DAO được hỗ trợ bởi AI đang gia tăng: 5 thách thức đáng chú ý

Tác giả: William M. Peaster, Bankless; Được biên soạn bởi: White Water, Golden Finance

Ngay từ năm 2014, Vitalik Buterin, người sáng lập Ethereum, đã bắt đầu coi các đại lý tự trị và DAO vẫn là một. giấc mơ xa vời đối với hầu hết mọi người.

Trong tầm nhìn ban đầu của mình, như ông mô tả trong "DAO, DAC, DA, v.v.: Hướng dẫn chưa đầy đủ về thuật ngữ," DAO là các thực thể phi tập trung với “tự động hóa ở trung tâm và con người ở rìa”—các tổ chức dựa vào hệ thống phân cấp mã thay vì con người để duy trì hiệu quả và tính minh bạch.

Mười năm sau, Jesse Walden của Variant "DAO 2.0" vừa được xuất bản, phản ánh sự phát triển của DAO trong thực tế kể từ tác phẩm đầu tiên của Vitalik.

Tóm lại, Walden đã chỉ ra rằng Làn sóng DAO ban đầu thường giống với các hợp tác xã, tức là Kỹ thuật số lấy con người làm trung tâm các tổ chức không nhấn mạnh đến tự động hóa.

Tuy nhiên, Walden vẫn tiếp tục tin rằng Những tiến bộ mới trong trí tuệ nhân tạo— Lớn đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ (LLM) và các mô hình tổng quát, hiện hứa hẹn sẽ hỗ trợ tốt hơn quyền tự chủ phi tập trung mà Vitalik đã thấy trước 10 năm trước.

Tuy nhiên, khi các thử nghiệm DAO ngày càng sử dụng các tác nhân trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ phải đối mặt với những hệ lụy và vấn đề mới ở đây. Dưới đây, chúng ta hãy xem năm lĩnh vực chính mà DAO phải giải quyết khi kết hợp trí tuệ nhân tạo vào cách tiếp cận của họ.

Chuyển đổi quản trị

Trong khuôn khổ ban đầu của Vitalik, DAO nhằm mục đích đạt được điều này bằng cách mã hóa các quy tắc quản trị trên- chuỗi để giảm sự phụ thuộc vào việc ra quyết định có tính phân cấp của con người.

Ban đầu, con người vẫn còn “ở rìa” nhưng vẫn rất quan trọng đối với những phán đoán phức tạp. Trong thế giới DAO 2.0 mà Walden mô tả, con người vẫn ở bên lề—cung cấp vốn và định hướng chiến lược—nhưng trung tâm quyền lực ngày càng không còn là con người nữa.

Động lực này sẽ xác định lại khả năng quản trị của nhiều DAO. Chúng ta vẫn sẽ thấy các liên minh của con người đàm phán và bỏ phiếu về kết quả, nhưng các quyết định hoạt động thuộc mọi loại sẽ ngày càng được hướng dẫn bởi mô hình học tập của các mô hình AI. Làm thế nào để đạt được sự cân bằng này hiện đang là một câu hỏi mở và không gian thiết kế.

Giảm thiểu sai lệch mô hình

Tầm nhìn ban đầu của DAO nhằm đạt được điều này thông qua mã minh bạch, bất biến để chống lại sự thiên vị của con người, tham nhũng và kém hiệu quả.

Giờ đây, thách thức chính là chuyển từ những quyết định không đáng tin cậy của con người sang việc đảm bảo rằng các tác nhân AI “phù hợp” với các mục tiêu của DAO. Lỗ hổng chính ở đây không còn là sự thông đồng của con người mà là sự sai lệch của mô hình: nguy cơ DAO được hỗ trợ bởi AI tối ưu hóa các số liệu hoặc hành vi đi chệch khỏi kết quả dự định của con người.

Trong mô hình DAO 2.0, vấn đề nhất quán này (ban đầu là một vấn đề triết học trong giới an toàn AI) trở thành một vấn đề thực tế trong kinh tế và quản trị.

Đây có thể không phải là mối quan tâm chính đối với các DAO ngày nay đang thử nghiệm các công cụ AI cơ bản, nhưng khi các mô hình AI trở nên tiên tiến hơn và được tích hợp sâu vào các cấu trúc quản trị phi tập trung, hy vọng nó sẽ trở thành chủ đề được giám sát kỹ lưỡng và các lĩnh vực chính của sự cải tiến.

Bề mặt tấn công mới

Hãy nghĩ đến cuộc thi Freysa gần đây, nơi con người p0pular.eth đánh lừa AI ​​đại lý Freysa đã giành được 47.000 đô la tiền Ether do hiểu sai chức năng "phê duyệt" của nó.

Mặc dù Freysa đã tích hợp sẵn các biện pháp bảo vệ—hướng dẫn rõ ràng không bao giờ gửi giải thưởng—sự sáng tạo của con người cuối cùng đã vượt xa mô hình, khai thác sự tương tác giữa các lời nhắc và logic mã cho đến khi trí tuệ nhân tạo được giải phóng vốn.

Ví dụ cạnh tranh ban đầu này nhấn mạnh rằng khi DAO kết hợp các mô hình AI phức tạp hơn, chúng cũng sẽ kế thừa các bề mặt tấn công mới. Giống như Vitalik lo lắng về việc DO hoặc DAO bị con người thông đồng, giờ đây DAO 2.0 phải xem xét các đầu vào đối nghịch đối với dữ liệu đào tạo AI hoặc các cuộc tấn công kỹ thuật đúng lúc.

Việc thao túng quy trình suy luận của LL.M., cung cấp dữ liệu trên chuỗi gây hiểu lầm hoặc tác động một cách tinh vi đến các thông số của nó có thể trở thành một hình thức “tiếp quản quản trị” mới, trong đó chiến trường chuyển từ đa số con người bỏ phiếu tấn công vào các hình thức khai thác trí tuệ nhân tạo tinh vi và phức tạp hơn.

Các vấn đề tập trung mới

Sự phát triển của DAO 2.0 sẽ chuyển quyền lực đáng kể cho những người sáng tạo, đào tạo và những người kiểm soát mô hình AI cơ bản của một DAO cụ thể, động lực này có thể dẫn đến các dạng điểm nghẹt tập trung mới.

Tất nhiên, việc đào tạo và duy trì các mô hình AI tiên tiến đòi hỏi chuyên môn và cơ sở hạ tầng chuyên biệt, vì vậy ở một số tổ chức trong tương lai, chúng ta sẽ thấy sự chỉ đạo dường như nằm trong tay cộng đồng, nhưng thực tế lại nằm trong tay các chuyên gia lành nghề .

Điều này có thể hiểu được. Nhưng trong tương lai, sẽ rất thú vị khi theo dõi cách DAO dành cho thử nghiệm AI phản ứng với các vấn đề như cập nhật mô hình, điều chỉnh tham số và cấu hình phần cứng.

Chiến lược so với hoạt động chiến lược Vai trò và hỗ trợ cộng đồng

Sự khác biệt giữa “Chiến lược và hoạt động” của Walden cho thấy sự cân bằng lâu dài: AI có thể xử lý các nhiệm vụ DAO hàng ngày, trong khi con người sẽ đưa ra định hướng chiến lược.

Tuy nhiên, khi các mô hình trí tuệ nhân tạo trở nên tiên tiến hơn, chúng cũng có thể dần dần xâm chiếm lớp chiến lược của DAO. Theo thời gian, vai trò của “người bên lề” có thể bị thu hẹp hơn nữa.

Điều này đặt ra câu hỏi: Điều gì sẽ xảy ra với làn sóng DAO tiếp theo được hỗ trợ bởi AI, trong đó trong nhiều trường hợp, con người có thể chỉ cung cấp vốn và quan sát từ bên ngoài?

Trong mô hình này, liệu con người phần lớn sẽ trở thành những nhà đầu tư có thể hoán đổi cho nhau với mức độ ảnh hưởng tối thiểu, chuyển từ quyền đồng sở hữu thương hiệu sang thứ gì đó giống với cỗ máy kinh tế tự trị được quản lý bởi trí tuệ nhân tạo?

Tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy xu hướng hướng tới các mô hình tổ chức nhiều hơn trong kịch bản DAO, nơi con người chỉ đóng vai trò là cổ đông thụ động hơn là người quản lý tích cực. Tuy nhiên, do ngày càng có ít quyết định có ý nghĩa đối với con người và việc cung cấp vốn trên chuỗi ở nơi khác trở nên dễ dàng hơn nên việc duy trì sự hỗ trợ của cộng đồng có thể trở thành một thách thức liên tục theo thời gian.

Cách duy trì tính chủ động với DAO

Tin vui là tất cả những thách thức trên đều có thể được chủ động hóa được giải quyết. Ví dụ:

• Về mặt quản trị - DAO có thể thử các cơ chế quản trị để cung cấp nhân lực cử tri với Hoặc một ủy ban luân phiên gồm các chuyên gia con người bảo lưu một số quyết định có tác động cao.

• Về tính không nhất quán - bằng cách coi việc kiểm tra tính nhất quán là chi phí hoạt động định kỳ (như kiểm toán bảo mật), DAO có thể đảm bảo rằng lòng trung thành của tác nhân AI đối với mục tiêu chung không phải là một -thời gian vấn đề tình dục, nhưng một trách nhiệm liên tục.

• Giới thiệu về tính tập trung – DAO có thể đầu tư vào việc xây dựng kỹ năng rộng rãi hơn cho các thành viên trong cộng đồng. Theo thời gian, điều này sẽ giảm thiểu rủi ro khi một số “phù thủy AI” kiểm soát quản trị và thúc đẩy cách tiếp cận phi tập trung trong quản lý công nghệ.

• Về hỗ trợ - Khi con người trở thành bên liên quan thụ động trong nhiều DAO hơn, các tổ chức này có thể tăng gấp đôi việc kể chuyện, sứ mệnh chung và lễ nghi cộng đồng để vượt qua logic phân bổ vốn ngay lập tức và duy trì lâu dài hỗ trợ có thời hạn.

Dù điều gì xảy ra tiếp theo thì rõ ràng là tương lai ở đây rất tươi sáng.

Hãy xem xét cách Vitalik gần đây đã triển khai Deep Funding, đây không phải là một nỗ lực của DAO mà nhằm mục đích tiên phong tạo ra một cơ chế tài trợ mới để phát triển nguồn mở Ethereum bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và đánh giá của con người.

Đây chỉ là một thử nghiệm mới nhưng nó nêu bật một xu hướng rộng lớn hơn: sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và cộng tác phi tập trung đang tăng tốc. Khi các cơ chế mới xuất hiện và trưởng thành, chúng ta có thể mong đợi DAO ngày càng thích ứng và mở rộng các ý tưởng AI này. Những đổi mới này sẽ mang lại những thách thức đặc biệt, vì vậy bây giờ là lúc để bắt đầu chuẩn bị.