Віталік Бутерін пропонує агентів ШІ для децентралізованого голосування

• Віталік Бутерін пропонує використовувати персональні агентів штучного інтелекту для голосування від імені користувачів у DAO.

• Публічні агенти для обговорень можуть агрегувати думки за допомогою великих мовних моделей (LLMs) та доказів із нульовим розголошенням.

• Мультисторонні обчислення та ТЕЕ (Trusted Execution Environments) можуть забезпечити конфіденційність приватних даних у складних управлінських рішеннях.

Співзасновник Ethereum Віталік Бутерін у недавній дискусії окреслив новий підхід до управління з використанням ШІ. Він стверджує, що персональні великі мовні моделі можуть допомогти користувачам керувати тисячами рішень у децентралізованих організаціях. Таким чином, ШІ надає можливість учасникам впливати, а не концентрувати владу у кількох делегатів, що вирішує давні проблеми уваги та експертності.

Персональні агенти управління для голосування

Бутерін запропонував, що персональні агенти ШІ можуть голосувати на основі письмових повідомлень користувачів, бесід та заявлених уподобань. Якщо агент не впевнений у позиції особи і питання є важливим, він безпосередньо запитує користувача.

Це забезпечує інформованість учасників і зберігає їхній вплив на важливі рішення. Він підкреслив, що ця модель уникає знецінення ролі учасників, яке часто трапляється у стандартних системах делегування.

Ці персональні агенти можуть постійно узгоджуватися з цінностями користувачів, фільтрувати релевантні рішення і зберігати людське судження. На відміну від сучасних моделей делегування, підтримувачі зберігають вплив поза межами одного голосу. Система також зменшує когнітивне навантаження, роблячи участь у складних децентралізованих автономних організаціях більш доступною.

Публічні агенти для об’єднання колективних думок

Бутерін також порушив питання агрегування інформації в групах. Він запропонував публічних агентів для обговорень, які підсумовують спільні риси у внесках учасників без розкриття приватних даних.

Системи з підтримкою LLM можуть перетворювати особисті погляди у формат, що легко ділитися, при цьому захищаючи анонімність. Докази із нульовим розголошенням можуть додатково забезпечити безпеку ідентичності учасників під час обговорень, дозволяючи колективний внесок і збереження приватності.

Такий підхід покращує процес прийняття рішень порівняно з лінійними моделями голосування, які часто не враховують розподілені знання. Агенти учасників можуть реагувати на основі агрегованих інсайтів, що сприяє більш точному та обґрунтованому досягненню консенсусу. Це з’єднує приватні думки із груповими обговореннями.

Мультисторонні обчислення для конфіденційних рішень

Насамкінець, Бутерін розглянув застосування мультисторонніх обчислень для прийняття рішень, що містять приватну інформацію. Персональні агенти ШІ можуть обробляти чутливі дані у захищених середовищах, таких як ТЕЕ або криптографічно гарантовані системи, і видавати лише остаточне рішення.

Ніхто, окрім учасників, не бачить вихідних даних, що зберігає конфіденційність. Такий підхід застосовний до переговорів, спорів і рішень щодо компенсацій, забезпечуючи приватність ідентичностей і змісту учасників.

Цей багаторівневий підхід поєднує персональний ШІ, колективне підсумовування та криптографічну безпеку, пропонуючи потенційний план масштабування демократичного управління у децентралізованих системах.