Quỹ Near khám phá "Bản sao kỹ thuật số" do AI cung cấp cho Quản trị DAO

Tóm tắt điều hành

Quỹ Near đang phát triển các đại biểu "bản sao kỹ thuật số" trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết tình trạng tham gia bỏ phiếu thấp liên tục trong tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) của mình. Sáng kiến này nhằm mục đích hợp lý hóa các quy trình quản trị, mặc dù nó đưa ra những cân nhắc mới về phi tập trung hóa và giám sát.

Chi tiết sự kiện

Quỹ Near, tổ chức giám sát giao thức Near layer-1, đang triển khai các đại biểu được hỗ trợ bởi AI để đại diện và bỏ phiếu thay mặt cho các thành viên DAO. Chiến lược này là một phản ứng trực tiếp đối với tỷ lệ tham gia DAO trung bình, thường dao động từ 15% đến 25%. Tỷ lệ thấp này có thể dẫn đến quyền lực tập trung, ra quyết định kém hiệu quả và tăng khả năng bị tấn công quản trị.

Theo Lane Rettig, nhà nghiên cứu tại Quỹ Near chuyên về AI và quản trị, các "bản sao kỹ thuật số" AI sẽ học sở thích của người dùng thông qua các tương tác như phỏng vấn, phân tích lịch sử bỏ phiếu và giám sát các nền tảng truyền thông xã hội như Telegram và Discord. Mục tiêu là cho phép các tác nhân AI này hành động và bỏ phiếu phù hợp với người dùng được chỉ định của họ, biến quản trị thành một quy trình "gần như tức thì".

Việc triển khai hệ thống này được lên kế hoạch theo từng giai đoạn. Nó sẽ bắt đầu với các cố vấn giống chatbot và dần tiến tới các đại biểu AI riêng lẻ. Tầm nhìn dài hạn, như Rettig đã trình bày, có thể liên quan đến việc "thay thế tất cả các tác nhân con người bằng một bản sao kỹ thuật số... để giải quyết vấn đề thờ ơ của cử tri, vấn đề tham gia này." Tuy nhiên, quỹ nhấn mạnh tầm quan trọng tiếp tục của "yếu tố con người" đối với các quyết định quan trọng, chẳng hạn như phân bổ quỹ hoặc chuyển đổi chiến lược. Hệ thống sẽ tích hợp đào tạo mô hình có thể kiểm chứng để đảm bảo phù hợp với giá trị của người dùng và tăng cường bảo mật.

Hàm ý thị trường

Việc giới thiệu các đại biểu AI có thể tăng cường đáng kể hiệu quả và khả năng mở rộng của DAO của Giao thức Near. Bằng cách tự động hóa việc bỏ phiếu dựa trên các sở thích đã học, nó nhằm mục đích giảm thiểu rủi ro liên quan đến sự tham gia thấp, bao gồm khả năng tấn công quản trị nơi một nhóm nhỏ người nắm giữ token có thể thông qua các đề xuất gây hại mà không bị chú ý. Nếu thành công, mô hình này có thể tạo tiền lệ cho quản trị do AI điều khiển trên các DAO khác trong hệ sinh thái Web3 rộng lớn hơn, có khả năng thay đổi các mô hình ra quyết định.

Ngược lại, cách tiếp cận này đặt ra câu hỏi về phi tập trung hóa thực sự và vai trò của giám sát của con người. Việc triển khai AI trong quản trị đưa ra những rủi ro mới, chẳng hạn như khả năng các tác nhân AI mắc lỗi nghiêm trọng hoặc bị xâm phạm, dẫn đến kết quả không mong muốn. Hơn nữa, việc tích hợp AI vào các hệ thống phi tập trung đặt ra các thách thức pháp lý và quy định mới, đặc biệt liên quan đến trách nhiệm pháp lý, thiên vị, minh bạch và bảo vệ dữ liệu. Các cơ quan quản lý, chẳng hạn như ở Liên minh Châu Âu, đang bắt đầu đề xuất các khuôn khổ để giải quyết trách nhiệm pháp lý của AI, điều này có thể có những tác động sâu rộng đối với các hệ thống tự trị như vậy.

Bình luận của chuyên gia

Lane Rettig của Quỹ Near đã nhấn mạnh "tầm nhìn cuối cùng" của các đại biểu AI như một giải pháp cho sự thờ ơ của cử tri. Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh sự cần thiết của sự tham gia của con người đối với các quyết định quan trọng. Rettig tuyên bố, "Tôi nghĩ rằng chắc chắn có một loại công việc mà bạn sẽ muốn con người đưa ra quyết định cuối cùng, nhấn nút." Quan điểm này thừa nhận những hạn chế cố hữu của các hệ thống AI hiện tại, mặc dù tinh vi, chúng hoạt động dựa trên suy luận xác suất và có thể tạo ra kết quả chung chung, thiên vị hoặc không chính xác nếu không có sự can thiệp có chủ ý của con người.

Bình luận từ cuộc thảo luận rộng rãi hơn về sự hội tụ của AI và blockchain nhấn mạnh rằng "nếu không có sự can thiệp có chủ ý của con người, các hệ thống này sẽ không phát triển – chúng sẽ trôi dạt." Điều này cho thấy rằng một hệ sinh thái AI-blockchain sẵn sàng cho tương lai yêu cầu đặt con người một cách có ý thức vào trong hệ thống. Điều này bao gồm các cơ chế như tranh luận của con người đối với các đề xuất quản trị do AI tạo ra, xem xét của con người đối với các hợp đồng thông minh do Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra và các trình xác thực của con người kiểm toán các quyết định AI trên chuỗi.

Bối cảnh rộng hơn

Sự hội tụ của công nghệ AI và Web3 đang định hình lại việc ra quyết định trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm dịch vụ tài chính và chuỗi cung ứng. Trong khi Web3 cung cấp các tương tác phi tập trung, không cần tin cậy, AI cung cấp hiệu quả và thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, sự tích hợp này dẫn đến những phức tạp pháp lý mới. Chẳng hạn, việc phân bổ trách nhiệm đối với tổn thất kinh tế, lạm dụng dữ liệu hoặc kết quả thiên vị từ các hệ thống AI tự trị trở nên thách thức khi không có sự giám sát tập trung. Bản chất không rõ ràng của nhiều mô hình AI làm phức tạp thêm lý do đằng sau các quyết định, làm dấy lên những lo ngại về tuân thủ và đạo đức.

Các tác nhân AI đã phổ biến trong không gian tiền điện tử, được sử dụng để xây dựng ứng dụng Web3, khởi chạy token và tương tác tự động với các giao thức. Sáng kiến của Quỹ Near minh họa một xu hướng ngày càng tăng trong việc tận dụng AI để giải quyết các thách thức cố hữu trong các hệ thống phi tập trung, đồng thời điều hướng bối cảnh ngày càng phát triển của việc giám sát quy định và các cân nhắc đạo đức đối với các công nghệ tự trị. Các tổ chức tích hợp AI vào Web3 phải phát triển các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ, tiến hành kiểm toán thường xuyên và duy trì sự giám sát phù hợp của con người để quản lý rủi ro một cách hiệu quả.