Vitalik Buterin เสนอเอเจนต์ AI สำหรับการลงคะแนนแบบกระจายศูนย์

• วาทิลิก บูเทริน เสนอให้ใช้เอเจนต์ AI ส่วนตัวในการลงคะแนนแทนผู้ใช้ใน DAO

• ตัวแทนสนทนาสาธารณะสามารถรวมมุมมองโดยใช้ LLM และหลักฐานความรู้ศูนย์

• การคำนวณหลายฝ่ายและ TEE อาจรักษาความลับของข้อมูลส่วนตัวในกระบวนการตัดสินใจด้านการบริหารจัดการที่ซับซ้อน

วาทิลิก บูเทริน ผู้ร่วมก่อตั้ง Ethereum ได้อธิบายแนวทางใหม่ในการบริหารจัดการโดยใช้ AI ในการสนทลล่าสุด เขาแย้งว่าโมเดลภาษาใหญ่ส่วนตัวสามารถช่วยให้ผู้ใช้จัดการกับการตัดสินใจนับพันในองค์กรแบบกระจายอำนาจ ด้วยวิธีนี้ AI จะเสริมพลังให้กับผู้เข้าร่วม แทนที่จะรวมอำนาจไว้ในกลุ่มตัวแทนเพียงไม่กี่คน ซึ่งเป็นการแก้ปัญหาข้อจำกัดด้านความสนใจและความเชี่ยวชาญในระยะยาว

เอเจนต์บริหารจัดการส่วนตัวเพื่อการลงคะแนน

บูเทรินเสนอว่าเอเจนต์ AI ส่วนตัวสามารถลงคะแนนตามข้อความสนทนา ความชอบที่ประกาศไว้ และข้อมูลที่ผู้ใช้ให้ไว้ หากเอเจนต์ไม่แน่ใจในท่าทีของบุคคลและเรื่องนั้นมีความสำคัญ ก็จะสอบถามโดยตรงกับบุคคลนั้น

วิธีนี้ช่วยให้ผู้เข้าร่วมยังคงได้รับข้อมูลและมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจสำคัญ โดยเน้นว่ารูปแบบนี้หลีกเลี่ยงการลดอำนาจของผู้ใช้ในระบบการมอบหมายแบบมาตรฐาน

เอเจนต์ส่วนตัวเหล่านี้สามารถปรับตัวให้สอดคล้องกับค่านิยมของผู้ใช้ตลอดเวลา คัดกรองการตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง ในขณะเดียวกันก็รักษาการตัดสินใจของมนุษย์ แตกต่างจากโมเดลการมอบหมายในปัจจุบันที่ผู้สนับสนุนยังคงมีอิทธิพลหลังจากการลงคะแนนเพียงครั้งเดียว ระบบนี้ยังช่วยลดภาระทางปัญญา ทำให้การเข้าร่วมในองค์กรอัตโนมัติแบบกระจายที่ซับซ้อนเป็นไปได้ง่ายขึ้น

ตัวแทนสนทนาสาธารณะรวมมุมมองกลุ่ม

บูเทรินยังกล่าวถึงความท้าทายในการรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มต่าง ๆ เขาเสนอให้ใช้ตัวแทนสนทนาสาธารณะที่สามารถสรุปความเหมือนกันในข้อมูลของผู้เข้าร่วมโดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัว

ระบบที่เสริมด้วย LLM นี้สามารถแปลงมุมมองส่วนตัวเป็นรูปแบบที่สามารถแบ่งปันได้ พร้อมทั้งปกป้องความเป็นนิรนาม หลักฐานความรู้ศูนย์สามารถใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยของตัวตนผู้เข้าร่วมในระหว่างการสนทนา ช่วยให้สามารถรวบรวมความคิดเห็นโดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว

วิธีนี้ช่วยปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจให้ดีกว่าระบบการลงคะแนนแบบเส้นตรง ซึ่งมักไม่สามารถพิจารณาความรู้ที่กระจายอยู่ได้ เอเจนต์ AI ของผู้เข้าร่วมสามารถตอบสนองตามข้อมูลรวมกลุ่ม ทำให้เกิดการสร้างฉันทามติที่แม่นยำและมีข้อมูลมากขึ้น วิธีนี้เป็นสะพานเชื่อมระหว่างความคิดเห็นส่วนตัวและการพิจารณาของกลุ่ม

การคำนวณหลายฝ่ายสนับสนุนการตัดสินใจที่เป็นความลับ

สุดท้าย บูเทรินสำรวจการใช้การคำนวณหลายฝ่ายเพื่อจัดการกับการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนตัว เอเจนต์ AI ส่วนตัวสามารถประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย เช่น TEE หรือระบบที่รับรองด้วยคริปโตกราฟี แล้วส่งออกเฉพาะผลลัพธ์การตัดสินใจเท่านั้น

ทั้งผู้เข้าร่วมและผู้อื่นจะไม่เห็นข้อมูลพื้นฐาน ซึ่งรักษาความลับของข้อมูล วิธีนี้เหมาะสำหรับการเจรจา ข้อพิพาท และการตัดสินใจด้านค่าตอบแทน โดยรักษาความเป็นส่วนตัวของตัวตนและเนื้อหา

แนวทางแบบชั้นหลายชั้นนี้ผสมผสาน AI ส่วนตัว การสรุปข้อมูลร่วมกัน และความปลอดภัยทางคริปโตกราฟี เป็นแนวทางที่อาจเป็นแม่แบบสำหรับการขยายขนาดของการบริหารแบบประชาธิปไตยในระบบแบบกระจาย