jakiro
Auteur: William M. Peaster, sans banque;
En 2014, le fondateur d’Ethereum, Vitalik Buterin, a commencé à considérer les agents et les Daos autonomes, ce qui était encore un rêve lointain pour la plupart des gens du monde.
Dans sa vision précoce, comme il l’a décrit dans son article Dao, DAC, DA, etc .: Guide incomplet de la terminologie,DAO est une entité décentralisée, «l’automatisation est au centre, les humains sont à la pointe» – des organisations qui reposent sur le code plutôt que sur les hiérarchies humaines pour maintenir l’efficacité et la transparence.
Dix ans plus tard, Jesse Walden de Variant vient de publier «Dao 2.0», réfléchissant à l’évolution de DAO dans la pratique depuis les premiers écrits de Vitalik.
Bref, souligne Walden,La vague DAO initiale était souvent similaire aux coopératives, à savoir les organisations numériques centrées sur l’homme, sans mettre l’accent sur l’automatisation.
Néanmoins, Walden continue de penser queDe nouvelles progrès de l’intelligence artificielle – en particulier de grands modèles de langage (LLM) et de modèles génératifs – devraient maintenant mieux atteindre l’autonomie décentralisée que Vitalik prévoyait il y a 10 ans.
Cependant, comme les expériences DAO adoptent de plus en plus les agents de l’IA, nous ferons ici de nouvelles implications et problèmes.Ci-dessous, examinons cinq domaines clés que DAO doit faire face lors de l’intégration de l’intelligence artificielle dans son approche.
Transformer la gouvernance
Dans le cadre original de Vitalik, DAO vise à réduire la dépendance à l’égard de la prise de décision humaine stratifiée en codant pour les règles de gouvernance sur les chaînes.
Initialement, les humains étaient toujours sur le « bord », mais ils étaient toujours cruciaux pour des jugements complexes.Dans le monde DAO 2.0 décrit par Walden, l’humanité plane toujours sur le bord – offrant un capital et une direction stratégique – mais le centre du pouvoir n’est pas progressivement humain.
Cette dynamique redéfinira la gouvernance de nombreux Daos.Nous verrons toujours l’alliance humaine négocier et voter sur les résultats, mais diverses décisions opérationnelles seront de plus en plus guidées par des modèles d’apprentissage des modèles d’IA.À l’heure actuelle, comment atteindre cet équilibre est un espace de question et de conception ouvert.
Minimiser le désalignement du modèle
La vision précoce de DAO vise à contrer les biais, la corruption et l’inefficacité humaines par un code transparent et immuable.
Un défi clé est maintenant de passer de la prise de décision humaine peu fiable à la garantie des agents de l’IA «s’aligner» sur les objectifs de DAO.La principale vulnérabilité ici n’est plus la collusion artificielle, mais la dérégulation du modèle: le risque d’optimisation des DAO axés sur l’IA pour les métriques ou les comportements qui s’écartent des résultats attendus humains.
Dans le paradigme DAO 2.0, ce problème de cohérence (à l’origine un problème philosophique dans le cercle de sécurité de l’IA) devient un problème pratique à la fois dans l’économie et la gouvernance.
Ce n’est peut-être pas un problème principal pour les DAO d’aujourd’hui, essayant les outils de base de l’IA, mais à mesure que les modèles d’IA deviennent plus avancés et profondément intégrés dans la structure de gouvernance décentralisée, il devrait devenir un domaine majeur de révision et d’amélioration.
Nouvelle surface d’attaque
Pensez au récent concours de Freysa où le p0pulaire humain a incité l’agent de l’IA Freysa à mal comprendre sa fonctionnalité «ApproVetransfer», remportant ainsi 47 000 $ en bonus éther.
Bien que Freysa ait des protections intégrées – des instructions à prévoir pour ne jamais envoyer de prix – la créativité humaine va finalement au-delà du modèle, en tirant parti de l’interaction entre les invites et la logique de code jusqu’à ce que l’AI libère les fonds.
Cet exemple de concours précoce souligne que, comme les DAO incorporent des modèles d’IA plus complexes, ils hériteront également d’une nouvelle surface d’attaque.Tout comme Vitalik est préoccupé par le fait que DO ou DAO soit collué par les humains, DAO 2.0 doit désormais considérer les contributions contradictoires des données de formation d’IA ou des attaques d’ingénierie instantanées.
La manipulation du processus de raisonnement de LL.M., lui fournir des données trompeuses sur la chaîne ou affectant subtilement ses paramètres pourrait devenir une nouvelle forme de «prise de contrôle de la gouvernance» où le champ de bataille passera des attaques de vote majoritaire humaine à des exploits d’IA plus subtils et complexes formulaire.
Nouveaux problèmes centralisés
L’évolution de DAO 2.0 transfère une puissance importante pour ceux qui créent, forment et contrôlent un modèle DAO sous-jacent sous-jacent spécifique, une dynamique qui pourrait conduire à de nouvelles formes de points de blocage centralisés.
Bien sûr, la formation et le maintien de modèles d’IA avancés nécessitent une expertise et une infrastructure dédiées, donc dans certaines organisations à l’avenir, nous verrons que la direction est ostensiblement entre les mains de la communauté, mais en fait entre les mains d’experts qualifiés.
C’est compréhensible.Mais à l’avenir, il sera intéressant de suivre comment les DAO qui suivent les expériences AI traitent des problèmes tels que les mises à jour du modèle, les ajustements de paramètres et la configuration matérielle.
Rôles d’opérations stratégiques et stratégiques et soutien communautaire
La différence de «stratégie et opérationnelle» de Walden démontre un équilibre à long terme: l’IA peut gérer les tâches DAO quotidiennes, tandis que les humains fourniront une orientation stratégique.
Cependant, à mesure que les modèles d’IA deviennent plus avancés, ils peuvent également envahir progressivement la couche stratégique de DAO.Au fil du temps, le rôle de « l’homme amical » peut se rétrécir davantage.
Cela soulève la question: qu’arrivera-t-il à la prochaine vague d’ADOS propulsé par l’IA, dans de nombreux cas, où les humains peuvent simplement fournir un financement et regarder sur le côté?
Dans ce paradigme, les humains deviendront-ils en grande partie les investisseurs interchangeables les moins influents, passant de la façon dont ils possèdent conjointement les marques à la façon dont elles sont plus similaires aux machines économiques autonomes gérées par l’intelligence artificielle?
Je pense que nous verrons plus de tendances dans les modèles organisationnels dans le scénario DAO où les humains jouent simplement le rôle des actionnaires passifs plutôt que des managers actifs.Cependant, comme moins de décisions qui ont du sens pour l’humanité et la facilité croissante de fournir des capitaux sur chaîne ailleurs, le maintien du soutien communautaire peut devenir un défi permanent au fil du temps.
Comment Dao reste proactif
La bonne nouvelle est que tous les défis ci-dessus peuvent être activement relevés.Par exemple:
-
En termes de gouvernance – DAO peut essayer les mécanismes de gouvernance de conserver certaines décisions à forte influence pour les électeurs humains ou les experts humains à tour de rôle au comité.
-
À propos de l’incohérence – En traitant les contrôles de cohérence comme une dépense opérationnelle récurrente (comme les audits de sécurité), les DAO peuvent garantir que la fidélité des agents de l’IA aux objectifs publics n’est pas un problème unique, mais une responsabilité continue.
-
À propos de la centralisation – DAO peut investir dans un bâtiment de compétences plus large pour les membres de la communauté.Au fil du temps, cela atténuera les risques d’une poignée de «sorciers de l’intelligence artificielle» contrôlant la gouvernance et promouvoir une approche décentralisée de la gestion de la technologie.
-
À propos du soutien – Alors que l’humanité devient des parties prenantes passives dans plus d’EDO, ces organisations peuvent redoubler leurs efforts pour raconter des histoires, partager des missions et des rituels communautaires pour transcender la logique directe de l’allocation des capitaux et maintenir un soutien à long terme.
Quoi qu’il arrive ensuite, il est clair que l’avenir ici est large.
Considérez comment Vitalik a récemment lancé le financement profond, qui n’est pas un effort DAO, mais vise à tirer parti de l’intelligence artificielle et des juges humains à créer un nouveau mécanisme de financement pour le développement open source Ethereum.
Ce n’est qu’une nouvelle expérience, mais cela met en évidence une tendance plus large: l’intersection de l’intelligence artificielle et de la collaboration décentralisée s’accélère.Avec l’avènement et la maturité de nouveaux mécanismes, nous pouvons nous attendre à ce que DAO s’adapte et développe de plus en plus ces concepts d’IA.Ces innovations apporteront des défis uniques, il est donc temps de commencer à se préparer.
