AI駆動のDAOが増加しています：5つの課題に注意する

著者：William M. Peaster、Bankless：Baishui、Bitchain Vision

2014年に、イーサリアムの創設者であるVitalik Buterinは、自治エージェントとDAOを検討し始めました。これは、世界のほとんどの人々にとってまだ遠い夢でした。

彼の初期のビジョンでは、彼が彼の記事DAO、DAC、DAなどで説明したように。DAOは分散型のエンティティであり、「自動化は中心にあり、人間は端にあります」 – 効率と透明性を維持するために人間の階層ではなくコードに依存する組織化。

10年後、VariantのJesse Waldenは「Dao 2.0」を公開しました。これは、Vitalikの初期の著作以来の実際のDAOの進化を反映しています。

要するに、ウォルデンは指摘している、最初のDAOの波は、多くの場合、自動化を強調することなく、協同組合、すなわち人間中心のデジタル組織に似ていました。

それにもかかわらず、ウォルデンはそれを考え続けています人工知能の新しい進歩、特に大規模な言語モデル（LLM）と生成モデルは、Vitalikが10年前に予見する分散型の自律性をよりよく達成することが期待されています。

ただし、DAOの実験がAIエージェントをますます採用するにつれて、ここで新しい意味と問題に直面します。以下では、人工知能をそのアプローチに組み込む際にDAOが対処しなければならない5つの重要な領域を見てみましょう。

ガバナンスを変革します

Vitalikの当初のフレームワークでは、DAOは、チェーンのガバナンスルールをエンコードすることにより、階層化された人間の意思決定への依存を減らすことを目指しています。

当初、人間はまだ「縁」にいましたが、複雑な判断にはまだ重要でした。ウォルデンによって記述されたDAO 2.0の世界では、人類は依然として資本と戦略的方向性を提供している端にホバリングしていますが、権力の中心は徐々に人間ではありません。

このダイナミクスは、多くのDAOのガバナンスを再定義します。Human Allianceは引き続き結果を交渉し、投票しますが、AIモデルのモデルを学習することにより、さまざまな運用上の決定がますます導かれるようになります。現在、このバランスを達成する方法は、オープンな質問と設計スペースです。

モデルの不整合を最小限に抑えます

DAOの初期のビジョンは、透明で不変のコードを通じて、人間の偏見、腐敗、および非効率性に対抗することを目的としています。

現在の重要な課題は、信頼できない人間の意思決定から、AIエージェントがDAOの目標と「一致」するようにすることに移行することです。ここでの主な脆弱性はもはや人工的な共謀ではありませんが、モデルの調節不全：人間の期待される結果から逸脱するメトリックまたは行動に最適化するAI駆動型DAOSのリスクです。

DAO 2.0パラダイムでは、この一貫性の問題（元々はAIセキュリティサークルの哲学的問題でした）は、経済とガバナンスの両方において実際的な問題になります。

これは、基本的なAIツールを試している今日のDAOにとって主要な問題ではないかもしれませんが、AIモデルがより高度になり、分散型ガバナンス構造に深く統合されるにつれて、レビューと改善の主要な分野になると予想されます。

新しい攻撃面

Human P0Pular.ETEがAIエージェントFreysaをだまして、その「承認」機能を誤解させた最近のFreysaコンテストを考えてみてください。

Freysaには組み込みの保護がありますが、賞品を送信することはありませんが、人間の創造性は最終的にモデルを超え、AIが資金をリリースするまでプロンプトとコードロジックの相互作用を活用します。

この初期のコンテストの例は、DAOSがより複雑なAIモデルを組み込んでいるため、新しい攻撃面を継承することを強調しています。VitalikがDOまたはDAOが人間に共謀していることを心配しているように、DAO 2.0はAIトレーニングデータまたはインスタントエンジニアリング攻撃への敵対的な入力を考慮する必要があります。

LL.M.の推論プロセスを操作し、誤解を招くオンチェーンデータを提供したり、そのパラメーターに微妙に影響を与える可能性があります。戦場が人間の多数決攻撃からより微妙で複雑なAIエクスプロイトにシフトする新しい形の「ガバナンス買収」になります。形状。

新しい集中的な問題

DAO 2.0の進化は、特定のDAO基礎となるAIモデルを作成、訓練、制御する人々に重要な力を転送します。これは、新しい形式の集中ブロッキングポイントにつながる可能性があります。

もちろん、高度なAIモデルのトレーニングと維持には、専門的な専門知識とインフラストラクチャが必要であるため、将来の一部の組織では、表面上はコミュニティの手にあるが、実際には熟練した専門家の手にあることがわかります。

これは理解できます。しかし、今後は、AI実験を追跡するDAOSがモデルの更新、パラメーター調整、ハードウェア構成などの問題にどのように対処するかを追跡することは興味深いでしょう。

戦略的および戦略的運用の役割とコミュニティサポート

Waldenの「戦略と運用上の」違いは、長期的なバランスを示しています。AIは毎日のDAOタスクを処理できますが、人間は戦略的方向性を提供します。

ただし、AIモデルがより高度になると、DAOの戦略的層に徐々に侵入する可能性もあります。時間が経つにつれて、「友好的な男」の役割はさらに縮小するかもしれません。

これは疑問を提起します：多くの場合、人間が単に資金を提供し、横を監視するかもしれないAI駆動のDAOの次の波はどうなりますか？

このパラダイムでは、人間はほとんど影響力のない投資家になり、ブランドを共同で所有する方法から、人工知能が管理する自律的な経済マシンにより似ている方法に移行しますか？

人間がアクティブなマネージャーではなく受動的な株主の役割を単純に果たすDAOシナリオでは、組織モデルのより多くの傾向が見られると思います。しかし、人類にとって理にかなっている決定が少なく、他の場所でチェーン上の資本を提供することの容易さが増えているため、コミュニティのサポートを維持することは、時間の経過とともに継続的な挑戦になる可能性があります。

DAOがどのように積極的に留まるか

良いニュースは、上記のすべての課題に積極的に対処できることです。例えば：

• ガバナンスの観点から、DAOは、人間の有権者または人間の専門家が委員会に交代するために、特定の高影響力の決定を保持するためにガバナンスメカニズムを試すことができます。

• 一貫性について – 一貫性チェックを繰り返しの運用費用（セキュリティ監査など）として扱うことにより、DAOSは、AIエージェントの公的目標に対する忠誠心が1回限りの問題ではなく、継続的な責任であることを保証できます。

• 集中化について – DAOは、コミュニティメンバー向けのより広いスキルビルに投資できます。時間が経つにつれて、これにより、ガバナンスを制御する少数の「人工知能ウィザード」のリスクが軽減され、テクノロジー管理に対する分散型アプローチが促進されます。

• 支援について – 人類はより多くのDAOの受動的な利害関係者になるにつれて、これらの組織は、物語を語り、ミッションとコミュニティの儀式を共有して資本配分の直接的な論理を超越し、長期的なサポートを維持するための努力を倍加することができます。

次に何が起こっても、ここの未来が広いことは明らかです。

Vitalikが最近、DEAの努力ではない深い資金を立ち上げた方法を考えてみてください。しかし、人工知能と人間の裁判官を活用して、イーサリアムのオープンソース開発のための新しい資金調達メカニズムを作成することを目指しています。

これは単なる新しい実験ですが、より広範な傾向を強調しています。人工知能と分散型コラボレーションの交差点が加速しています。新しいメカニズムの出現と成熟により、DAOがこれらのAIの概念をますます適応し、拡大することが期待できます。これらのイノベーションは独自の課題をもたらすので、準備を開始する時が来ました。