Vitalik Buterin：人工智能将加强DAO治理

（MENAFN- Crypto Breaking）以太坊联合创始人Vitalik Buterin认为，人工智能可能通过解决一个核心限制——人类注意力，来重塑去中心化治理。在周日的X（前Twitter）帖子中，他警告说，尽管像DAO这样的民主模型充满潜力，但当成员必须应对大量问题，且时间和专业知识有限时，决策就会受到阻碍。DAO的参与率通常较低——大约在15%到25%之间——这种动态可能集中影响力，并在攻击者试图在缺乏广泛审查的情况下通过提案时引发破坏性操作。整个加密生态系统正关注AI工具如何改变治理、隐私和参与。

主要要点

• 注意力限制被认为是民主链上治理的主要瓶颈，可能阻碍DAO的及时决策。
• 代理虽然常见，但存在削弱投票者权力和将控制权集中在少数代表手中的风险。
• DAO的平均参与率约为15%至25%，为治理攻击和不一致的提案提供了机会。
• 包括大型语言模型在内的AI助手，若配备隐私和透明度保障，可能会提供相关信息并自动代表成员投票。
• 隐私仍是关键设计问题；关于私有LLMs或“黑箱”个人代理的提案旨在保护敏感数据，同时支持明智判断。
• 诸如Near Foundation的AI代表等平行努力，展示了可扩展、参与式治理模型的实际探索。

**市场背景：**治理讨论正伴随着对AI安全、链上透明度和代币加权投票机制监管审查的更广泛讨论展开。随着网络规模扩大，AI辅助决策的试验可能影响新提案的审查和执行速度，进而影响流动性、风险偏好和用户参与度。

为何重要

AI辅助治理的概念在加密治理的关键时刻出现。如果DAO要实现超越小众社区的有意义扩展，就必须解决“注意力问题”，即限制谁能参与以及参与的频率。Buterin的观点集中在，没有广泛且知情的参与，治理可能偏向一小部分声音大者，甚至更糟，变得易受协调攻击。引用的参与率范围（15%至25%）凸显了多元、全球分布社区中共识的脆弱性。当只有一部分成员参与时，持有集中代币的协调行动者可能操控结果，偏离更广泛的基础。

AI助手提供了一条潜在路径，可以将繁琐的政策选项转化为可操作的投票，依据个人偏好量身定制。其核心思想是个人代理能观察用户的输入——写作、对话和明确声明——以推断投票行为。如果用户对某个问题不确定，代理会请求输入并提供相关背景信息以帮助决策。这种方法可以显著提高有效参与度，而无需每个成员深入研究每个提案。该概念基于当前对大型语言模型（LLMs）的研究，这些模型能整合多源数据，提供简明的投票选项。

然而，隐私问题尤为重要。Buterin强调，任何允许更细粒度输入的系统都必须保护敏感信息。一些治理难题正源于谈判、内部争端或资金决策中涉及的敏感材料，参与者希望不公开披露。关于隐私保护架构的提案包括本地处理数据的私有LLMs或只输出投票判断、不泄露私密输入的加密方法。目标是在赋予投票者权力的同时，保护其个人信息。

行业内的声音也呼应这一紧张关系。Near Foundation的研究员Lane Rettig强调，使用AI驱动的数字孪生代表DAO成员投票的努力，是应对低投票率的措施之一。该基金会在公开讨论和研究报道中探索了这一概念。这些原型旨在保持治理的合法性，同时降低参与门槛。行业普遍认为，AI驱动的治理必须透明、可审计且保护隐私，才能赢得多元社区的广泛信任。

隐私考虑不仅是次要问题，而是任何治理增强方案的核心。Buterin强调，未来的架构应能在不暴露输入的情况下，让个人数据由个人LLM处理。在这种情况下，代理只输出最终判断，保密私密文件、对话和决策内容。设计系统时，需在扩大参与和保护敏感信息之间找到平衡。这一平衡将影响AI辅助治理在各网络和生态系统中的试验节奏和方式。

随着领域发展，几个方面值得密切关注。首先，具体试点项目将揭示AI代表是否能有效提升投票率和决策质量，同时保持问责。第二，治理模型需设有安全措施，防止自动投票被操控或泄露敏感数据。第三，隐私保护技术对维护用户信任至关重要，尤其是在涉及项目走向的谈判或资金决策中。最后，生态系统将关注安全性和韧性，防范新型治理攻击及其应对措施。

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