Vitalik Buterin：人工智慧將加強DAO治理

(MENAFN- Crypto Breaking) 以太坊共同創始人Vitalik Buterin認為，人工智慧可能重塑去中心化治理，解決一個核心限制：人類注意力。在星期日於X上的一篇貼文中，他警告儘管像DAO這樣的民主模型充滿承諾，但當成員必須在有限的時間和專業知識下應對大量議題時，決策過程會受到阻礙。DAO的參與率常被引用為較低——通常在15%到25%之間——這種動態可能集中影響力，並在攻擊者試圖在未經廣泛審查的情況下通過提案時引發破壞性操作。更廣泛的加密生態系統正密切關注AI工具如何改變治理、隱私和參與。

重點摘要

• 注意力限制被認為是民主鏈上治理的主要瓶頸，可能阻礙DAO的及時決策。
• 代理雖然常見，但有使選民喪失權力並將控制權集中在少數代理人手中的風險。
• DAO的參與率約為15–25%，為治理攻擊和不一致的提案提供了機會。
• 包括大型語言模型在內的AI助手，若有隱私與透明度保障，能夠提供相關資訊並自動代表成員投票。
• 隱私仍是關鍵設計考量；私有LLMs或“黑箱”個人代理的提案旨在保護敏感資料，同時促進明智判斷。
• 例如Near基金會的AI代理，展示了可擴展且具有參與性的治理模型的實務探索。

**市場背景：**治理討論正伴隨著對AI安全、鏈上透明度及代幣權重投票機制監管的更廣泛討論展開。隨著網絡規模擴大，AI協助決策的試驗可能影響新提案的審核與執行速度，進而影響流動性、風險情緒與用戶參與度。

為何重要

AI協助治理的概念在加密治理中來到一個關鍵時刻。如果DAO要在超越小眾社群的層面上有意義地擴展，就必須解決“注意力問題”，即限制參與者數量與頻率的問題。Buterin的論點集中在，若缺乏廣泛且有資訊的參與，治理可能偏向一個喧鬧少數的偏好，甚至更糟，變得易受協調攻擊。引用的參與率範圍常為15–25%，凸顯多元、全球分散社群中共識的脆弱性。當只有少數成員參與時，持有集中代幣的協調行動者能操控結果，導致不反映大多數的決策。

AI助手提供了一條潛在的前進路徑，能將繁雜的政策選項轉化為可行的投票，並根據個人偏好量身定制。這一想法基於能觀察用戶輸入——如寫作、對話和明確陳述——以推斷投票行為的個人代理。若用戶對某議題不確定，代理會徵求意見並提供相關背景資訊來幫助決策。此方法能大幅提升有效參與度，而不需每個成員深入研究每個提案。這一概念根植於目前對大型語言模型（LLMs）的研究，這些模型能整合多源資料，並呈現簡明的選項供投票者考慮。

然而，隱私問題仍是重大考量。Buterin強調，任何能提供更細緻輸入的系統都必須保護敏感資訊。一些治理挑戰正是因為談判、內部爭議或資金討論常涉及參與者不願公開的資料。私有LLMs或加密技術的提案，旨在本地處理資料或只輸出投票判斷，避免揭露私人輸入。目標是平衡賦權與保護個人資訊。

業界聲音也呼應這一緊張關係。Near基金會的研究員Lane Rettig指出，利用AI驅動的數位雙胞胎代表DAO成員投票，以應對低投票率的努力。Near基金會在相關報導中描述了這些原型，旨在維持治理正當性，同時降低參與門檻。這反映出行業普遍共識：AI驅動的治理必須透明、可審計且尊重隱私，才能獲得多元社群的廣泛信任。

隱私考量不僅是次要問題，而是任何治理擴展方案的核心。Buterin強調，應設計一個隱私優先的架構，讓用戶的私人資料能由個人LLM處理，而不暴露於他人。在此情境下，代理僅輸出最終判斷，保留私密文件、對話與討論的機密性。挑戰在於設計能擴展參與度又不損害敏感資訊或成為監控與濫用新途徑的系統。開放性與隱私的平衡，將塑造未來在各網絡與生態系統中AI治理實驗的節奏與性質。

隨著領域發展，幾個議題值得密切關注。首先，實際試點能否顯著提升投票率與決策品質，同時維持問責性。第二，治理模型需建立堅實的安全措施，以防止自動投票被操控或秘密資料洩露。第三，保護用戶隱私的技術將是維持信任的關鍵，尤其在涉及協商或資金決策時。最後，生態系統將關注安全性與韌性，並防範新型治理攻擊與相應的防護措施。

**風險與合作聲明：**加密資產具有高波動性，資金有風險。本文可能包含合作連結。

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