Vitalik Buterin: AIがDAOガバナンスを強化

イーサリアムの共同創設者ビタリック・ブテリンは、人工知能（AI）が分散型ガバナンスを再構築する可能性があると主張し、その核心的制約である人間の注意力に対処できると述べています。日曜日にX（旧Twitter）に投稿した中で、彼はDAOのような民主的モデルの約束にもかかわらず、メンバーが限られた時間と専門知識で膨大な問題に取り組まなければならないときに意思決定が妨げられると警告しました。DAOの参加率は一般的に低く、15％から25％程度とされており、この状況は影響力を集中させ、攻撃者が広範な審査を経ずに提案を通そうとする妨害行為を招きやすくしています。より広い暗号エコシステムは、AIツールがガバナンス、プライバシー、参加にどのように影響を与えるかを注視しています。

重要ポイント

注意力の制約は、民主的なオンチェーンガバナンスにおける主要なボトルネックとして特定されており、DAOにおける迅速な意思決定を妨げる可能性があります。

委任は一般的な手法ですが、投票者の権限を奪い、小規模な代表者グループに権力を集中させるリスクがあります。

DAOの参加率は平均15〜25％であり、これがガバナンス攻撃や提案の不一致を招く可能性があります。

大規模言語モデル（LLM）を含むAI支援アシスタントは、関連情報を抽出し、メンバーに代わって自動的に投票を行うことができる可能性があります。ただし、プライバシーと透明性の保護が必要です。

プライバシーは依然として重要な設計課題であり、プライベートLLMや「ブラックボックス」型の個人エージェントの提案は、敏感なデータを保護しつつ情報に基づく判断を可能にしようとしています。

Near FoundationのAI代表者のような並行した取り組みは、スケーラブルで参加型のガバナンスモデルの実用的な探求例です。

市場の状況：ガバナンスに関する議論は、AIの安全性、オンチェーンの透明性、トークン重み付け投票メカニズムの規制監視といった広範な議論の中で展開されています。ネットワークの拡大に伴い、AI支援による意思決定の試行は、新しい提案の審査と実行のスピードに影響を与え、流動性やリスク感情、ユーザー参加に影響を及ぼす可能性があります。

なぜ重要か

AI支援のガバナンスの概念は、暗号ガバナンスの重要な局面に差し掛かっています。DAOがニッチなコミュニティを超えて意味のある規模拡大を目指すなら、「注意力の問題」を解決しなければなりません。ブテリンの主張は、広範で情報に基づく参加がなければ、ガバナンスが声高な少数派の意向に偏ったり、協調攻撃に脆弱になったりする危険性に焦点を当てています。参加率の範囲（15〜25％としばしば引用される）は、多様でグローバルに分散したコミュニティにおける合意形成の脆弱さを示しています。参加者の一部だけが関与している場合、集中したトークン保有者を持つ協調行動者が、より広範な基盤を反映しない結果を導くこともあります。

AI支援アシスタントは、密度の高い政策オプションを個人の好みに合わせて翻訳し、実効的な参加を大幅に促進する可能性を持っています。これは、ユーザーの書き込みや会話、明示的な発言を観察し、投票行動を推測する個人エージェントに基づいています。特定の問題について不確かな場合、エージェントは入力を求め、関連する背景情報を提示して意思決定を支援します。このアプローチは、すべてのメンバーが各提案を詳細に検討する必要なく、効果的な参加を促進できると考えられています。現在の研究では、LLMが多様な情報源からデータを集約し、投票者にとって簡潔な選択肢を提示できることが示されています。

ただし、プライバシーの側面は非常に重要です。ブテリンは、より詳細な入力を可能にするシステムは、敏感な情報を保護しなければならないと強調しています。交渉や内部紛争、資金の審議など、多くのガバナンス課題は、参加者が公開したくない情報を含むことが多いためです。プライバシー保護のアーキテクチャには、データをローカルで処理するプライベートLLMや、投票判断のみを出力し、内部のプライベート入力を公開しない暗号技術の採用が検討されています。目的は、投票者の権限を拡大しつつ、個人情報を守るバランスを取ることです。

この緊張関係は、業界の声も共鳴しています。Near FoundationのリードリサーチャーLane Rettigは、低投票率に対抗するためにAI駆動のデジタルツインがDAOメンバーに代わって投票する仕組みの並行努力を指摘しています。こうした試みは、コミュニティに責任を持つガバナンスの枠組みの中で、AIによる委任ツールの実用性を検証する動きの一環です。関心を持つ人々にとって、これらの取り組みは概念段階から実際にネットワーク上で観察・テストできる具体的なプロトタイプへと進展しています。

もう一つの側面は戦略的リスクです。トークン重み付けシステムにおいて、「ガバナンス攻撃」の可能性は依然として現実的な懸念です。悪意のある行為者が十分な影響力を蓄積し、有害な提案を推進することがあり得ます。研究者や開発者は、AI支援のアプローチに透明性のある監査証跡やユーザーによる上書き機能、ガバナンスのレート制限を組み込むことで、迅速な一方的な方針変更を防ぐ仕組みを確保しようとしています。業界の報道や事例研究は、技術が参加を促進できる一方で、広範な人間の監督やプライバシー侵害・操作に対する堅牢な保護が必要であることを強調しています。過去の暗号業界の議論では、シミュレーション取引やセキュリティモデルを用いたガバナンスの強化策も検討されています。

今後も、AI支援投票やAI代表者のパイロットプログラムが続々と登場し、実証と評価が進む見込みです。「AI代表者」の概念は、責任と同意の自動化に関する広範な議論とも連動しています。多くのプロジェクトは、AIが膨大な政策オプションを理解し、簡潔に提示し、メンバーが承認またはカスタマイズできる仕組みを模索しています。今後の方向性は、すべての参加者に情報を提供し、敏感なデータにはプライバシー保護を施し、技術的・社会的な脆弱性に対する安全策を備えた多層的アプローチが必要とされると見られています。

これらのアイデアの流れは、AIに適応したガバナンスモデルの議論や、LLMの役割とプライバシー・セキュリティへの影響についての関連議論を通じて追跡できます。自動化されたエージェントがユーザーの意図に沿いながらもプライバシーを侵害せずに動作する方法や、未承認の操作を防ぐ仕組みについても、今後の重要なテーマです。AIは参加を促進できる一方で、信頼を損なわず、分散型ネットワークの民主的精神を損なわない範囲での活用が求められています。

次に注目すべき点

AI支援投票やAI代表者のパイロットプログラムの公開と評価、ガバナンス指標の追跡。

規制の動向やガイドラインの策定、特に透明性とプライバシー基準の整備。

Near FoundationのAI代表者やガバナンス実験の進展と、その参加率への具体的な効果。

プライバシー保護型投票メカニズムの技術デモ（プライベートLLMや暗号技術を用いた方法）。

ガバナンスの安全性と耐性に関する継続的な分析、特に攻撃防止策やトークン重み付け操作への対策。

情報源と検証

Vitalik ButerinのX投稿：ガバナンスにおける注意力問題と委任の限界について：Vitalik Buterin on X

DAOとは何か？定義とガバナンスモデル：Understanding DAOs

DAOの平均参加率とガバナンス活動に関するPatentPCの統計：DAOの成長とガバナンス活動

過去のガバナンス攻撃と重要ポイント：Golden Boys攻撃

AIガバナンスと大規模言語モデルに関する議論：LLMs and governance

Near FoundationのAI代表者とDAO投票の取り組み：Near Foundation AI delegates

IronClawとプライバシー重視のAIツール：IronClaw and AI governance tools

AIガバナンスとオンチェーン民主主義の次なるフロンティア

イーサリアム（CRYPTO: ETH）エコシステムでは、研究者や開発者がビタリックが指摘した注意力の問題に対し、人工知能がどのように役立つかを検討しています。最近のガバナンスに関する考察では、民主的・分散型モデルの効果は、広範な参加とタイムリーな専門家の意見に依存していると述べています。多くのDAOの参加率は15〜25％程度にとどまり、これが少数の代表者やコアメンバーに権力を集中させる原因となっています。投票者の大半が沈黙していると、戦略的に不整合な提案が通ったり、トークン重み付け投票の力を利用したガバナンス攻撃がネットワークを圧倒したりするリスクがあります。

こうした動きに対抗するため、AI支援の代表者がメンバーに代わって投票するアイデアが注目されています。彼は、大規模言語モデルが関連データを抽出し、各決定の政策オプションを要約して提示できると提案し、ユーザーは投票に同意したり、エージェントに委任したりできると述べています。この概念は、ユーザーの書き込みや会話履歴を観察し、その投票姿勢を推測する個人エージェントに基づいています。もしエージェントが不確かな場合は、直接入力を求め、関連情報を提示して意思決定を支援します。これは、人間の判断を置き換えるのではなく、スケーラブルで個別化された洞察を加えることを目的としています。

この議論は、Ethereum以外の実験とも密接に連動しています。Near FoundationのLane Rettigは、投票率低迷に対処するために、DAOメンバーに代わって投票するAI駆動のデジタルツインの概念を紹介しています。こうした試みは、ガバナンスの正統性を維持しつつ、参加のハードルを下げることを目指しています。業界の合意として、AIを用いたガバナンスは透明性と監査性、プライバシー保護を確保し、コミュニティ間の信頼を得る必要があるとされています。

プライバシーの考慮は単なる付随的な問題ではなく、ガバナンスの有効性を左右する重要な要素です。ブテリンは、プライバシー重視のアーキテクチャの可能性を強調し、個人のプライベートデータをローカル処理するプライベートLLMや、投票判断のみを出力し、内部のプライベート情報を公開しない暗号技術の採用を提案しています。目的は、参加を促進しつつ、敏感情報の漏洩や監視・操作のリスクを防ぐことです。

この緊張関係は、業界の声も共鳴しています。Near Foundationの研究者Lane Rettigは、低投票率に対抗するためのAI駆動のデジタルツインの取り組みを紹介し、これらのプロトタイプは、コミュニティに責任を持つガバナンスの枠組みの中で、実用的な検証とテストが進められていると述べています。

もう一つの重要な側面は戦略的リスクです。トークン重み付けシステムにおいて、「ガバナンス攻撃」のリスクは依然として存在し、悪意のある行為者が十分な影響力を蓄積して有害な提案を推進する可能性があります。研究者や開発者は、透明性のある監査証跡やユーザーによる上書き機能、ガバナンスのレート制限を設けることで、迅速な一方的な方針変更を防ぐ仕組みを模索しています。業界の報道や事例研究は、技術が参加を促進できる一方で、広範な人間の監督やプライバシー保護の必要性を強調しています。過去の暗号界の議論では、シミュレーション取引やセキュリティモデルを用いたガバナンスの強化策も検討されています。

今後も、AI支援投票やAI代表者のパイロットプログラムは継続し、実証と改善が進む見込みです。「AI代表者」の概念は、責任と合意の自動化に関する広範な議論とも連動しています。多くのプロジェクトは、AIが膨大な政策オプションを理解し、簡潔に提示し、メンバーが承認またはカスタマイズできる仕組みを模索しています。今後の方向性は、すべての参加者に情報を提供し、敏感なデータにはプライバシー保護を施し、技術的・社会的な脆弱性に対する安全策を備えた多層的アプローチが必要とされると見られています。

これらのアイデアの流れは、AIを活用したガバナンスモデルや、LLMの役割とプライバシー・セキュリティに関する議論を通じて追跡可能です。自動化エージェントがユーザーの意図に沿いながらもプライバシーを守り、未承認の操作を防ぐ仕組みや、信頼性を高めるための安全策についても今後の重要テーマです。AIは参加を促進できる一方で、信頼を損なわず、分散型ネットワークの民主的精神を維持する範囲での活用が求められています。