Quando 90% das pessoas na DAO não votam, a solução de Vitalik é fornecer a cada um um assistente AI.

Vitalik propõe o uso de modelos de linguagem de grande escala pessoais combinados com provas de conhecimento zero para resolver os problemas de apatia dos eleitores e assimetria de informação na governança de DAOs.
(Preâmbulo: V神 traça a linha vermelha “neutralidade pertence ao protocolo, princípios pertencem às pessoas”: você não precisa concordar comigo para usar livremente o Ethereum)
(Complemento de contexto: Vitalik anuncia que em 5 anos pretende substituir os contratos inteligentes do ETH por uma nova linguagem: criar um Ethereum cyberpunk que não seja feio)

Índice deste artigo

Alternar

• Três falhas estruturais na governança de DAOs
• A solução de Vitalik: LLM pessoal + criptografia
  • Governança descentralizada com informações confidenciais
• IA é o motor, humanos são o volante

Vitalik publicou ontem à noite um post explicando como usar técnicas criptográficas (ZK, MPC) junto com LLMs para compensar as deficiências da governança democrática. Ele acredita que, ao invés de deixar a IA governar os humanos, é melhor que a IA seja uma secretária digital de cada um, filtrando informações e representando suas vozes:

“IA se tornar governo” é uma visão distópica: quando a IA é fraca, ela leva ao colapso da governança; quando forte, aumenta o risco de destruição. Mas, se bem utilizada, a IA pode capacitar os humanos e expandir os limites dos modelos de governança democrática/descentralizada.

Três falhas estruturais na governança de DAOs

Sabemos que, embora o ideal de uma organização autônoma descentralizada (DAO) seja bonito, na prática há muitos obstáculos.

Primeiro, a apatia dos eleitores. A taxa média de votação em DAOs principais varia entre 17% e 25%, e em algumas propostas, menos de 10% dos detentores de tokens participam efetivamente. Isso não é por falta de interesse, mas porque uma DAO ativa pode ter centenas de propostas por ano, envolvendo atualizações de contratos inteligentes, alocação de fundos, ajustes de parâmetros — tudo altamente técnico.

Para um detentor comum de tokens, ler e votar em cada uma dessas propostas consome tempo demais em relação ao valor do seu token de governança.

Segundo, a oligopolização. Os 10 maiores votantes do Compound controlam 57,86% do poder de voto; no Uniswap, essa proporção é 44,72%. O sistema de votação ponderada por tokens tende naturalmente a concentrar poder, e a apatia dos votantes agrava essa tendência.

Terceiro, a assimetria de informação. A maioria dos detentores de tokens não tem tempo nem capacidade técnica para avaliar propostas envolvendo oráculos ou parâmetros de pools de liquidez.

O resultado é: apatia racional, decisão de poucos, e vulnerabilidades exploradas por atacantes ocasionais na governança.

A solução de Vitalik: LLM pessoal + criptografia

A proposta de Vitalik divide-se em três camadas:

Primeira camada: agente de governança pessoal. Cada pessoa roda seu próprio “Agent”, que pode inferir suas preferências pessoais a partir de textos, histórico de diálogos, declarações diretas, etc. Em outras palavras, é seu assessor privado de governança, que lê rapidamente 300 propostas e resume em três frases quais valem a pena sua participação.

Segunda camada: mecanismo de diálogo cívico assistido por IA. O Agent ajuda a resumir seus pontos de vista, transformando-os em conteúdo público, criando uma discussão estruturada semelhante ao pol.is e às Community Notes, identificando consensos e reduzindo antagonismos.

Terceira camada: mercado de previsão integrado por IA. Se um mecanismo de governança valoriza qualquer entrada de alta qualidade (propostas ou argumentos), pode-se criar um mercado de previsão: qualquer pessoa pode submeter inputs, e a IA permite apostas com tokens representando esses inputs; se o mecanismo “adotar” a entrada, paga-se um valor X ao detentor do token.

Governança descentralizada com informações confidenciais

Vitalik aponta que uma das maiores fraquezas de uma governança altamente descentralizada/democrática é que, quando decisões importantes dependem de informações confidenciais, ela não funciona bem. Exemplos comuns:

• Participação em conflitos ou negociações adversariais
• Mediação de controvérsias internas
• Decisões de remuneração ou alocação de fundos

Por isso, propõe usar provas de conhecimento zero (ZKP) para verificar elegibilidade de voto sem revelar identidade; ambientes de execução confiáveis (TEE) para que o LLM pessoal participe de decisões em “caixa preta”; e computação multipartidária segura (MPC) para tratar decisões envolvendo informações sensíveis.

Resumindo, essa arquitetura não visa substituir o julgamento humano por IA, mas aprimorar a qualidade de cada decisão humana.

IA é o motor, humanos são o volante

A metáfora de Vitalik “IA como motor, humanos como volante” é elegante, mas o peso do volante depende de quem o segura. Se 90% dos detentores entregarem totalmente o controle ao seu LLM, e esses LLM usarem dados de treinamento semelhantes e raciocínios parecidos, a governança descentralizada pode acabar sendo uma espécie de consenso AI homogêneo, mais eficiente que o voto humano, mas mais vulnerável a manipulações sistêmicas.

A viabilidade dessa visão depende de uma premissa fundamental: quantas pessoas estão dispostas a dedicar tempo para treinar e calibrar seus próprios agentes de IA para governar melhor? Se a resposta for “poucas, igual às atuais que votam”, então a governança por LLMs será apenas uma troca de oligarcas por assistentes de IA de oligarcas.

Por outro lado, pelo menos, Vitalik levantou a questão correta: o gargalo da governança descentralizada não é a tecnologia, mas a atenção. Se a IA puder ajudar a distribuir atenção ao invés de substituir o julgamento, essa direção merece atenção séria.