Vitalik Buterin: La IA fortalecerá la gobernanza de las DAO

(MENAFN- Crypto Breaking) Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, argumenta que la inteligencia artificial podría transformar la gobernanza descentralizada al abordar una limitación clave: la atención humana. En una publicación del domingo en X, advirtió que, a pesar de la promesa de modelos democráticos como las DAOs, la toma de decisiones se ve obstaculizada cuando los miembros deben afrontar una avalancha de problemas con tiempo y conocimientos limitados. Las tasas de participación en las DAOs suelen ser bajas, generalmente entre el 15 % y el 25 %, una dinámica que puede concentrar influencia e invitar a maniobras disruptivas cuando los atacantes buscan aprobar propuestas sin un escrutinio amplio. El ecosistema cripto en general observa cómo las herramientas de IA podrían alterar la gobernanza, la privacidad y la participación.

Puntos clave

• Los límites de atención se identifican como un cuello de botella principal en la gobernanza democrática en cadena, lo que puede retrasar decisiones oportunas en las DAOs.
• La delegación, aunque común, corre el riesgo de despojar de poder a los votantes y centralizar el control en un pequeño grupo de delegados.
• La participación en las DAOs promedia entre el 15 % y el 25 %, creando oportunidades para ataques de gobernanza y propuestas mal alineadas.
• Los asistentes impulsados por IA, incluidos los grandes modelos de lenguaje, podrían ofrecer información relevante y votar automáticamente en nombre de los miembros, siempre que existan salvaguardas de privacidad y transparencia.
• La privacidad sigue siendo una preocupación crítica; las propuestas de LLM privados o agentes personales de “caja negra” buscan proteger datos sensibles mientras permiten juicios informados.
• Esfuerzos paralelos, como los delegados de IA de la Near Foundation, ilustran exploraciones prácticas en modelos de gobernanza escalables y participativos.

Contexto del mercado: La conversación sobre gobernanza se desarrolla en medio de debates más amplios sobre la seguridad de la IA, la transparencia en cadena y la regulación de mecanismos de votación ponderados por tokens. A medida que las redes crecen, las pruebas con decisiones asistidas por IA podrían influir en la rapidez con la que se evalúan y ejecutan nuevas propuestas, afectando la liquidez, el sentimiento de riesgo y la participación de usuarios en todo el ecosistema cripto.

Por qué importa

La idea de una gobernanza asistida por IA llega en un momento crucial para la gobernanza en cripto. Si las DAOs quieren escalar de manera significativa más allá de comunidades nicho, deben resolver el “problema de atención” que limita quién puede participar y con qué frecuencia. El argumento de Buterin se centra en el peligro de que, sin una participación amplia e informada, la gobernanza pueda derivar hacia las preferencias de una minoría vocal o, peor aún, volverse vulnerable a ataques coordinados. El rango de participación citado, a menudo entre el 15 % y el 25 %, subraya la fragilidad del consenso en comunidades diversas y distribuidas globalmente. Cuando solo una fracción de los miembros participa, un actor coordinado con concentraciones de tokens puede influir en los resultados sin reflejar a la base más amplia.

Los asistentes impulsados por IA ofrecen un camino potencial al traducir opciones políticas densas en votos accionables, adaptados a las preferencias declaradas de cada usuario. La idea se basa en agentes personales capaces de observar la entrada del usuario —escritura, conversaciones y declaraciones explícitas— para inferir su comportamiento de votación. Si un usuario tiene dudas sobre un tema específico, el agente solicitaría su input y presentaría el contexto relevante para informar la decisión. Este enfoque podría aumentar significativamente la participación efectiva sin que cada miembro tenga que estudiar en profundidad cada propuesta. El concepto se apoya en investigaciones actuales sobre modelos de lenguaje grandes (LLMs), que pueden recopilar datos de diversas fuentes y presentar opciones concisas para la consideración del votante.

Aún así, la dimensión de privacidad es un aspecto importante. Buterin ha enfatizado que cualquier sistema que permita entradas más detalladas debe proteger la información sensible. Algunos desafíos de gobernanza surgen precisamente porque las negociaciones, disputas internas o deliberaciones sobre fondos a menudo involucran material que los participantes preferirían no exponer públicamente. Las propuestas de arquitecturas que preservan la privacidad incluyen LLM privados que procesan datos localmente o métodos criptográficos que solo muestran la decisión de voto, sin revelar las entradas privadas subyacentes. El objetivo es equilibrar el empoderamiento de los votantes con la protección de su información personal.

Voces de la industria, además de Buterin, reflejan esta tensión. Lane Rettig, investigador de la Near Foundation, ha destacado esfuerzos paralelos para usar gemelos digitales impulsados por IA que voten en nombre de los miembros de DAO como respuesta a la baja participación, un concepto que la fundación ha explorado en discusiones públicas y cobertura investigativa. Tales prototipos buscan mantener la legitimidad de la gobernanza mientras reducen la fricción para participar. La discusión refleja un consenso más amplio en la industria de que la gobernanza impulsada por IA debe ser transparente, auditable y respetuosa con la privacidad para ganar confianza en diversas comunidades.

Las consideraciones de privacidad no son secundarias; son centrales para cualquier mejora viable en la gobernanza. Buterin ha subrayado la posibilidad de una arquitectura orientada a la privacidad, donde los datos privados de un usuario puedan ser procesados por un LLM personal sin exponer las entradas a otros. En este escenario, el agente solo emitiría la decisión final, manteniendo confidenciales documentos, conversaciones y deliberaciones privadas. El desafío es diseñar sistemas que escalen la participación sin comprometer información sensible ni abrir nuevos vectores de vigilancia o explotación. El equilibrio entre apertura y privacidad probablemente determinará el ritmo y la naturaleza de los experimentos de gobernanza asistida por IA en diferentes redes y ecosistemas.

A medida que el campo evoluciona, varios aspectos merecen atención cercana. Primero, los programas piloto concretos revelarán si los delegados de IA pueden mejorar significativamente la participación y la calidad de las decisiones sin erosionar la responsabilidad. Segundo, los modelos de gobernanza necesitarán mecanismos de seguridad robustos para evitar que la votación automatizada anule la voluntad colectiva mediante manipulación o filtraciones de datos. Tercero, las tecnologías que preservan la privacidad serán esenciales para mantener la confianza del usuario, especialmente en negociaciones o decisiones de financiamiento que puedan afectar la trayectoria de los proyectos. Finalmente, el ecosistema observará las implicaciones prácticas en seguridad y resiliencia, incluyendo la posible aparición de nuevos tipos de ataques de gobernanza y las medidas de protección contra ellos.

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