Vitalik Buterin de Ethereum propone 'mayordomos' de IA para ayudar a reinventar la gobernanza de las DAO

Qué saber:

El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, propuso una revisión técnica de las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO), abogando por el uso de agentes personales de inteligencia artificial para emitir votos de manera privada en nombre de los usuarios y ayudar a escalar la gobernanza digital.

El plan, publicado en la plataforma social X un mes después de que Buterin criticara a las DAO por caer en baja participación y centralización del poder, busca alejar a los usuarios de la delegación de votos a grandes poseedores de tokens.

En su lugar, los individuos desplegarían su propio modelo de IA, entrenado en base a sus mensajes previos y valores declarados, para votar en las miles de decisiones que enfrentan las DAO.

“Hay muchos miles de decisiones por tomar, que involucran muchos dominios de experiencia, y la mayoría de las personas no tienen el tiempo ni la habilidad para ser expertos ni siquiera en uno solo, y mucho menos en todos.” escribió Buterin. “¿Entonces, qué podemos hacer? Usamos LLM personales para resolver el problema de la atención.”

Lo primero es la privacidad del contenido, asegurando que los datos sensibles permanezcan confidenciales. Los agentes de IA operarían en entornos seguros como el cómputo multipartito (MPC) o entornos de ejecución confiables (TEE), permitiéndoles procesar datos privados sin filtrarlos a la blockchain pública.

Lo segundo es el anonimato del participante. Buterin propuso el uso de pruebas de conocimiento cero (ZKP), una herramienta criptográfica que permite a los usuarios demostrar que son elegibles para votar sin revelar su dirección de wallet ni cómo votaron.

Esto protege contra la coacción, el soborno y el "whale watching", donde los votantes pequeños imitan las decisiones de los grandes poseedores de tokens.

Estos administradores de IA automatizarían la participación rutinaria en la gobernanza y solo señalarían los temas clave para revisión humana.

Para filtrar propuestas de baja calidad o spam, un problema creciente debido a la proliferación de IA generativa en los foros abiertos, Buterin sugiere lanzar mercados de predicción. En estos, los agentes podrían apostar sobre la probabilidad de que las propuestas sean aceptadas.

Las buenas apuestas recibirían pagos, incentivando contribuciones valiosas y penalizando el ruido.

Buterin también propuso herramientas que preserven la privacidad, como el cómputo multipartito y los entornos de ejecución confiables, permitiendo que los agentes de IA evalúen datos sensibles, como solicitudes de empleo o disputas legales, sin exponerlos en una blockchain pública.