Виталик Бутерин: ИИ усилит управление DAO

Виталик Бутерин, соучредитель Ethereum, утверждает, что искусственный интеллект может изменить децентрализованное управление, решая одну из ключевых проблем — ограниченность внимания человека. В воскресенье он опубликовал пост в X, в котором предупредил, что несмотря на обещания демократических моделей, таких как DAO, процесс принятия решений затруднен, когда участники вынуждены справляться с потоком вопросов при ограниченном времени и экспертизе. Уровень участия в DAO часто оценивается как низкий — обычно от 15% до 25%, — что создает концентрацию влияния и открывает возможности для деструктивных маневров, когда злоумышленники пытаются протащить предложения без широкого контроля. Более широкий криптоэкосистем наблюдает за тем, как инструменты ИИ могут изменить управление, приватность и участие.

Ключевые выводы

Ограничения внимания определяются как основное узкое место в демократическом управлении на блокчейне, что может препятствовать своевременному принятию решений в DAO.

Делегирование, хотя и широко распространено, рискует ослабить полномочия избирателей и централизовать контроль в небольшой группе делегатов.

Уровень участия в DAO составляет в среднем 15–25%, что создает возможности для атак на управление и неподходящих предложений.

Ассистенты на базе ИИ, включая крупные языковые модели, могут предоставлять релевантную информацию и автоматически голосовать от имени участников, при условии соблюдения мер по защите приватности и прозрачности.

Конфиденциальность остается критической задачей; предложения о приватных LLM или «черных ящиках» — личных агентах — направлены на защиту чувствительных данных при сохранении возможности принимать обоснованные решения.

Параллельные инициативы, такие как AI-делегаты от Near Foundation, демонстрируют практические исследования масштабируемых моделей участия в управлении.

Контекст рынка: дискуссия о управлении развивается на фоне более широких обсуждений безопасности ИИ, прозрачности в цепочке и регуляторного контроля за механизмами голосования с учетом веса токенов. По мере масштабирования сетей эксперименты с ИИ-помощниками могут повлиять на скорость проверки и реализации новых предложений, что скажется на ликвидности, настроениях риска и участии пользователей в криптоэкосистеме.

Почему это важно

Идея управления с помощью ИИ приходит в криптоуправление в критический момент. Если DAO хотят масштабироваться за пределы нишевых сообществ, им необходимо решить проблему «внимания», которая ограничивает участие и частоту голосований. Бутерин подчеркивает опасность, что без широкого и информированного участия управление может склоняться к предпочтениям голосистого меньшинства или, что еще хуже, становиться уязвимым для скоординированных атак. Уровень участия, часто оцениваемый в 15–25%, подчеркивает хрупкость консенсуса в разнообразных, глобально распределенных сообществах. Когда только часть участников активно участвует, скоординированный актор с концентрированными токенами может влиять на результаты, не отражающие интересы всей базы.

Ассистенты на базе ИИ предлагают возможный путь вперед, переводя сложные политические решения в действенные голоса, адаптированные к заявленным предпочтениям пользователя. Идея основана на личных агентах, которые могут наблюдать за вводом пользователя — письмами, разговорами и явными заявлениями — чтобы определить его голосовую позицию и автоматически подавать голоса. Если агент не уверен, он запрашивает дополнительную информацию и предоставляет релевантный контекст для принятия решения. Такой подход может значительно повысить эффективность участия, не требуя от каждого члена изучения каждого предложения в деталях. Концепция базируется на текущих исследованиях крупных языковых моделей (LLMs), способных агрегировать данные из различных источников и предлагать краткие варианты для голосования.

Однако вопрос конфиденциальности остается очень важным. Бутерин подчеркивает, что любая система, позволяющая более детальные входные данные, должна защищать чувствительную информацию. Некоторые проблемы управления возникают именно потому, что переговоры, внутренние споры или обсуждения финансирования часто связаны с материалами, которые участники предпочли бы не раскрывать публично. Предложения по архитектурам с сохранением приватности включают использование приватных LLM, обрабатывающих данные локально, или криптографические методы, которые выводят только итоговое решение голосования, не раскрывая исходных приватных данных. Цель — найти баланс между расширением участия и защитой личной информации.

Голосовые мнения индустрии, выходящие за рамки Бутерина, подтверждают эту напряженность. Лейн Реттиг из Near Foundation отметил параллельные усилия по использованию ИИ-дублей, голосующих от имени участников DAO для борьбы с низким явкой. Исследования и публичные дискуссии по этим инициативам показывают стремление сохранить легитимность управления при снижении барьеров для участия. В целом индустрия сходится во мнении, что ИИ-управление должно быть прозрачным, проверяемым и защищающим приватность, чтобы завоевать доверие различных сообществ.

Конфиденциальность — не второстепенная задача, а центральная. Бутерин подчеркивает возможность создания архитектур, ориентированных на приватность, где личные данные пользователя могут обрабатываться личным LLM без раскрытия входных данных другим. В таком случае агент будет выдавать только окончательное решение, сохраняя конфиденциальность документов, разговоров и обсуждений. Задача — разработать системы, которые масштабируют участие, не компрометируя чувствительную информацию и не создавая новых уязвимостей для слежки или злоупотреблений. Баланс между открытостью и приватностью определит темп и характер экспериментов с ИИ в управлении на сетях и в экосистемах.

По мере развития области необходимо следить за несколькими направлениями. Во-первых, пилотные проекты покажут, могут ли ИИ-делегаты реально повысить явку и качество решений без ущерба для ответственности. Во-вторых, модели управления должны иметь надежные механизмы защиты от манипуляций и злоупотреблений, включая прозрачные аудиторские следы, возможность переигрывания решений пользователями и лимиты на скорость изменений. В-третьих, технологии защиты приватности необходимы для поддержания доверия участников, особенно в вопросах переговоров и финансирования, которые могут повлиять на развитие проектов. И, наконец, сообщество будет внимательно следить за практическими аспектами безопасности и устойчивости, включая возможность новых форм атак и методов их предотвращения.

Эта статья изначально опубликована как Vitalik Buterin: AI to Strengthen DAO Governance на Crypto Breaking News — вашем надежном источнике новостей о криптовалютах, биткоине и блокчейне.