- Buterin afirma que los límites de atención silencian a los votantes de las DAO, por lo que los agentes personales pueden actuar en su nombre.
- Advierte que la delegación concentra el poder, ya que los partidarios pierden su voz tras un solo clic.
- Apoya la privacidad mediante el anonimato ZK y las salidas de MPC que revelan juicios y no datos.
Vitalik Buterin dijo que la inteligencia artificial podría ayudar a corregir debilidades estructurales en la gobernanza descentralizada, argumentando que los agentes personales de IA pueden permitir a los usuarios participar de manera más efectiva en la toma de decisiones de las DAO. En una publicación en X el domingo, describió los límites de atención y la baja participación como obstáculos persistentes. Advirtió que la delegación concentra el poder, mientras que el control de la IA sin supervisión implica riesgos distópicos.
Expresó que los sistemas democráticos y descentralizados a menudo tienen dificultades porque muchas decisiones requieren tiempo y experiencia que la mayoría de los participantes no tiene. Como resultado, la participación en la gobernanza de las DAO suele oscilar entre el 15% y el 25%.
Agregó que la baja participación puede crear riesgos, como la centralización y ataques de gobernanza, donde un solo actor adquiere suficientes tokens para aprobar propuestas dañinas sin ser detectado.
Agentes personales de IA y el problema de la atención
Buterin escribió que uno de los problemas fundamentales en la gobernanza de las DAO es “los límites de la atención humana”. Muchas propuestas requieren conocimientos técnicos o un enfoque sostenido. La mayoría de los usuarios no puede seguir cada votación.
Argumentó que la delegación, la solución habitual, debilita la influencia del usuario. “La solución habitual, la delegación, es desalentadora”, escribió. Dijo que la delegación permite que un pequeño grupo de delegados controle los resultados mientras los partidarios pierden influencia después de asignar su voto.
En su lugar, propuso agentes personales de IA entrenados con los mensajes, opiniones y decisiones pasadas de un usuario. Estos modelos votarían conforme a cómo actuaría la persona. Este enfoque, señaló, podría abordar las brechas de participación sin transferir la autoridad a un grupo centralizado.
Advirtió contra la dependencia extrema de la IA. “Que la IA se convierta en el gobierno es distópico”, escribió, agregando que una IA débil produce malos resultados, mientras que una IA poderosa podría crear riesgos mayores. Planteó la IA como una herramienta y no como una autoridad de gobierno.
Agentes de conversación pública y mercados de sugerencias
Más allá del voto individual, Buterin introdujo los “agentes de conversación pública”. Escribió que las buenas decisiones no pueden surgir de un proceso lineal que promedia opiniones aisladas. “Tomar buenas decisiones a menudo no puede surgir de un proceso lineal de tomar las opiniones de las personas... y promediarlas”, afirmó.
Sugirió sistemas que agreguen la información de los participantes y luego permitan a cada usuario, o a su IA, responder en función de esa entrada más amplia. Estos sistemas resumirían las opiniones individuales en formatos adecuados para compartir públicamente, protegiendo al mismo tiempo la información privada.
También propuso “mercados de sugerencias”. En este modelo, los participantes presentan propuestas o argumentos, y los agentes de IA los respaldan con tokens. Si el mecanismo de gobernanza acepta la propuesta, los poseedores de tokens reciben un pago. Esta estructura vincula incentivos financieros con la calidad de las ideas.
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Privacidad y toma de decisiones segura
Buterin abordó los desafíos en situaciones que involucran información confidencial, como negociaciones, resolución de disputas y decisiones de compensación. Los sistemas descentralizados suelen tener dificultades en estos casos.
Sugirió el uso de computación multipartita y herramientas criptográficas para permitir que los modelos de IA revisen datos privados de forma segura y solo emitan juicios. También abogó por las pruebas de conocimiento cero para proteger el anonimato de los participantes.
Diferenció entre anonimato y privacidad de contenido. El anonimato protege las identidades, mientras que la privacidad de contenido evita la divulgación innecesaria de datos personales. Argumentó que las herramientas de gobernanza deberían integrar estas medidas de protección desde el principio.
