dentro de ese sistema, la IA podría revisar información confidencial y formar un juicio.
Sin embargo, solo divulgaría la decisión final. Ni el usuario ni otros participantes verían los datos privados en bruto. Al mismo tiempo, nadie tendría acceso al contenido interno del sistema de IA personal.
Buterin enfatizó que la privacidad debe estar en el centro de estos modelos de gobernanza. A medida que los participantes dependen más de datos personales y entradas mayores, los riesgos aumentan si las protecciones son débiles. Por esa razón, la anonimidad se vuelve esencial. Herramientas como las pruebas de conocimiento cero pueden permitir a alguien demostrar elegibilidad o validar un voto sin revelar su identidad.