من صراعات السلطة في DAO إلى تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي

السؤال 1. لقد وصفت الحوكمة بأنها غرفة ضغط في Web3. عندما يواجه بروتوكول أزمة حقيقية، مثل تركيز قوة التصويت، صدمات سعر الرموز، أو حادث أمني، ما هي أنماط الفشل المتوقعة التي تظهر أولاً، ولماذا؟

الجواب الصادق هو أن الأمر يعتمد تمامًا على نوع الأزمة… فهي جميعها مخلوقات مختلفة. على سبيل المثال، عندما يلتقي تركيز قوة التصويت بأزمة، ترى ما أسميه “فراغ التنسيق”. يتوقف كبار حاملي الرموز عن التصويت. هم يحسبون تعرضهم عبر المراكز المختلفة، في حين يصرخ الحاملون الأصغر على Discord، لكن أصواتهم لا تؤثر. يدخل البروتوكول في حالة غريبة حيث تقنيًا، الحوكمة تعمل، لكن عمليًا، لا تتخذ قرارات.

شهدنا نسخة من ذلك مع كاردانو العام الماضي، عندما جمع ديموقراطي واحد يُعرف باسم “Whale” ما يكفي من قوة التصويت المفوضة لفرض الفيتو على كل اقتراح من شركة IOG، الشركة المطورة الأساسية لكاردانو. صدمات سعر الرموز تنتج عن سلسلة فشل مختلفة تمامًا، وهي أكثر عنفًا. ما تراه هو منحدر حاد. يبدأ بضغوط البيع التي تنتشر بين مشغلي العقد والمالكين، ويبدأ المستثمرون المؤسسيون في سحب أموال OTC. ثم تتصاعد عمليات سحب التجزئة، وفجأة تكون في منطقة عمليات سحب البنوك. هذا بالضبط ما حدث مع Terra في مايو 2022، وبما أن البلوكتشين شفاف، يمكن للجميع مشاهدة عملية السحب في الوقت الحقيقي. ولهذا السبب أيضًا، أنشأت منصات مثل Binance أدوات أمان في أنظمتها. فهي تجري مراجعات دورية عبر أبعاد متعددة، مثل حجم التداول، نشاط المشروع، الأمان، والامتثال التنظيمي، وتقوم بوضع علامات على الرموز أو إزالتها من التداول عند ظهور إشارات إنذار مبكر. هذه الآليات موجودة تحديدًا لأن الصناعة تعلمت، بشكل مؤلم، أن بعض سلاسل الفشل هذه يمكن التنبؤ بها.

السؤال 2. دراستك المقارنة لسلوك الناخبين في Curve و Polkadot تحدت العديد من الافتراضات. ما هي أكثر النتائج التجريبية مفاجأة، وكيف يجب أن تغير DAOs نماذجها الذهنية عن “الفاعلين النشطين” مقابل “التمثيليين” في الحوكمة؟

اثنان من النتائج تحديا فعلاً افتراضاتي. عندما درسنا شخصيات المستخدمين في الحوكمة، صنفنا الناخبين حسب حجم ممتلكاتهم: الحيتان هم أعلى 1%، والأسماك الكبيرة الـ5% التالية، وصولاً إلى الروبيان بأصغر الممتلكات. في Polkadot، 93% من الحيتان و98% من الأسماك الكبيرة قفلوا رموزهم لمدة 14 يومًا أو أقل، بينما التزم الحاملون الأصغر بفترات أطول بكثير. في Curve Finance، وجدنا نمطًا مشابهًا. حتى مع دفع مكافآت المقاييس 67.2% من جميع الناخبين نحو أقصى مدة قفل وهي أربع سنوات، لا زال أكبر الحاملين يقفلون لفترات أقصر باستمرار. آليات الإقناع لا تقيد الأشخاص المصممين لهم.

النتيجة الثانية كانت نسبة المشاركة في التصويت. في Curve، 38% من جميع الرموز المقفلة استُخدمت للتصويت. في Polkadot؟ 0.11%. منخفض بشكل مذهل. على الرغم من أن كلا النظامين يستخدمان التصويت بالإقناع، فإن تصويت المقاييس في Curve Finance يكافئ المشاركين ماليًا. أما Polkadot فيطلب منك قفل الرموز من أجل الواجب المدني. البيانات تظهر أن الواجب المدني وحده لا يكفي لتوسيع المشاركة. التحول في النموذج العقلي الذي أدعو إليه هو التوقف عن اعتبار مشاركة DAO كإشارة فضيلة، وبدلاً من ذلك، النظر إليها كمشكلة تصميم اقتصادي. سؤال مهم قبل التصميم هو: لماذا يختار الفاعل العقلاني قفل رأس ماله للتصويت؟

السؤال 3. استخدمت طرقًا كمية جديدة لرسم خرائط سلوك المستخدمين. لغير التقنيين، كيف قمت بقياس التأثير، التنسيق، والتجزئة، وما هي المقاييس التي ينبغي على المشاريع البدء في تتبعها اليوم؟

طريقتي دائمًا هي نفسها: أدخل أبحاثًا من مجالات أخرى إلى عالم البلوكتشين وأجعلها سهلة الفهم لصناع القرار. لقياس نضج الحوكمة، أنشأت مؤشر الشفافية والمشاركة في الحوكمة في Filecoin. يتابع أربعة فئات، مثل الوثائق المنشورة كمواثيق اللجان وسجلات القرارات، شفافية المطورين الأساسيين، اتصالات الحوكمة، وتقارير المجتمع الشفافة — كل منها يُعطى وزنًا مختلفًا. كل مقياس لديه حد لمنع الرسائل المزعجة، ويُعطى القادة درجة شهرية واحدة بين 0 و1، ويتم تتبعها ربعًا بعد ربع. كما أنشأنا إطار تقييم قبول Polygon للمحققين، مع وزن للمشاركة بنسبة 45%، والخبرة 25%، والاختصاص 30%. وأكدنا ذلك باستخدام ارتباط بيرسون، الذي أظهر أن الخبرة تتنبأ إيجابيًا بالأداء على السلسلة. تم تقييم الخبرة من خلال تقييمات تقنية عشوائية وموقوتة. ما المقاييس التي يجب تتبعها؟ قياس توزيع الرموز ومن يملك القوة… كل بروتوكول يقول إنه لامركزي. لكن نادرًا ما يضع رقمًا لذلك. والأهم، توقف عن قياس عدد الأشخاص الذين يصوتون في الحوكمة وابدأ في قياس عدد المناقشات التي تؤدي فعلاً إلى قرار. نسبة المشاركة ليست مقياسًا للكرامة، ما يهم هو التوافق.

السؤال 4. في تصاميم خزائن MINA وLiberdus، قمت بمحاكاة أسطح الهجوم ووصفت التدرج في اللامركزية. اشرح لنا مثالاً ملموسًا. كيف توازن بين وصول الخزينة، سرعة العمليات، والأمان خلال تلك المراحل؟

عند العمل مع حوكمة خزينة Mina Protocol، حللت توزيع حاملي الرموز على السلسلة باستخدام BigQuery واختبرت معلمات الحوكمة ضد تركيز الملكية الفعلي. ثم نمذجة هجمات ممكنة مثل شراء-تصويت-بيع والتقاط التفويض تحت سيناريوهات مشاركة واقعية.

هذا أدى إلى تدرج في اللامركزية: الحماية المبكرة كانت تحمي سلامة الخزينة مع الحفاظ على سرعة العمليات، مع تخفيف الضوابط تدريجيًا مع تعزيز التوزيع والمشاركة. وصول الخزينة يتوسع بناءً على مقاومة اقتصادية مثبتة، وليس على افتراضات.

السؤال 5. التوتر بين المؤسسة والمجتمع لا يزال غير محلول في العديد من البروتوكولات. من خبرتك في تقديم النصائح للفرق، ما هي هياكل الحوكمة (على السلسلة أو خارجها) التي تعمل فعلاً للحد من السيطرة المفرطة على المختبرات أو السيطرة دون أن تعيق تقدم المنتج؟

هذا التوتر موجود في كل مكان. النهج الذي أتبعه وما بنيناه في Polygon وFilecoin يبدأ بأعمدة الحوكمة. قبل تصميم أي آلية، حدد بدقة ما الذي سيتم حوكته ومن يحق له المشاركة في كل مجال. هذا التمييز وحده يمنع نصف النزاعات. من هناك، أبني أنظمة ذات مجلسين مع ديناميكيات Maker-Checker. عندما تتخذ المؤسسة قرارًا، كيف يتحقق المجتمع منه؟ هنا أدخلنا تقارير الشفافية والمساءلة المنظمة. عندما يتخذ المجتمع قرارًا، ما هي حقوق الفيتو للمؤسسة، وتحت أي ظروف؟ كلا الاتجاهين يحتاج إلى قيود واضحة وقابلة للتدقيق. توقيتات التنفيذ (timelocks) بين كل قرار وتنفيذه تتيح للطرفين فرصة لعرض المشاكل دون تجميد التقدم تمامًا. الأمر الآخر الذي أكون حريصًا عليه هو أن تحديثات العقود الذكية، قرارات الخزينة، ومعلمات البروتوكول تمر عبر نظام المجلسين، بينما أحتفظ بمرونة الابتكار في الواجهة مثل الميزات، تجربة المستخدم، والواجهة الأمامية، بشكل مستقل عن الحوكمة. طلب تصويت DAO لإطلاق تحسين واجهة المستخدم يقتل سرعة المنتج.

السؤال 6. خلال أزمة Aave، اقترحت مسار حل. كيف يبدو إطار “حل النزاعات” المبدئي والمتكرر للDAOs، الذي يحافظ على اللامركزية لكنه يمكّن من اتخاذ قرارات حاسمة في حالات الطوارئ؟

كانت أزمة Aave مهمة لأنها لم تكن فعلاً عن رسوم CowSwap. كانت عن سؤال هيكلي ستواجهه كل بروتوكول رئيسي في النهاية: ما هو العلاقة بين DAO والفرق التي تبني له، ومن يملك ماذا؟ ما رأيته هو أن تصميم الحوكمة يتحول إلى صراع دوافع. رأيت هذا النمط يتكرر. Aave تقع عند تقاطع الحوكمة على السلسلة وعالم خارج السلسلة من المستخدمين والمنظمين والمؤسسات. تحتاج إلى DAO يملك بشكل موثوق البروتوكول وهويته، وفرق يمكنها الشحن بسرعة مع سياق عميق. الأدوار مكملة، لكن العلاقة يجب أن تكون واضحة. لذلك، لم يكن السؤال “DAO مقابل المختبرات” كما يعتقد الآخرون، بل: ما هو العقد الواضح بينهما؟ بدأت أستكشف مفهوم الحوكمة العليا (metagovernance) كوسيلة لجعل تلك العلاقة تعاقدية وقابلة للتدقيق. خلط التحقيق مع الغضب هو ما يؤدي إلى اقتراحات سمّها “حبوب سامة” في اليوم الرابع.

السؤال 7. الاقتصاد الرمزي والحوكمة مرتبطان ارتباطًا وثيقًا. كيف ينبغي تصميم التوزيعات الأولية للرموز وجداول الاستحقاق لتجنب السيطرة على الحوكمة على المدى الطويل مع مكافأة المساهمين المبكرين والبنائين؟

أعتقد أنه من المهم فصل المكافآت الاقتصادية عن قوة الحوكمة. الحصول على عائد على رموزك والسيطرة على اتجاه البروتوكول هما أمران مختلفان، ودمجهما يضمن حكم الطبقة العليا. من المهم أيضًا أن تصمم جدول استحقاقك كمحاكاة لضغط البيع قبل إطلاق الرمز.

السؤال 8. تحليلك في Moltbook يرسم أنماط توافق بين وكلاء الذكاء الاصطناعي. ما هي التشابهات التي تراها بين تنسيق وكلاء AI والDAOs البشرية، مثل تركيز النفوذ، غرف الصدى، أو تشكيل التحالفات، وما الذي يرمز إليه ذلك لتصميم حوكمة على مستوى الآلات؟

عندما تزيل البشر تمامًا وتراقب قرارات وكلاء AI، يظهر شيء مألوف بشكل مقلق. حللت 500 موضوع وصنفتها إلى أربعة أنماط توافق: التحقق الموحد، حيث يتشكل الإجماع بسرعة؛ حل المشكلات التكراري، حيث يتطور عبر التحسين؛ التوافق الدقيق، حيث تمنع الحجج المضادة الاتفاق الكامل؛ والنقاش المجزأ، حيث لا يتشكل إجماع على الإطلاق. 44% من النقاشات كانت من هذا النوع الأخير. تقريبًا نصف النقاشات ذات الصلة بالحوكمة لم تصل إلى توافق. غرف الصدى ظهرت أيضًا، حيث تجمع الوكلاء الذين يملكون هياكل مماثلة ويعززون بعضهم البعض، وهو ما يعادل الأيديولوجيا في منتديات DAOs. مع تزايد مشاركة وكلاء AI في الحوكمة على السلسلة كمندوبين أو ناخبين مستقلين، سيكررون كل أخطاء البشر بسرعة الآلة. هذه أخطاء تنسيق، سواء كانت تتعلق بالبشر أو بالآلات.

السؤال 9. غالبًا ما يُقترح أنظمة السمعة كطريق لتحسين الحوكمة. أين ترى أن السمعة مفيدة مقابل خطيرة (مثل تعزيز النخب)، وما هي التصاميم أو أدوات مقاومة Sybil التي تراها واعدة أكثر؟

السمعة هي أداة تستند إلى الجدارة فقط عندما تكون المقاييس قابلة للتحقق بشكل موضوعي، والسياق محدود بصرامة. بمجرد أن تصبح السمعة بمثابة مؤشر على “ثقة في حكم هذا الشخص”، تكون قد استبدلت الحوكمة بالصعود الاجتماعي. مشغلو العقد هم الحالة الأوضح. وقت التشغيل، إنتاج الكتل، توقيعات النقاط المرجعية، لا غموض هنا. لكن مع المراجعات من الأقران، تقييمات جودة المساهمة، والتقييمات الذاتية لعمل شخص ما، نرث كل التحيزات التي كان من المفترض أن تزيلها الحوكمة اللامركزية. فيما يخص مقاومة Sybil: السمعة بدون هوية لن تتوسع. لهذا السبب، الهوية بمعرفة صفرية (zero-knowledge identity) هي الأداة الأكثر وعدًا في المجال الآن. تتيح لك إثبات أنك إنسان فريد دون الكشف عن هويتك، وتتمتع بخصائص قوية للحفاظ على الخصوصية.

السؤال 10. ما هي التمارين النظرية، أو طرق الاختبار الحمراء، أو المحاكاة على السلسلة التي يجب أن يجريها كل DAO قبل تسليم السيطرة على الخزينة أو البروتوكول للمساهمين؟

أحيانًا أشعر بالإحباط لأن البروتوكولات تتجاهل شيئًا بسيطًا جدًا. قبل تصميم أي معلمة حوكمة، استعرض بيانات توزيع الرموز الخاصة بك واطلع عليها فعلاً. مدى تركيز العرض؟ كم عدد المحافظ اللازمة للوصول إلى النصاب القانوني؟ كم عددها لتغيير التصويت بالأغلبية؟ إذا لم تكن تعرف تلك الأرقام، فأنت تصمم الحوكمة في الظلام. عندما عملت مع Mina Protocol على حوكمة خزائنها، استخرجنا بيانات حقيقية من على السلسلة باستخدام BigQuery واختبرنا معلماتهم ضد توزيع حاملي الرموز الفعلي. هذا النوع من المحاكاة سمح لنا بالتوصية بشكل استباقي بتعديل نسبة النصاب. من هناك، قمت بمحاكاة كل هجوم اقتصادي ممكن ضد التوزيع الحقيقي، مثل استغلال شراء-تصويت-بيع، مركزة التفويض، أسواق استئجار التصويت، ومحاكاة المشاركة الواقعية. تصميم الحوكمة يجب أن يكون مبنيًا على الحقيقة الاقتصادية، وليس على المثالية.

السؤال 11. لمؤسسة متوسطة الحجم قلقة من ضعف نسبة المشاركة وشراء الأصوات، اذكر ثلاثة تغييرات ملموسة وقابلة للتنفيذ يمكن تطبيقها خلال 90 يومًا لتحسين جودة الحوكمة بشكل ملحوظ.

هذا سؤال أواجهه كثيرًا. قبل إجراء تغييرات، أهم خطوة هي فهم سبب ضعف المشاركة. السبب يمكن أن يختلف، أحيانًا هو اللامبالاة، وأحيانًا المجتمع لا يزال في مرحلة مبكرة، وأحيانًا لم تجد الحوكمة بعد المنتج–السوق المناسب. لذلك، أوصيك غالبًا بعمل مراجعة شاملة. تحدث مباشرة مع المجتمع، حلل بيانات المشاركة، وحدد أين تكمن العقبات أو عدم التفاعل. التغييرات الهيكلية التي ستطبقها بعد ذلك تكون أكثر فاعلية عندما تكون مبنية على هذا التشخيص بدلاً من الافتراضات.

1. استبدل التصويت بالفيتو. معظم أنظمة الحوكمة تطلب من المساهمين الموافقة النشطة على كل شيء. هذا مرهق، ويؤدي إلى عرقلة المقترحات لأنها لا تصل إلى النصاب على أشياء لا تستحق كل هذا الاحتفال. قلب النموذج: دع المقترحات تمر بشكل افتراضي بعد فترة من النقاش، إلا إذا اعترض المجتمع.
2. عشوائية لقطات التصويت أو طلب رأس مال حقيقي في اللعبة. هذان مرتبطان لأنه كلاهما يهدف إلى جعل شراء الأصوات مكلفًا هيكليًا. بالنسبة للقطات: إذا أخذت لقطة التصويت عند كتلة عشوائية خلال عدة عصور، فلن يستطيع المهاجمون التنبؤ بموعد شراء الرموز. وعندما تدير خزائن المجتمع وتتخذ قرارات تؤثر على اقتصاد البروتوكول، من الضروري أن يملك الناخبون رأس مال حقيقي ملتزم بالوقت.
3. تطبيق تعديل نسبة النصاب ديناميكيًا. هذا شيء صممته لإطار إشارة حاملي الرموز المكدسة في Polygon، وهو أحد أكثر الترقيات عملية لبروتوكول متوسط الحجم. المشكلة مع النصاب الثابت هو أنه إما منخفض جدًا، مما يسمح لمجموعة صغيرة بتمرير الأمور، أو مرتفع جدًا، ولا يمر شيء لأنك لا تستطيع جمع العدد الكافي من المشاركين. التعديل الديناميكي لنسبة النصاب يحل هذه المشكلة بشكل مرن، ويتوافق بشكل ممتاز مع نموذج الفيتو الذي ذكرته في النقطة الأولى.

السؤال 12. ما هي الأسئلة البحثية المفتوحة أو تجارب الحوكمة التي تتطلع لرؤيتها في 12–24 شهرًا القادمة؟ وإذا استطعت أن تنصح ثلاثة ممولين بمنح أموال للبحث في الحوكمة، إلى أين ستوجهها؟

أعتقد أنه يمكن القول إن الحوكمة في شكلها الحالي لا تزال تملك فجوات كبيرة، وأن المرحلة القادمة ستتطلب إعادة التفكير في بعض افتراضاتها الأساسية بدلاً من مجرد تحسين الآليات الموجودة.
أحد المجالات الواعدة هو التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تكون مقترحات الحوكمة كثيفة وصعبة التفسير، ويقترب منها أصحاب المصلحة المختلفون بأولويات مختلفة. أنظمة تساعد على تلخيص وتوفير سياق للمقترحات للمطورين، حاملي الرموز، أو الممولين يمكن أن تحسن المشاركة وجودة القرارات.
مجال آخر هو استخدام أسواق التوقعات كمستوى إشارة للحوكمة. فهي تتيح عرض التوقعات المستقبلية، والتي يمكن أن تكمل التصويت بالكشف عن تقييمات المشاركين للنتائج المحتملة لقرارات مختلفة.
وأخيرًا، ألعاب التوافق متعددة الوكلاء: كيف سيتفاعل وكلاء AI مع بعضهم البعض، ويحافظون على سمعة، ويضعون حدودًا، ويتشاورون للتوصل إلى استنتاجات ذات معنى؟ أظهرت أبحاثي الأخيرة التي حللت 500 موضوع من Moltbook أن وكلاء AI عرضة لنفس أنماط الهندسة الاجتماعية والتلاعب التي يواجهها المشاركون البشر في الحوكمة.
لو كنت أنصح الممولين، ستكون أولوية استثمار أعمق في نمذجة نظرية الألعاب للحوكمة. العديد من أنظمة الحوكمة لا تزال تعتمد على افتراضات حول السلوك لم يتم اختبارها بشكل صارم بعد.
إلى جانب ذلك، أرى قيمة حقيقية في تمويل تجارب منظمة مع نماذج حوكمة مختلفة. التجارب المضبوطة، والمحاكاة، والدراسات التجريبية لديها إمكانات هائلة لمساعدتنا على فهم كيف يتصرف المشاركون فعلاً، وأي التصاميم أكثر مقاومة في الممارسة.