La Fondation Near explore les "jumeaux numériques" alimentés par l'IA pour la gouvernance des DAO

Résumé Exécutif

La Fondation Near développe des délégués "jumeaux numériques" d'intelligence artificielle (IA) pour remédier à la participation constamment faible des votants au sein de son organisation autonome décentralisée (DAO). Cette initiative vise à rationaliser les processus de gouvernance, bien qu'elle introduise de nouvelles considérations concernant la décentralisation et la surveillance.

L'événement en détail

La Fondation Near, qui supervise le protocole Near de couche 1, met en œuvre des délégués alimentés par l'IA pour représenter et voter au nom des membres de la DAO. Cette stratégie est une réponse directe aux taux de participation moyens de la DAO, qui se situent généralement entre 15 % et 25 %. Ces faibles taux peuvent entraîner une centralisation du pouvoir, une prise de décision inefficace et une vulnérabilité accrue aux attaques de gouvernance.

Selon Lane Rettig, chercheur à la Fondation Near spécialisé dans l'IA et la gouvernance, les "jumeaux numériques" IA apprendront les préférences des utilisateurs par le biais d'interactions telles que des entretiens, l'analyse de l'historique de vote et la surveillance des plateformes de médias sociaux comme Telegram et Discord. L'objectif est de permettre à ces agents IA d'agir et de voter en accord avec leurs utilisateurs désignés, transformant la gouvernance en un processus qui peut "se dérouler presque instantanément".

Le déploiement de ce système est prévu en plusieurs étapes. Il commencera par des conseillers de type chatbot et progressera vers des délégués IA individuels. La vision à long terme, telle qu'articulée par Rettig, implique potentiellement de "remplacer tous les acteurs humains par un jumeau numérique... pour résoudre ce problème d'apathie et de participation des votants". Cependant, la fondation souligne l'importance continue d'un "humain dans la boucle" pour les décisions critiques, telles que les allocations de fonds ou les pivots stratégiques. Le système intégrera une formation de modèle vérifiable pour assurer l'alignement avec les valeurs des utilisateurs et améliorer la sécurité.

Implications pour le marché

L'introduction de délégués IA pourrait améliorer considérablement l'efficacité et l'évolutivité du DAO du protocole Near. En automatisant le vote en fonction des préférences apprises, il vise à atténuer les risques associés à une faible participation, y compris le potentiel d'attaques de gouvernance où un petit groupe de détenteurs de jetons pourrait faire passer des propositions préjudiciables inaperçues. En cas de succès, ce modèle pourrait établir un précédent pour la gouvernance axée sur l'IA dans d'autres DAO au sein de l'écosystème Web3 plus large, modifiant potentiellement les paradigmes de prise de décision.

Inversement, cette approche soulève des questions concernant la véritable décentralisation et le rôle de la surveillance humaine. Le déploiement de l'IA dans la gouvernance introduit de nouveaux risques, tels que le potentiel pour les agents IA de commettre des erreurs critiques ou d'être compromis, entraînant des résultats inattendus. En outre, l'intégration de l'IA dans les systèmes décentralisés présente de nouveaux défis juridiques et réglementaires, en particulier en ce qui concerne la responsabilité, les biais, la transparence et la protection des données. Les organismes de réglementation, tels que ceux de l'Union européenne, commencent à proposer des cadres pour aborder la responsabilité de l'IA, ce qui pourrait avoir des implications considérables pour de tels systèmes autonomes.

Commentaire d'expert

Lane Rettig de la Fondation Near a souligné la "vision finale" des délégués IA comme solution à l'apathie des votants. Cependant, il a également souligné la nécessité d'une implication humaine pour les décisions importantes. Rettig a déclaré : "Je pense qu'il y a certainement une catégorie de choses pour lesquelles vous voudrez que l'humain prenne la décision finale, appuie sur la gâchette." Cette perspective reconnaît les limitations inhérentes des systèmes d'IA actuels qui, malgré leur sophistication, opèrent sur l'inférence probabiliste et peuvent générer des résultats génériques, biaisés ou inexacts sans une contribution humaine intentionnelle.

Les commentaires issus de la discussion plus large sur la convergence de l'IA et de la blockchain soulignent que "sans une contribution humaine intentionnelle, ces systèmes n'évoluent pas – ils dérivent." Cela suggère qu'un écosystème IA-blockchain prêt pour l'avenir nécessite de placer consciemment les humains au sein du système. Cela inclut des mécanismes tels que le débat humain pour les propositions de gouvernance générées par l'IA, l'examen humain des contrats intelligents générés par les modèles de langage étendu (LLM) et les validateurs humains auditant les décisions de l'IA sur la chaîne.

Contexte plus large

La convergence des technologies d'IA et Web3 remodèle la prise de décision dans divers secteurs, y compris les services financiers et les chaînes d'approvisionnement. Tandis que Web3 offre des interactions décentralisées et sans confiance, l'IA fournit efficacité et informations basées sur les données. Cette intégration, cependant, entraîne de nouvelles complexités juridiques. Par exemple, l'attribution de la responsabilité pour les pertes économiques, l'utilisation abusive des données ou les résultats biaisés des systèmes d'IA autonomes devient difficile en l'absence de surveillance centralisée. La nature opaque de nombreux modèles d'IA complique encore le raisonnement derrière les décisions, soulevant des préoccupations de conformité et d'éthique.

Les agents IA sont déjà répandus dans l'espace crypto, utilisés pour construire des applications Web3, lancer des jetons et interagir de manière autonome avec les protocoles. L'initiative de la Fondation Near illustre une tendance croissante à tirer parti de l'IA pour résoudre les défis inhérents aux systèmes décentralisés, tout en naviguant dans le paysage évolutif du contrôle réglementaire et des considérations éthiques pour les technologies autonomes. Les organisations intégrant l'IA dans Web3 doivent développer des cadres de gouvernance robustes, effectuer des audits réguliers et maintenir une surveillance humaine appropriée pour gérer efficacement les risques.