ভিতালিক বুতেরিন: DAO গভর্নেন্স শক্তিশালী করতে AI

Ethereum-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা ভিটালিক বুটেরিন যুক্তি দেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিকেন্দ্রীকৃত গভর্নেন্সকে পুনর্গঠন করতে পারে একটি মূল সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করে: মানুষের মনোযোগ। রবিবার X-এ একটি পোস্টে, তিনি সতর্ক করেছেন যে DAO-এর মতো গণতান্ত্রিক মডেলের প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, সিদ্ধান্ত গ্রহণ বাধাগ্রস্ত হয় যখন সদস্যদের সীমিত সময় এবং দক্ষতার সাথে অসংখ্য সমস্যা মোকাবেলা করতে হয়। DAO-তে অংশগ্রহণের হার প্রায়শই কম হিসেবে উল্লেখ করা হয় — সাধারণত ১৫% থেকে ২৫% এর মধ্যে — এমন একটি গতিশীলতা যা প্রভাব কেন্দ্রীভূত করতে পারে এবং আক্রমণকারীরা যখন ব্যাপক যাচাই ছাড়াই প্রস্তাব পাস করার চেষ্টা করে তখন বিঘ্নকারী কৌশল আমন্ত্রণ জানাতে পারে। বৃহত্তর ক্রিপ্টো ইকোসিস্টেম পর্যবেক্ষণ করছে কিভাবে AI টুলস গভর্নেন্স, গোপনীয়তা এবং অংশগ্রহণ পরিবর্তন করতে পারে।

মূল বিষয়সমূহ

• মনোযোগের সীমাবদ্ধতা গণতান্ত্রিক অন-চেইন গভর্নেন্সে একটি প্রাথমিক বাধা হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে, যা DAO-তে সময়মত সিদ্ধান্তে বাধা দিতে পারে।
• প্রতিনিধিত্ব, যদিও সাধারণ, ভোটারদের ক্ষমতাহীন করার এবং একটি ছোট প্রতিনিধি দলে নিয়ন্ত্রণ কেন্দ্রীভূত করার ঝুঁকি রয়েছে।
• DAO অংশগ্রহণ গড়ে প্রায় ১৫-২৫%, যা গভর্নেন্স আক্রমণ এবং ভুল প্রস্তাবের সুযোগ তৈরি করে।
• AI-চালিত সহায়ক, বৃহৎ ভাষা মডেল সহ, প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রকাশ করতে এবং সদস্যদের পক্ষে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভোট দিতে পারে, যদি গোপনীয়তা এবং স্বচ্ছতার সুরক্ষা থাকে।
• গোপনীয়তা একটি গুরুত্বপূর্ণ ডিজাইন উদ্বেগ থাকে; ব্যক্তিগত LLM বা "ব্ল্যাক বক্স" ব্যক্তিগত এজেন্টের প্রস্তাবগুলি সংবেদনশীল ডেটা রক্ষা করার লক্ষ্যে রাখে যখন তথ্যপূর্ণ বিচার সক্ষম করে।
• সমান্তরাল প্রচেষ্টা, যেমন Near Foundation থেকে AI প্রতিনিধি, স্কেলযোগ্য, অংশগ্রহণমূলক গভর্নেন্স মডেলের ব্যবহারিক অন্বেষণ চিত্রিত করে।

বাজার প্রসঙ্গ: গভর্নেন্স কথোপকথন AI নিরাপত্তা, অন-চেইন স্বচ্ছতা এবং টোকেন-ওজন ভোটদান পদ্ধতির নিয়ন্ত্রক তদন্ত সম্পর্কে বৃহত্তর আলোচনার মধ্যে উন্মোচিত হয়। নেটওয়ার্কগুলি স্কেল করার সাথে সাথে, AI-সহায়ক সিদ্ধান্ত গ্রহণের সাথে পরীক্ষাগুলি প্রভাবিত করতে পারে কত দ্রুত নতুন প্রস্তাবগুলি যাচাই এবং কার্যকর করা হয়, যা ক্রিপ্টো ইকোসিস্টেম জুড়ে তরলতা, ঝুঁকির অনুভূতি এবং ব্যবহারকারী অংশগ্রহণকে প্রভাবিত করে।

কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

AI-সহায়ক গভর্নেন্সের ধারণা একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তে ক্রিপ্টো গভর্নেন্সে প্রবেশ করে। DAO যদি বিশেষ সম্প্রদায়ের বাইরে অর্থপূর্ণভাবে স্কেল করতে চায়, তাহলে তাদের "মনোযোগ সমস্যা" সমাধান করতে হবে যা কে অংশগ্রহণ করতে পারে এবং কত ঘন ঘন তা সীমিত করে। বুটেরিনের যুক্তি এই বিপদের উপর কেন্দ্রীভূত যে ব্যাপক এবং তথ্যপূর্ণ অংশগ্রহণ ছাড়া, গভর্নেন্স একটি সোচ্চার সংখ্যালঘুর পছন্দের দিকে সরে যেতে পারে বা, আরও খারাপ, সমন্বিত আক্রমণের জন্য দুর্বল হয়ে উঠতে পারে। উল্লিখিত অংশগ্রহণ পরিসীমা, প্রায়শই ১৫-২৫% হিসেবে উদ্ধৃত, বৈচিত্র্যময়, বিশ্বব্যাপী বিতরণ করা সম্প্রদায়গুলিতে ঐকমত্যের ভঙ্গুরতা তুলে ধরে। যখন শুধুমাত্র সদস্যদের একটি অংশ জড়িত হয়, কেন্দ্রীভূত টোকেন হোল্ডিং সহ একটি সমন্বিত অভিনেতা এমন ফলাফল নির্দেশনা দিতে পারে যা বৃহত্তর ভিত্তি প্রতিফলিত করে না।

AI-চালিত সহায়কগুলি ঘন নীতি বিকল্পগুলিকে কার্যকর ভোটে অনুবাদ করে একটি সম্ভাব্য পথ এগিয়ে প্রদান করে, একটি ব্যক্তির ঘোষিত পছন্দের সাথে তৈরি। ধারণাটি ব্যক্তিগত এজেন্টদের উপর নির্ভর করে যা ব্যবহারকারী ইনপুট পর্যবেক্ষণ করতে সক্ষম — লেখা, কথোপকথন এবং স্পষ্ট বিবৃতি — ভোটদান আচরণ অনুমান করতে। যদি একটি ব্যবহারকারী একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সম্পর্কে অনিশ্চিত থাকে, তাহলে এজেন্ট ইনপুট অনুরোধ করবে এবং সিদ্ধান্ত জানাতে প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ উপস্থাপন করবে। এই পদ্ধতি প্রতিটি সদস্যকে গভীরভাবে প্রতিটি প্রস্তাব অধ্যয়ন করার প্রয়োজন ছাড়াই কার্যকর অংশগ্রহণ নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করতে পারে। ধারণাটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এর বর্তমান গবেষণায় নোঙর করা হয়েছে, যা বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে এবং ভোটার বিবেচনার জন্য সংক্ষিপ্ত বিকল্প উপস্থাপন করতে পারে।

তবুও, গোপনীয়তা মাত্রা বড় হয়ে ওঠে। বুটেরিন জোর দিয়েছেন যে আরও বিস্তারিত ইনপুট সক্ষম করে এমন যেকোনো সিস্টেমকে অবশ্যই সংবেদনশীল তথ্য রক্ষা করতে হবে। কিছু গভর্নেন্স চ্যালেঞ্জ ঠিক এই কারণে উদ্ভূত হয় কারণ আলোচনা, অভ্যন্তরীণ বিরোধ বা তহবিল বিবেচনা প্রায়শই এমন উপাদান জড়িত করে যা অংশগ্রহণকারীরা প্রকাশ্যে প্রকাশ করতে পছন্দ করবে না। গোপনীয়তা-সংরক্ষণ আর্কিটেকচারের প্রস্তাবগুলি ব্যক্তিগত LLM অন্তর্ভুক্ত করে যা স্থানীয়ভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করে বা ক্রিপ্টোগ্রাফিক পদ্ধতি যা শুধুমাত্র ভোটদান রায় আউটপুট করে, অন্তর্নিহিত ব্যক্তিগত ইনপুট প্রকাশ না করে। লক্ষ্য হল ভোটারদের ক্ষমতায়ন এবং তাদের ব্যক্তিগত তথ্য সুরক্ষার মধ্যে ভারসাম্য তৈরি করা।

বুটেরিনের বাইরে শিল্পের কণ্ঠগুলি এই উত্তেজনা প্রতিধ্বনি করে। Near Foundation-এর একজন গবেষক লেন রেটিগ, কম ভোটার উপস্থিতি মোকাবেলায় DAO সদস্যদের পক্ষে ভোট দেয় এমন AI-চালিত ডিজিটাল যমজদের ব্যবহার করার সমান্তরাল প্রচেষ্টাগুলি তুলে ধরেছেন। Near Foundation-এর অন্বেষণ, AI প্রতিনিধিত্বের সাথে সংযুক্ত কভারেজে বর্ণিত, একটি গভর্নেন্স কাঠামোর মধ্যে AI-সক্ষম প্রতিনিধিত্ব টুলস পরীক্ষা করার জন্য একটি বৃহত্তর ধাক্কার সংকেত দেয় যা সম্প্রদায়ের কাছে দায়বদ্ধ থাকে। যারা এই স্থানটি অনুসরণ করছেন তাদের জন্য, এই ডোমেইনে নেতৃত্ব ধারণাগত আলোচনা থেকে কংক্রিট প্রোটোটাইপে চলে যাচ্ছে যা বাস্তব নেটওয়ার্কে পর্যবেক্ষণ এবং পরীক্ষা করা যেতে পারে।

আরেকটি দিক কৌশলগত ঝুঁকি নিয়ে উদ্বিগ্ন। টোকেন-ওজন সিস্টেমে "গভর্নেন্স আক্রমণ" এর সম্ভাবনা একটি বাস্তব উদ্বেগ থেকে যায়, যেখানে একটি দূষিত অভিনেতা ক্ষতিকারক প্রস্তাব ঠেলে দেওয়ার জন্য যথেষ্ট প্রভাব সংগ্রহ করতে পারে। গবেষক এবং নির্মাতারা নিশ্চিত করতে আগ্রহী যে যেকোনো AI-সহায়ক পদ্ধতিতে চেক এবং ব্যালেন্স অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমন স্বচ্ছ নিরীক্ষা ট্রেইল, ব্যবহারকারী ওভাররাইড ক্ষমতা এবং গভর্নেন্স-রেট সীমা দ্রুত, একতরফা নীতি পরিবর্তন প্রতিরোধ করতে। শিল্প কভারেজে উদ্ধৃত সাহিত্য এবং কেস স্টাডিগুলি জোর দেয় যে যদিও প্রযুক্তি অংশগ্রহণ বাড়াতে পারে, এটি অবশ্যই ব্যাপক মানব তত্ত্বাবধান এবং গোপনীয়তা আক্রমণ বা হেরফেরের বিরুদ্ধে শক্তিশালী সুরক্ষার প্রয়োজনীয়তা বাইপাস করবে না। প্রসঙ্গের জন্য, ক্রিপ্টো প্রেসে আগের আলোচনাগুলি অপব্যবহারের বিরুদ্ধে গভর্নেন্স শক্ত করার উপায় হিসেবে সিমুলেটেড লেনদেন এবং অন্যান্য নিরাপত্তা মডেল অন্বেষণ করেছে।

ক্ষেত্রটি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, AI-সহায়ক ভোটদানে অংশীদারিত্ব এবং পরীক্ষাগুলি পৃষ্ঠে আসতে থাকবে। "AI প্রতিনিধি" এর ধারণা স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণে জবাবদিহিতা এবং সম্মতি সম্পর্কে বৃহত্তর কথোপকথন প্রতিফলিত করে। বেশ কয়েকটি প্রকল্প AI-এর সম্ভাবনাকে বিস্তৃত নীতি বিকল্পগুলি হজম করতে, সেগুলি সংক্ষিপ্তভাবে উপস্থাপন করতে এবং সদস্যদের তাদের টোকেনগুলি কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা অনুমোদন বা কাস্টমাইজ করতে সক্ষম করতে তুলে ধরেছে। উদীয়মান ঐকমত্য পরামর্শ দেয় যে যেকোনো পথ এগিয়ে একটি স্তরযুক্ত পদ্ধতির প্রয়োজন হবে: সমস্ত অংশগ্রহণকারীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য তথ্য, সংবেদনশীল ডেটার জন্য গোপনীয়তা-সংরক্ষণ পদ্ধতি এবং প্রযুক্তিগত এবং সামাজিক দুর্বলতা উভয়ের বিরুদ্ধে সুরক্ষা।

পাঠকরা গভর্নেন্স মডেলগুলি কীভাবে AI-এর সাথে খাপ খায় সে সম্পর্কে সম্পর্কিত আলোচনার মাধ্যমে এই ধারণাগুলির সূত্র খুঁজে পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, বিকেন্দ্রীকৃত সিদ্ধান্ত গ্রহণে LLM-এর ভূমিকা এবং গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তার জন্য প্রভাবগুলি অন্বেষণ করে এমন নিবন্ধগুলি নতুন প্রস্তাবগুলি উদীয়মান হওয়ার সাথে সাথে মূল্যায়নের জন্য একটি কাঠামো প্রদান করে। বিতর্ক বৃহত্তর AI গভর্নেন্স কথোপকথনের সাথেও ছেদ করে, যার মধ্যে রয়েছে কীভাবে নিশ্চিত করা যায় যে স্বয়ংক্রিয় এজেন্টগুলি গোপনীয়তার সীমানা অতিক্রম না করে বা অননুমোদিত হেরফের সক্ষম না করে ব্যবহারকারী অভিপ্রায়ের সাথে সারিবদ্ধ হয়। বিকশিত সংলাপ স্বীকার করে যে যদিও AI অংশগ্রহণ বাড়াতে পারে, এটি বিশ্বাস হ্রাস না করে বা বিকেন্দ্রীকৃত নেটওয়ার্কের হৃদয়ে গণতান্ত্রিক নীতি দুর্বল না করে তা করা উচিত।

পরবর্তীতে কী দেখতে হবে

• সক্রিয় DAO-তে AI-সহায়ক ভোটদান বা AI প্রতিনিধিদের পাবলিক পাইলট, আগামী ত্রৈমাসিকগুলিতে প্রকাশিত সময়সীমা এবং গভর্নেন্স মেট্রিক্স সহ।
• অন-চেইন গভর্নেন্সকে প্রভাবিত করে এমন নিয়ন্ত্রক উন্নয়ন বা নির্দেশিকা, AI-সহায়ক সিদ্ধান্ত টুলের জন্য স্বচ্ছতা এবং গোপনীয়তা মান সহ।
• AI প্রতিনিধি এবং সম্পর্কিত গভর্নেন্স পরীক্ষা-নিরীক্ষা সম্পর্কে Near Foundation থেকে অগ্রগতি রিপোর্ট, অংশগ্রহণের হারে পরিমাপযোগ্য প্রভাব সহ।
• গোপনীয়তা-সংরক্ষণ ভোটদান পদ্ধতির প্রযুক্তিগত প্রদর্শন, যেমন ব্যক্তিগত LLM বা ক্রিপ্টোগ্রাফিক পদ্ধতি যা ইনপুট ডেটা রক্ষা করে যখন ভোটিং ফলাফল প্রকাশ করে।
• গভর্নেন্স নিরাপত্তার চলমান বিশ্লেষণ, গভর্নেন্স আক্রমণ প্রতিরোধ এবং টোকেন-ওজন হেরফেরের বিরুদ্ধে স্থিতিস্থাপকতা নিশ্চিত করার জন্য পরিবর্তন সহ।

উৎস এবং যাচাইকরণ

• গভর্নেন্সে মনোযোগ সমস্যা এবং প্রতিনিধিত্বের সীমা নিয়ে আলোচনা করে ভিটালিক বুটেরিনের X পোস্ট: Vitalik Buterin on X
• DAO কী? সংজ্ঞা এবং গভর্নেন্স মডেল: Understanding DAOs
• গড় DAO অংশগ্রহণ এবং গভর্নেন্স কার্যকলাপ সম্পর্কে PatentPC পরিসংখ্যান: DAO growth and governance activity
• গভর্নেন্স আক্রমণ এবং অতীত ঘটনা থেকে মূল টেকাওয়ে: Golden Boys attack
• AI গভর্নেন্স এবং গভর্নেন্স আলোচনায় বৃহৎ ভাষা মডেল: LLMs and governance
• Near Foundation-এর AI প্রতিনিধি এবং DAO ভোটদান কাজ: Near Foundation AI delegates
• IronClaw এবং ক্রিপ্টো গভর্নেন্সের জন্য গোপনীয়তা-কেন্দ্রিক AI টুলস: IronClaw and AI governance tools

AI গভর্নেন্স এবং অন-চেইন গণতন্ত্রের পরবর্তী সীমানা

Ethereum (CRYPTO: ETH) ইকোসিস্টেমে, গবেষক এবং নির্মাতারা ওজন করছেন কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বুটেরিন যে মনোযোগ সমস্যা তুলে ধরেছেন তা সমাধান করতে পারে। গভর্নেন্স সম্পর্কে একটি সাম্প্রতিক ধ্যানে, তিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে গণতান্ত্রিক এবং বিকেন্দ্রীকৃত মডেলগুলির কার্যকারিতা ব্যাপক অংশগ্রহণ এবং সময়মত, বিশেষজ্ঞ ইনপুটের উপর নির্ভর করে। অনেক DAO-এর জন্য বর্তমান অংশগ্রহণের হার প্রায় ১৫-২৫% এর কাছাকাছি থাকে, এমন একটি স্তর যা প্রতিনিধি বা মূল সদস্যদের একটি ছোট বৃত্তের মধ্যে ক্ষমতা কেন্দ্রীভূত করতে পারে। যখন নির্বাচকমণ্ডলী মূলত নীরব থাকে, কৌশলগত ভুল সারিবদ্ধতা সহ প্রস্তাবগুলি স্লিপ করতে পারে, বা আরও খারাপ, গভর্নেন্স আক্রমণ টোকেন-ওজন ভোটিং শক্তি পুঁজি করে একটি নেটওয়ার্ক অভিভূত করতে পারে।

এই গতিশীলতা মোকাবেলায়, সদস্যদের পক্ষে ভোট দেয় এমন AI-চালিত সহায়কদের ধারণা ট্র্যাকশন অর্জন করেছে। তিনি পরামর্শ দিয়েছিলেন যে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি প্রাসঙ্গিক ডেটা প্রকাশ করতে এবং প্রতিটি সিদ্ধান্তের জন্য নীতি বিকল্পগুলি পাতন করতে পারে, ব্যবহারকারীদের ভোটে সম্মতি দিতে বা তাদের পছন্দ প্রতিফলিত করে এমন একটি এজেন্টের কাছে কাজ অর্পণ করার অনুমতি দেয়। ধারণাটি ব্যক্তিগত এজেন্টদের উপর নির্ভর করে যা আপনার লেখার এবং কথোপকথন ইতিহাস পর্যবেক্ষণ করে আপনার ভোটদান অবস্থান অনুমান করতে, তারপরে সেই অনুযায়ী ভোটের একটি স্ট্রিম জমা দিতে। যদি এজেন্ট অনিশ্চিত হয়, তাহলে এজেন্টের আপনাকে সরাসরি অনুরোধ করা উচিত এবং আপনার সিদ্ধান্ত জানাতে সমস্ত প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ উপস্থাপন করা উচিত। দৃষ্টিভঙ্গি মানব বিচার প্রতিস্থাপন করা নয় বরং এটি স্কেলযোগ্য, ব্যক্তিগতকৃত অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে বৃদ্ধি করা।

বিতর্ক Ethereum-এর বাইরে চলমান পরীক্ষাগুলির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে মিরর করে। Near Foundation-এর লেন রেটিগ AI-চালিত ডিজিটাল যমজ বর্ণনা করেছেন যা DAO সদস্যদের পক্ষে ভোট দেয় কম উপস্থিতির প্রতিক্রিয়া হিসেবে, একটি ধারণা যা ফাউন্ডেশন পাবলিক ডিসকোর্স এবং গবেষণা কভারেজে অন্বেষণ করেছে। এই ধরনের প্রোটোটাইপগুলি অংশগ্রহণের জন্য ঘর্ষণ বাধা কমিয়ে গভর্নেন্স বৈধতা বজায় রাখার লক্ষ্য রাখে। বক্তৃতা একটি বৃহত্তর শিল্প ঐকমত্য প্রতিফলিত করে যে AI-চালিত গভর্নেন্স অবশ্যই স্বচ্ছ, নিরীক্ষাযোগ্য এবং গোপনীয়তা-সংরক্ষণমূলক হতে হবে বিভিন্ন সম্প্রদায়ের মধ্যে ব্যাপক বিশ্বাস অর্জন করতে।

গোপনীয়তা বিবেচনা কেবল একটি গৌণ উদ্বেগ নয়; তারা যেকোনো কার্যকর গভর্নেন্স বৃদ্ধির কেন্দ্রীয়। বুটেরিন একটি গোপনীয়তা-ফরওয়ার্ড আর্কিটেকচারের সম্ভাবনা জোর দিয়েছেন যেখানে একটি ব্যবহারকারীর ব্যক্তিগত ডেটা অন্যদের কাছে ইনপুট প্রকাশ না করে একটি ব্যক্তিগত LLM দ্বারা প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। এই পরিস্থিতিতে, এজেন্ট শুধুমাত্র চূড়ান্ত রায় আউটপুট করবে, ব্যক্তিগত নথি, কথোপকথন এবং বিবেচনা গোপনীয় রেখে। চ্যালেঞ্জ হল এমন সিস্টেম ডিজাইন করা যা সংবেদনশীল তথ্য আপস না করে বা নজরদারি বা শোষণের জন্য নতুন ভেক্টর খুলে অংশগ্রহণ স্কেল করে। উন্মুক্ততা এবং গোপনীয়তার মধ্যে ভারসাম্য সম্ভবত নেটওয়ার্ক এবং ইকোসিস্টেম জুড়ে AI-সহায়ক গভর্নেন্স পরীক্ষাগুলির গতি এবং প্রকৃতি আকার দেবে।

ক্ষেত্রটি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, বেশ কয়েকটি সূত্র ঘনিষ্ঠ মনোযোগের প্রয়োজন। প্রথম, কংক্রিট পাইলট প্রোগ্রামগুলি প্রকাশ করবে AI প্রতিনিধিরা জবাবদিহিতা ক্ষয় না করে উপস্থিতি এবং সিদ্ধান্ত মান অর্থপূর্ণভাবে উন্নত করতে পারে কিনা। দ্বিতীয়, গভর্নেন্স মডেলের হেরফের বা গোপন ডেটা ফাঁসের মাধ্যমে সমষ্টিগত ইচ্ছাকে ওভাররাইড করা থেকে স্বয়ংক্রিয় ভোটদান প্রতিরোধ করতে শক্তিশালী নিরাপত্তা রেইল প্রয়োজন হবে। তৃতীয়, বিশেষত আলোচনা বা তহবিল সিদ্ধান্তে যা প্রকল্পের গতিপথকে প্রভাবিত করতে পারে সেখানে ব্যবহারকারীর বিশ্বাস বজায় রাখতে গোপনীয়তা-সংরক্ষণ প্রযুক্তিগুলি অপরিহার্য হবে। অবশেষে, ইকোসিস্টেম নিরাপত্তা এবং স্থিতিস্থাপকতার জন্য ব্যবহারিক প্রভাবগুলি দেখবে, নতুন ধরনের গভর্নেন্স আক্রমণের সম্ভাবনা এবং তাদের বিরুদ্ধে প্রতিরক্ষামূলক ব্যবস্থা সহ।

এই নিবন্ধটি মূলত Crypto Breaking News-এ Vitalik Buterin: AI to Strengthen DAO Governance হিসেবে প্রকাশিত হয়েছিল — ক্রিপ্টো খবর, Bitcoin সংবাদ এবং ব্লকচেইন আপডেটের জন্য আপনার বিশ্বস্ত উৎস।