DAO التي تعمل بالطاقة AI في ارتفاع: 5 تحديات يجب الانتباه إليها

المؤلف: وليام م.

في عام 2014 ، بدأ مؤسس Ethereum Vitalik Buterin في التفكير في العوامل المستقلة و DAOS ، والتي كانت لا تزال حلمًا بعيدًا لمعظم الناس في العالم.

في رؤيته المبكرة ، كما وصف في مقالته DAO ، DAC ، DA ، إلخ: دليل غير مكتمل للمصطلحات ،DAO هو كيان لامركزي ، “الأتمتة في المركز ، والبشر على الحافة” – تنظيمات تعتمد على الكود بدلاً من التسلسلات الهرمية البشرية للحفاظ على الكفاءة والشفافية.

بعد عشر سنوات ، نشرت Jesse Walden من Variant للتو “Dao 2.0” ، مما يعكس تطور DAO في الممارسة منذ كتابات Vitalik المبكرة.

باختصار ، يشير والدن ،كانت موجة DAO الأولية في كثير من الأحيان تشبه التعاونيات ، وهي المنظمات الرقمية التي تركز على الإنسان ، دون التأكيد على الأتمتة.

ومع ذلك ، يواصل والدن التفكير في ذلكمن المتوقع الآن أن تحقق التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي – وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) والنماذج التوليدية – بشكل أفضل الحكم الذاتي اللامركزي الذي توقعه Vitalik قبل 10 سنوات.

ومع ذلك ، مع تبني تجارب DAO بشكل متزايد عوامل الذكاء الاصطناعي ، سنواجه آثارًا ومشاكل جديدة هنا.أدناه ، دعونا نلقي نظرة على خمسة مجالات رئيسية يجب على DAO التعامل معها عند دمج الذكاء الاصطناعي في نهجها.

تحويل الحوكمة

في إطار Vitalik الأصلي ، يهدف DAO إلى الحد من الاعتماد على اتخاذ القرارات البشرية الطبقية من خلال ترميز قواعد الحوكمة على السلاسل.

في البداية ، كان البشر لا يزالون على “الحافة” ، لكنهم كانوا لا يزالون حاسبين للأحكام المعقدة.في عالم DAO 2.0 الذي وصفته والدن ، لا تزال الإنسانية تحوم على الحافة – مما يوفر رأس المال والاتجاه الاستراتيجي – لكن مركز السلطة لم يعد بشريًا.

هذه الديناميكية ستعيد تعريف حوكمة العديد من DAO.سنظل نرى التحالف البشري يتفاوض على النتائج والتصويت على النتائج ، ولكن سيتم توجيه القرارات التشغيلية المختلفة بشكل متزايد من خلال نماذج التعلم لنماذج الذكاء الاصطناعى.في الوقت الحاضر ، كيفية تحقيق هذا التوازن هو سؤال مفتوح ومساحة تصميم.

تقليل اختلال النموذج

تهدف رؤية داو المبكرة إلى مواجهة التحيز البشري والفساد وعدم الكفاءة من خلال رمز شفاف غير قابل للتغيير.

يتمثل أحد التحديات الرئيسية الآن في الانتقال من اتخاذ القرارات البشرية غير الموثوقة إلى ضمان “توافق” وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أهداف DAO.لم يعد الضعف الرئيسي هنا هو التواطؤ الاصطناعي ، ولكن خلل النماذج النموذجية: خطر DAS يحرك AI-تحسين المقاييس أو السلوكيات التي تنحرف عن النتائج المتوقعة البشرية.

في نموذج DAO 2.0 ، تصبح مشكلة الاتساق هذه (في الأصل مشكلة فلسفية في دائرة أمن الذكاء الاصطناعي) مشكلة عملية في كل من الاقتصاد والحكم.

قد لا تكون هذه مشكلة أساسية بالنسبة إلى DAOs اليوم التي تجرب أدوات الذكاء الاصطناعى الأساسي ، ولكن عندما تصبح نماذج الذكاء الاصطناعى أكثر تقدمًا ودمجًا بعمق في هيكل الحوكمة اللامركزية ، من المتوقع أن تصبح مجالًا رئيسيًا للمراجعة والتحسين.

سطح هجوم جديد

فكر في مسابقة Freysa الأخيرة حيث قامت Human p0pular.eth بخداع وكيل الذكاء الاصطناعي Freysa في سوء فهم ميزة “الموافقة على الناقضات” ، وبالتالي الفوز بمبلغ 47000 دولار في مكافأة الأثير.

على الرغم من أن Freysa لديها حماية مدمجة-تعليمات تعليمات لعدم إرسال جوائز أبدًا-يتجاوز الإبداع البشري في النهاية النموذج ، حيث يستفيد من التفاعل بين المطالبات ومنطق الكود حتى تطلق AI الأموال.

يبرز مثال المسابقة المبكرة هذا أنه مع تضمين نماذج DAOS أكثر تعقيدًا ، فإنها سترث أيضًا سطح هجوم جديد.مثلما تشعر Vitalik بالقلق إزاء DO أو DAO الذي تواطأه البشر ، يتعين على DAO 2.0 الآن النظر في مدخلات عدوانية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعى أو الهجمات الهندسية الفورية.

معالجة عملية التفكير في عقوبات أسياد. شكل مستلزمات.

قضايا مركزية جديدة

ينقل تطور DAO 2.0 قوة مهمة إلى أولئك الذين يقومون بإنشاء وتدريب والتحكم في نموذج معين من DAO الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي ، وهي ديناميكية يمكن أن تؤدي إلى أشكال جديدة من نقاط الحظر المركزية.

بطبيعة الحال ، يتطلب تدريب وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعى المتقدمة خبرة مخصصة والبنية التحتية ، لذلك في بعض المنظمات في المستقبل ، سنرى أن الاتجاه ظاهريًا في أيدي المجتمع ، ولكن في الواقع في أيدي الخبراء المهرة.

هذا مفهوم.ولكن للمضي قدمًا ، سيكون من المثير للاهتمام تتبع كيفية التعامل مع تجارب DAO التي تتبع تجارب الذكاء الاصطناعي مع مشكلات مثل تحديثات النماذج ، وتعديلات المعلمات ، وتكوين الأجهزة.

أدوار العمليات الاستراتيجية والاستراتيجية ودعم المجتمع

يوضح اختلاف “استراتيجية وولدن” التشغيلي “توازنًا طويل الأجل: يمكن لمنظمة العفو الدولية التعامل مع مهام DAO اليومية ، في حين أن البشر سيوفرون اتجاهًا استراتيجيًا.

ومع ذلك ، عندما تصبح نماذج الذكاء الاصطناعى أكثر تقدماً ، فقد تغزو تدريجياً الطبقة الاستراتيجية من DAO.مع مرور الوقت ، قد يتقلص دور “الرجل الودي”.

هذا يطرح السؤال: ماذا سيحدث للموجة التالية من DAO التي تعمل بالطاقة الذاتي ، في كثير من الحالات ، حيث قد يوفر البشر التمويل والمشاهدة على الجانب؟

في هذا النموذج ، هل ستكون الإنسانية إلى حد كبير أقل مستثمرين قابلة للتبديل نفوذاً ، والانتقال من طريق العلامات التجارية المملوكة إلى طريق الآلات الاقتصادية المستقلة التي تشبه إلى AI-Canning؟

أعتقد أننا سنرى المزيد من الاتجاهات في النماذج التنظيمية في سيناريو DAO حيث يلعب البشر ببساطة دور المساهمين السلبيين بدلاً من المديرين النشطين.ومع ذلك ، مع انخفاض عدد القرارات التي منطقية للبشرية والسهولة المتزايدة لتوفير رأس المال على السلسلة في مكان آخر ، يمكن أن يصبح الحفاظ على الدعم المجتمعي تحديًا مستمرًا بمرور الوقت.

كيف يبقى داو استباقية

والخبر السار هو أن جميع التحديات المذكورة أعلاه يمكن معالجتها بنشاط.على سبيل المثال:

• فيما يتعلق بالحكم-يمكن لـ DAO تجربة آليات الحوكمة للاحتفاظ ببعض قرارات التأثير العالية للناخبين البشريين أو الخبراء البشريين على الانتقال إلى اللجنة.

• حول عدم الاتساق-من خلال التعامل مع عمليات التحقق من الاتساق كمصروفات تشغيل متكررة (مثل عمليات التدقيق الأمنية) ، يمكن لـ DAOs ضمان أن ولاء وكلاء الذكاء الاصطناعى للأهداف العامة ليس قضية لمرة واحدة ، ولكنها مسؤولية مستمرة.

• حول المركزية – يمكن لـ DAO الاستثمار في بناء مهارات أوسع لأفراد المجتمع.بمرور الوقت ، سيخفف هذا من مخاطر حفنة من “معالجات الذكاء الاصطناعي” التي تسيطر على الحوكمة وتعزيز نهج لا مركزي لإدارة التكنولوجيا.

• حول الدعم-عندما تصبح الإنسانية أصحاب مصلحة سلبيين في المزيد من DAO ، يمكن لهذه المنظمات مضاعفة جهودها لرواية القصص ومشاركة المهام والطقوس المجتمعية لتجاوز المنطق المباشر لتخصيص رأس المال والحفاظ على الدعم طويل الأجل.

مهما حدث بعد ذلك ، فمن الواضح أن المستقبل هنا واسع.

ضع في اعتبارك كيف أطلقت Vitalik مؤخرًا التمويل العميق ، وهو ليس بمثابة جهد DAO ، ولكنه يهدف إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والقضاة البشريين لإنشاء آلية تمويل جديدة لتطوير المصدر المفتوح Ethereum.

هذه مجرد تجربة جديدة ، لكنها تبرز اتجاهًا أوسع: تقاطع الذكاء الاصطناعي والتعاون اللامركزي يتسارع.مع ظهور آليات جديدة ونضجها ، يمكننا أن نتوقع أن يتكيف DAO بشكل متزايد وتوسيع مفاهيم الذكاء الاصطناعي هذه.ستجلب هذه الابتكارات تحديات فريدة ، لذا فقد حان الوقت للبدء في التحضير.