ویتالیک بوترین، یکی از بنیانگذاران اتریوم، استدلال میکند که هوش مصنوعی میتواند حکمرانی غیر متمرکز را با رسیدگی به یک محدودیت اصلی تغییر شکل دهد: توجه انسانی. او در پستی که روز یکشنبه در X منتشر کرد، هشدار داد که علیرغم وعده مدلهای دموکراتیک مانند DAO ها، تصمیمگیری زمانی با مانع مواجه میشود که اعضا باید با زمان و تخصص محدود با سیل مسائل مقابله کنند. نرخ مشارکت در DAO ها اغلب پایین ذکر میشود - معمولاً بین 15٪ تا 25٪ - پویاییای که میتواند نفوذ را متمرکز کند و هنگامی که مهاجمان به دنبال تصویب پیشنهادات بدون بررسی گسترده هستند، مانورهای مخرب را دعوت کند. اکوسیستم کریپتو گستردهتر در حال مشاهده است که چگونه ابزارهای AI میتوانند حکمرانی، حریم خصوصی و مشارکت را تغییر دهند.
بستر بازار: گفتگوی حکمرانی در میان بحثهای گستردهتر درباره امنیت AI، شفافیت درون زنجیره ای و بررسی نظارتی مکانیزمهای رای گیری وزندار توکن رخ میدهد. با مقیاسبندی شبکهها، آزمایشها با تصمیمگیری به کمک AI میتوانند بر سرعت بررسی و اجرای پیشنهادات جدید تأثیر بگذارند و بر نقدینگی، احساس ریسک و مشارکت کاربر در سراسر اکوسیستم کریپتو تأثیر بگذارند.
مفهوم حکمرانی به کمک AI در یک لحظه مهم وارد حکمرانی کریپتو میشود. اگر قرار است DAO ها به طور معنیداری فراتر از جوامع خاص مقیاسبندی شوند، باید "مشکل توجه" را حل کنند که محدود میکند چه کسانی میتوانند شرکت کنند و چند بار. استدلال بوترین بر خطری متمرکز است که بدون مشارکت گسترده و آگاهانه، حکمرانی میتواند به سمت ترجیحات اقلیت پرسروصدا منحرف شود یا بدتر از آن، در برابر حملات هماهنگ آسیبپذیر شود. دامنه مشارکت ذکر شده، که اغلب به عنوان 15-25٪ نقل میشود، شکنندگی اجماع را در جوامع متنوع و توزیع شده جهانی نشان میدهد. هنگامی که تنها بخشی از اعضا درگیر میشوند، یک بازیگر هماهنگ با دارایی متمرکز توکن میتواند نتایجی را هدایت کند که پایگاه گستردهتر را منعکس نمیکند.
دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی مسیر بالقوهای را به جلو با ترجمه گزینههای سیاست متراکم به آرای قابل اجرا، متناسب با ترجیحات بیان شده یک فرد ارائه میدهند. این ایده بر عوامل شخصی قادر به مشاهده ورودی کاربر - نوشتن، مکالمات و اظهارات صریح - برای استنباط رفتار رای گیری استوار است. اگر کاربر در مورد یک موضوع خاص مطمئن نباشد، عامل ورودی را درخواست میکند و زمینه مرتبط را برای اطلاع رسانی تصمیم ارائه میدهد. این رویکرد میتواند مشارکت مؤثر را به طور چشمگیری افزایش دهد بدون اینکه نیاز باشد هر عضو هر پیشنهاد را به طور عمیق مطالعه کند. این مفهوم در تحقیقات فعلی در مورد مدلهای زبانی بزرگ (LLM) که میتوانند دادهها را از منابع متنوع جمعآوری کنند و گزینههای مختصری را برای بررسی رایدهندگان ارائه دهند، لنگر انداخته است.
با این حال، بُعد حریم خصوصی بزرگ است. بوترین تأکید کرده است که هر سیستمی که ورودیهای دقیقتر را امکانپذیر میکند باید از اطلاعات حساس محافظت کند. برخی از چالشهای حکمرانی دقیقاً به این دلیل به وجود میآیند که مذاکرات، اختلافات داخلی یا مشورتهای تأمین مالی اغلب شامل موادی هستند که شرکتکنندگان ترجیح میدهند به صورت عمومی آشکار نکنند. پیشنهادات برای معماریهای حفظ حریم خصوصی شامل LLM های خصوصی است که دادهها را به صورت محلی پردازش میکنند یا روشهای رمزنگاری که فقط قضاوت رای گیری را خروجی میدهند، بدون اینکه ورودیهای خصوصی زیربنایی را فاش کنند. هدف ایجاد تعادل بین توانمندسازی رایدهندگان و محافظت از اطلاعات شخصی آنهاست.
صداهای صنعتی فراتر از بوترین این تنش را منعکس میکنند. لین رتیگ، محققی در بنیاد Near، تلاشهای موازی برای استفاده از دوقلوهای دیجیتالی مبتنی بر هوش مصنوعی که از طرف اعضای DAO رای میدهند را برای مقابله با مشارکت کم رایدهندگان برجسته کرده است. اکتشاف بنیاد Near، که در پوشش مرتبط با تفویض اختیار AI توضیح داده شده است، نشاندهنده یک فشار گستردهتر برای آزمایش ابزارهای تفویض اختیار فعال شده توسط AI در چارچوب حکمرانی است که به جامعه پاسخگو باقی میماند. برای کسانی که این حوزه را دنبال میکنند، رهبری در این زمینه از بحثهای مفهومی به نمونههای اولیه ملموسی که میتوانند در شبکههای واقعی مشاهده و آزمایش شوند، در حال حرکت است.
جنبه دیگر مربوط به ریسک استراتژیک است. پتانسیل "حملات حکمرانی" همچنان یک نگرانی واقعی در سیستمهای وزندار توکن باقی میماند، جایی که یک بازیگر مخرب میتواند نفوذ کافی را جمعآوری کند تا پیشنهادات مضر را پیش ببرد. محققان و سازندگان مشتاق هستند اطمینان حاصل کنند که هر رویکرد به کمک AI شامل کنترل و تعادل، مانند مسیرهای حسابرسی شفاف، قابلیتهای لغو کاربر و محدودیتهای نرخ حکمرانی برای جلوگیری از تغییرات سریع و یکطرفه در سیاست است. ادبیات و مطالعات موردی ذکر شده در پوشش صنعت تأکید میکنند که در حالی که فناوری میتواند مشارکت را تقویت کند، نباید نیاز به نظارت گسترده انسانی و حفاظت قوی در برابر تجاوز به حریم خصوصی یا دستکاری را دور بزند. برای زمینه، بحثهای قبلی در مطبوعات کریپتو تراکنشهای شبیهسازی شده و سایر مدلهای امنیتی را به عنوان راههایی برای سختتر کردن حکمرانی در برابر سوء استفاده بررسی کردهاند.
با تکامل این حوزه، مشارکتها و آزمایشها در رای گیری به کمک AI ادامه خواهند یافت. ایده "نمایندگان AI" بازتاب بحثهای گستردهتر در مورد پاسخگویی و رضایت در تصمیمگیری خودکار است. تعدادی از پروژهها پتانسیل AI را برای هضم گزینههای سیاست گسترده، ارائه مختصر آنها و قادر ساختن اعضا برای تأیید یا سفارشی کردن نحوه استفاده از توکنهای خود برجسته کردهاند. اجماع در حال ظهور نشان میدهد که هر مسیر رو به جلو نیاز به رویکردی لایهای خواهد داشت: اطلاعات قابل دسترس برای همه شرکتکنندگان، مکانیزمهای حفظ حریم خصوصی برای دادههای حساس، و محافظت در برابر آسیبپذیریهای فنی و اجتماعی.
خوانندگان میتوانند رشته این ایدهها را از طریق بحثهای مرتبط در مورد چگونگی سازگاری مدلهای حکمرانی با AI ردیابی کنند. به عنوان مثال، مقالاتی که نقش LLM ها را در تصمیمگیری غیر متمرکز و پیامدهای آن برای حریم خصوصی و امنیت بررسی میکنند، چارچوبی برای ارزیابی پیشنهادات جدید در حین ظهور آنها ارائه میدهند. بحث همچنین با گفتگوهای گستردهتر حکمرانی AI تقاطع دارد، از جمله چگونگی اطمینان از اینکه عوامل خودکار با قصد کاربر هماهنگ هستند بدون اینکه از مرزهای حریم خصوصی فراتر بروند یا دستکاری غیرمجاز را امکانپذیر کنند. گفتگوی در حال تکامل تشخیص میدهد که در حالی که AI میتواند مشارکت را تقویت کند، باید این کار را بدون فرسایش اعتماد یا تضعیف روحیه دموکراتیک در قلب شبکههای غیر متمرکز انجام دهد.
در اکوسیستم اتریوم (CRYPTO: ETH)، محققان و سازندگان در حال سنجش این هستند که چگونه هوش مصنوعی میتواند به مشکل توجهی که بوترین برجسته کرد، رسیدگی کند. در یک تأمل اخیر در مورد حکمرانی، او استدلال کرد که اثربخشی مدلهای دموکراتیک و غیر متمرکز به مشارکت گسترده و ورودی به موقع و متخصص بستگی دارد. نرخ مشارکت فعلی برای بسیاری از DAO ها حدود 15-25٪ است، سطحی که میتواند قدرت را در میان دایره کوچکی از نمایندگان یا اعضای اصلی متمرکز کند. هنگامی که رأیدهندگان تا حد زیادی ساکت میمانند، پیشنهادات با عدم تراز استراتژیک میتوانند بگذرند، یا بدتر، حملات حکمرانی میتوانند یک شبکه را با سرمایهگذاری بر قدرت رای گیری وزندار توکن تحت تأثیر قرار دهند.
برای مقابله با این پویاییها، ایده دستیاران مبتنی بر هوش مصنوعی که از طرف اعضا رای میدهند جذابیت پیدا کرده است. او پیشنهاد کرد که مدلهای زبانی بزرگ میتوانند دادههای مرتبط را برجسته کنند و گزینههای سیاست را برای هر تصمیم تقطیر کنند و به کاربران اجازه دهند به آرا رضایت دهند یا وظایف را به عاملی که ترجیحات آنها را منعکس میکند واگذار کنند. این مفهوم به عوامل شخصی بستگی دارد که تاریخچه نوشتن و مکالمه شما را مشاهده میکنند تا موضع رای گیری شما را استنباط کنند، سپس جریانی از آرا را بر این اساس ارسال میکنند. اگر عامل مطمئن نباشد، عامل باید مستقیماً از شما درخواست کند و تمام زمینه مرتبط را برای اطلاع رسانی تصمیم شما ارائه دهد. چشمانداز جایگزینی قضاوت انسان نیست بلکه تقویت آن با بینشهای مقیاسپذیر و شخصیسازی شده است.
بحث کاملاً منعکسکننده آزمایشهای در حال انجام فراتر از اتریوم است. لین رتیگ از بنیاد Near دوقلوهای دیجیتالی مبتنی بر هوش مصنوعی را که از طرف اعضای DAO رای میدهند به عنوان پاسخی به مشارکت کم توصیف کرده است، مفهومی که بنیاد در گفتگوی عمومی و پوشش تحقیقاتی بررسی کرده است. چنین نمونههای اولیهای با هدف حفظ مشروعیت حکمرانی در حالی که مانع مشارکت را کاهش میدهند. گفتمان منعکسکننده اجماع گستردهتر صنعتی است که حکمرانی مبتنی بر هوش مصنوعی باید شفاف، قابل حسابرسی و حافظ حریم خصوصی باشد تا اعتماد گستردهای را در میان جوامع متنوع به دست آورد.
ملاحظات حریم خصوصی صرفاً یک نگرانی ثانویه نیست؛ آنها محوری برای هر تقویت حکمرانی قابل اجرا هستند. بوترین بر امکان معماری رو به جلوی حریم خصوصی تأکید کرده است که در آن دادههای خصوصی کاربر میتوانند توسط یک LLM شخصی بدون قرار دادن ورودیها در معرض دیگران پردازش شوند. در این سناریو، عامل فقط قضاوت نهایی را خروجی میدهد و اسناد خصوصی، مکالمات و مشورتها را محرمانه نگه میدارد. چالش طراحی سیستمهایی است که مشارکت را مقیاسبندی میکنند بدون به خطر انداختن اطلاعات حساس یا باز کردن بردارهای جدید برای نظارت یا بهرهبرداری. تعادل بین باز بودن و حریم خصوصی احتمالاً سرعت و ماهیت آزمایشهای حکمرانی به کمک AI را در شبکهها و اکوسیستمها شکل خواهد داد.
با تکامل این حوزه، چندین رشته شایسته توجه نزدیک هستند. اول، برنامههای پایلوت ملموس نشان خواهند داد که آیا نمایندگان AI Agent میتوانند به طور معنیداری مشارکت و کیفیت تصمیم را بدون فرسایش پاسخگویی بهبود بخشند. دوم، مدلهای حکمرانی به ریلهای ایمنی قوی نیاز خواهند داشت تا از رای گیری خودکار در نادیده گرفتن اراده جمعی از طریق دستکاری یا نشت دادههای پنهان جلوگیری کنند. سوم، فناوریهای حافظ حریم خصوصی برای حفظ اعتماد کاربر ضروری خواهند بود، به ویژه در مذاکرات یا تصمیمات تأمین مالی که میتوانند بر مسیرهای پروژه تأثیر بگذارند. در نهایت، اکوسیستم پیامدهای عملی برای امنیت و انعطافپذیری، از جمله پتانسیل اشکال جدید حملات حکمرانی و اقدامات حفاظتی در برابر آنها را مشاهده خواهد کرد.
این مقاله در ابتدا به عنوان Vitalik Buterin: AI to Strengthen DAO Governance در Crypto Breaking News – منبع مورد اعتماد شما برای اخبار کریپتو، اخبار بیت کوین و بهروزرسانیهای بلاک چین منتشر شد.


