Сооснователь Ethereum Виталик Бутерин в развернутом посте в социальной сети X обозначил ключевую, по его мнению, проблему, с которой сталкиваются децентрализованные автономные организации (DAO) и системы демократического управления. Основной вызов заключается не в технологиях или механизмах голосования, а в фундаментальном ограничении человеческого внимания.
Участники DAO вынуждены принимать тысячи решений в различных областях экспертизы, не обладая при этом ни достаточным временем, ни необходимыми навыками для их качественной оценки. Традиционное решение — делегирование голосов — создает, по словам Бутерина, ситуацию «лишения полномочий», когда небольшая группа получает контроль над принятием решений, а рядовые участники теряют влияние после нажатия кнопки делегирования.
В качестве решения проблемы Бутерин предложил использовать персональные большие языковые модели (LLM) и описал четыре подхода:
1. Персональные управленческие агенты — будут голосовать от имени пользователя на основе предпочтений, выведенных из его текстов, истории переписки и прямых указаний. В случае неопределенности по важным вопросам агент должен запрашивать указания у пользователя, предоставляя ему весь необходимый контекст.
2. Агенты публичных дискуссий — будут агрегировать информацию от множества участников, обобщать индивидуальные мнения, преобразовывать их в удобный для обмена формат без раскрытия приватных данных и находить точки соприкосновения между различными позициями. Бутерин подчеркнул, что качественные решения не могут быть результатом простого усреднения мнений, основанных лишь на ограниченной личной информации. Процесс должен сначала собрать коллективные знания, а затем позволить дать информированный ответ.
3. Рынки предложений (suggestion markets) — механизмы, создающие финансовые стимулы для выявления ценных идей. Любой может подать предложение, а ИИ-агенты могут делать ставки на токены. В случае принятия предложения системой держатели токенов получают выплату.
4. Конфиденциальные вычисления для чувствительных решений — для ситуаций, требующих работы с секретной информацией (внутренние споры, вопросы компенсаций), Бутерин предложил использовать безопасные многосторонние вычисления (MPC) в доверенных средах исполнения (TEE). Персональный ИИ пользователя помещается в «черный ящик», где, имея доступ к приватным данным, выносит суждение, выводя наружу только результат, а не сами данные. Для обеспечения анонимности, по мнению Бутерина, во все инструменты управления должны быть изначально встроены доказательства с нулевым разглашением (ZK-proofs).
Бутерин отдельно отметил, что его видение отличается от дистопического сценария «ИИ становится правительством». Слабый ИИ приведет к некачественным решениям («slop»), а сильный — может стать катастрофическим. Однако грамотное использование ИИ может расширить возможности демократического и децентрализованного управления.
