วิทาลิก บูเทอริน ผู้ร่วมก่อตั้ง Ethereum โต้แย้งว่า ปัญญาประดิษฐ์อาจเปลี่ยนแปลงการบริหารแบบกระจายศูนย์โดยแก้ไขข้อจำกัดหลัก: ความสนใจของมนุษย์ ในโพสต์เมื่อวันอาทิตย์บน X เขาเตือนว่า แม้โมเดลประชาธิปไตยอย่าง DAO จะมีสัญญา แต่การตัดสินใจมักถูกขัดขวางเมื่อสมาชิกต้องรับมือกับปริมาณปัญหาที่ล้นหลามด้วยเวลาจำกัดและความเชี่ยวชาญที่จำกัด อัตราการมีส่วนร่วมใน DAO มักถูกอ้างถึงว่าต่ำ — โดยทั่วไปอยู่ระหว่าง 15% ถึง 25% — ซึ่งเป็นพลวัตที่สามารถรวมอิทธิพลและเชิญชวนกลยุทธ์ที่เป็นอันตรายเมื่อผู้โจมตีพยายามผ่านข้อเสนอโดยไม่ผ่านการตรวจสอบอย่างกว้างขวาง ระบบนิเวศคริปโตโดยรวมกำลังจับตามองว่าเครื่องมือ AI จะเปลี่ยนแปลงการบริหาร การรักษาความเป็นส่วนตัว และการมีส่วนร่วมอย่างไร
สาระสำคัญ
ข้อจำกัดด้านความสนใจถูกระบุว่าเป็นอุปสรรคหลักในระบบการบริหารแบบบนบล็อกเชนแบบประชาธิปไตย ซึ่งอาจขัดขวางการตัดสินใจที่รวดเร็วใน DAO
การมอบอำนาจในการลงคะแนน แม้จะเป็นเรื่องปกติ แต่ก็เสี่ยงที่จะทำให้ผู้ลงคะแนนถูกลดอำนาจและรวมศูนย์อำนาจไว้ในกลุ่มตัวแทนไม่กี่คน
อัตราการมีส่วนร่วมใน DAO เฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 15–25% ซึ่งเปิดโอกาสให้เกิดการโจมตีด้านการบริหารและข้อเสนอที่ไม่สอดคล้องกัน
ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ อาจนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องและลงคะแนนโดยอัตโนมัติแทนสมาชิกได้ หากมีการรักษาความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใสที่เหมาะสม
ความเป็นส่วนตัวยังคงเป็นปัญหาด้านการออกแบบที่สำคัญ; ข้อเสนอสำหรับ LLM ส่วนตัวหรือ “กล่องดำ” ของตัวแทนส่วนบุคคลมีเป้าหมายเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในขณะเดียวกันก็ให้ข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการตัดสินใจ
ความพยายามในระดับเดียวกัน เช่น ตัวแทน AI จาก Near Foundation แสดงให้เห็นถึงการสำรวจเชิงปฏิบัติในโมเดลการบริหารแบบมีส่วนร่วมและสามารถขยายได้
บริบทตลาด: การสนทนาเรื่องการบริหารกำลังดำเนินไปท่ามกลางการพูดคุยที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความปลอดภัยของ AI ความโปร่งใสบนบล็อกเชน และการตรวจสอบกฎระเบียบเกี่ยวกับกลไกการลงคะแนนเสียงตามน้ำหนักโทเคน เมื่อเครือข่ายขยายตัว การทดลองใช้การตัดสินใจโดย AI อาจมีอิทธิพลต่อความรวดเร็วในการตรวจสอบและดำเนินการข้อเสนอใหม่ ส่งผลต่อสภาพคล่อง ความรู้สึกเสี่ยง และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ในระบบนิเวศคริปโต
ทำไมจึงสำคัญ
แนวคิดเรื่องการบริหารโดยใช้ AI เข้าสู่ระบบคริปโตในช่วงเวลาสำคัญ หาก DAO ต้องการขยายตัวอย่างมีความหมายเกินกว่าชุมชนเฉพาะกลุ่ม พวกเขาต้องแก้ไข “ปัญหาความสนใจ” ที่จำกัดผู้เข้าร่วมและความถี่ในการมีส่วนร่วมของพวกเขา บูเทอรินเน้นว่าหากไม่มีการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางและมีข้อมูลครบถ้วน การบริหารอาจล่องลอยไปตามความชอบของกลุ่มเสียงดังหรือแย่กว่านั้นคือเสี่ยงต่อการโจมตีแบบประสานกัน อัตราการมีส่วนร่วมที่อ้างถึงบ่อยครั้งอยู่ที่ 15–25% เน้นให้เห็นถึงความเปราะบางของฉันทามติในชุมชนที่กระจายอยู่ทั่วโลก เมื่อสมาชิกเพียงบางส่วนเข้าร่วม กลุ่มผู้มีอิทธิพลที่ถือโทเคนจำนวนมากสามารถบงการผลลัพธ์ที่ไม่สะท้อนความเป็นตัวแทนที่แท้จริงของกลุ่มกว้าง
ผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีสามารถเป็นเส้นทางไปข้างหน้าโดยแปลตัวเลือกนโยบายที่ซับซ้อนให้กลายเป็นการลงคะแนนที่ปฏิบัติได้และปรับให้เข้ากับความชอบของแต่ละบุคคล แนวคิดนี้ขึ้นอยู่กับตัวแทนส่วนตัวที่สามารถสังเกตข้อมูลการเขียน การสนทนา และคำแถลงอย่างชัดเจนเพื่อประมาณพฤติกรรมการลงคะแนน หากผู้ใช้ไม่แน่ใจเกี่ยวกับประเด็นใด ตัวแทนจะขอข้อมูลและนำเสนอข้อมูลบริบทที่เกี่ยวข้องเพื่อช่วยในการตัดสินใจ วิธีนี้สามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องให้สมาชิกแต่ละคนศึกษาข้อเสนอทุกฉบับอย่างละเอียด แนวคิดนี้อิงกับงานวิจัยในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ซึ่งสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และนำเสนอทางเลือกที่กระชับสำหรับการพิจารณาของผู้ลงคะแนน
อย่างไรก็ตาม มิติด้านความเป็นส่วนตัวยังคงเป็นประเด็นสำคัญ บูเทอรินเน้นว่าระบบใดก็ตามที่อนุญาตให้มีการป้อนข้อมูลในระดับละเอียดต้องปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วย บางความท้าทายด้านการบริหารเกิดขึ้นจากความเป็นส่วนตัว เช่น การเจรจา ข้อพิพาทภายใน หรือการพิจารณางบประมาณ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ผู้เข้าร่วมไม่ต้องการเปิดเผยต่อสาธารณะ ข้อเสนอสำหรับสถาปัตยกรรมที่รักษาความเป็นส่วนตัวประกอบด้วย LLM ส่วนตัวที่ประมวลผลข้อมูลในเครื่องหรือวิธีการเข้ารหัสที่ให้ผลลัพธ์เป็นเพียงการตัดสินใจลงคะแนน โดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวเบื้องหลัง เป้าหมายคือการสร้างสมดุลระหว่างการเสริมอำนาจให้ผู้ลงคะแนนและการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา
เสียงจากอุตสาหกรรมที่นอกเหนือจากบูเทอรินก็สะท้อนความตึงเครียดนี้ เช่น Lane Rettig นักวิจัยจาก Near Foundation ได้เน้นย้ำความพยายามคู่ขนานในการใช้ AI สร้างตัวแทนดิจิทัลที่ลงคะแนนแทนสมาชิก DAO เพื่อตอบสนองต่ออัตราการลงคะแนนต่ำ โครงการของ Near Foundation ที่กล่าวถึงในข่าวคราวที่เชื่อมโยงกับการมอบหมาย AI แสดงให้เห็นถึงความพยายามที่กว้างขึ้นในการทดสอบเครื่องมือมอบหมายโดย AI ภายในกรอบการบริหารที่ยังคงรับผิดชอบต่อชุมชน สำหรับผู้ติดตามวงการนี้ ความเป็นผู้นำในด้านนี้กำลังเปลี่ยนจากการพูดคุยเชิงแนวคิดไปสู่ต้นแบบที่สามารถสังเกตและทดสอบบนเครือข่ายจริง
อีกด้านหนึ่งคือความเสี่ยงด้านกลยุทธ์ ความเป็นไปได้ของ “การโจมตีด้านการบริหาร” ยังคงเป็นความกังวลในระบบที่ใช้น้ำหนักโทเคน ซึ่งผู้ไม่หวังดีอาจสะสมอิทธิพลเพียงพอที่จะผลักดันข้อเสนอที่เป็นอันตราย นักวิจัยและผู้สร้างต่างก็สนใจที่จะให้แน่ใจว่าการใช้ AI ช่วยในการบริหารต้องมีมาตรการตรวจสอบ เช่น การบันทึกการตรวจสอบที่โปร่งใส ความสามารถในการให้ผู้ใช้ขอแก้ไข และการจำกัดอัตราการบริหารเพื่อป้องกันการเปลี่ยนแปลงนโยบายอย่างรวดเร็วและเดี่ยวขาดความรับผิดชอบ เอกสารและกรณีศึกษาที่อ้างอิงในข่าวอุตสาหกรรมเน้นว่า แม้เทคโนโลยีจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วม แต่ก็ไม่ควรละเลยความจำเป็นในการมีการควบคุมโดยมนุษย์อย่างกว้างขวางและการป้องกันความเป็นส่วนตัวหรือการถูกชักจูงอย่างไม่เหมาะสม สำหรับบริบท การพูดคุยในสื่อคริปโตในอดีตได้สำรวจการทำธุรกรรมจำลองและโมเดลด้านความปลอดภัยอื่น ๆ เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับการบริหาร
ในขณะที่วงการพัฒนาต่อไป ความร่วมมือและการทดลองใช้การลงคะแนนโดย AI จะยังคงปรากฏขึ้น แนวคิดของ “ตัวแทน AI” สะท้อนให้เห็นถึงการสนทนาในวงกว้างเกี่ยวกับความรับผิดชอบและความยินยอมในการตัดสินใจอัตโนมัติ โครงการหลายแห่งเน้นความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์นโยบายจำนวนมาก นำเสนออย่างกระชับ และช่วยให้สมาชิกอนุมัติหรือปรับแต่งการใช้โทเคนของตน แนวความคิดที่เกิดขึ้นใหม่ชี้ให้เห็นว่าทางออกใดก็ตามจะต้องเป็นแบบหลายชั้น: ข้อมูลที่เข้าถึงได้สำหรับทุกคน กลไกรักษาความเป็นส่วนตัวสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และมาตรการป้องกันทั้งด้านเทคนิคและสังคม
ผู้อ่านสามารถติดตามแนวคิดเหล่านี้ผ่านบทความที่เกี่ยวข้อง เช่น บทความที่สำรวจบทบาทของ LLMs ในการตัดสินใจแบบกระจายและผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ซึ่งเป็นกรอบสำหรับการประเมินข้อเสนอใหม่ ๆ ที่จะเกิดขึ้น การถกเถียงยังเชื่อมโยงกับการสนทนาเรื่องการบริหาร AI ที่กว้างขึ้น รวมถึงวิธีการให้แน่ใจว่าตัวแทนอัตโนมัติสอดคล้องกับเจตนาของผู้ใช้โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวหรือเปิดช่องให้มีการชักจูงโดยไม่ได้รับอนุญาต การสนทนาที่พัฒนาขึ้นนี้รับรู้ว่าแม้ AI จะสามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมได้ แต่ก็ต้องทำโดยไม่ทำลายความไว้วางใจหรือทำลายจิตวิญญาณประชาธิปไตยของเครือข่ายแบบกระจาย
สิ่งที่ควรจับตาต่อไป
การทดลองใช้งานจริงของการลงคะแนนโดย AI หรือ ตัวแทน AI ใน DAO ที่ใช้งานอยู่ พร้อมเส้นตายและตัวชี้วัดการบริหารในไตรมาสที่จะมาถึง
ความคืบหน้าเกี่ยวกับกฎระเบียบหรือแนวทางปฏิบัติที่มีผลต่อการบริหารบนบล็อกเชน รวมถึงมาตรฐานความโปร่งใสและความเป็นส่วนตัวสำหรับเครื่องมือการตัดสินใจโดย AI
รายงานความคืบหน้าจาก Near Foundation เกี่ยวกับตัวแทน AI และการทดลองด้านการบริหารอื่น ๆ รวมถึงผลกระทบที่วัดได้ต่ออัตราการมีส่วนร่วม
การสาธิตเทคนิคการลงคะแนนแบบรักษาความเป็นส่วนตัว เช่น LLM ส่วนตัวหรือวิธีการเข้ารหัสที่ปกป้องข้อมูลเข้าในขณะเดียวกันก็แสดงผลลัพธ์การลงคะแนน
การวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยของการบริหาร รวมถึงการปรับปรุงเพื่อป้องกันการโจมตีด้านการบริหารและเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับความทนทานต่อการถูกชักจูงหรือโจมตีจากภายนอก
แหล่งข้อมูล & การตรวจสอบ
โพสต์ X ของวิทาลิก บูเทอริน เกี่ยวกับปัญหาความสนใจในระบบการบริหารและข้อจำกัดของการมอบอำนาจ: Vitalik Buterin on X
คำจำกัดความและโมเดลการบริหารของ DAO: Understanding DAOs
สถิติจาก PatentPC เกี่ยวกับอัตราการมีส่วนร่วมและกิจกรรมการบริหารของ DAO: DAO growth and governance activity
การโจมตีด้านการบริหารและบทเรียนจากเหตุการณ์ในอดีต: Golden Boys attack
การบริหารโดย AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในวงสนทนาเรื่องการบริหาร: LLMs and governance
งานของ Near Foundation เกี่ยวกับตัวแทน AI และการลงคะแนนใน DAO: Near Foundation AI delegates
IronClaw และเครื่องมือ AI ที่เน้นความเป็นส่วนตัวสำหรับการบริหารคริปโต: IronClaw and AI governance tools
การบริหารโดย AI และอนาคตของประชาธิปไตยบนบล็อกเชน
