AI驱动的DAO崛起：5大挑战不容忽视

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早在 2014 年，以太坊创始人 Vitalik Buterin 就开始研究自治代理和 DAO，当时这还是个遥远的梦想。

在他的早期愿景中，DAO 是去中心化的实体，“自动化在中心，人类在边缘”——依赖代码而非人类层级来保持效率和透明度。

十年后，Variant 的 Jesse Walden 发表了“DAO 2.0”，反思了 DAO 自 Vitalik 早期著作以来的发展。

Walden 指出，最初的 DAO 通常类似于合作社，以人为中心，不强调自动化。

然而，Walden 认为，人工智能的新进展，尤其是大型语言模型 (LLM) 和生成模型，有望更好地实现 Vitalik 10 年前设想的去中心化自治。

随着 DAO 越来越多地采用人工智能代理，将面临新的影响和问题。以下是 DAO 在将人工智能纳入其方法时必须应对的五个关键领域。

转变治理

Vitalik 最初的框架中，DAO 旨在通过链上编码治理规则减少对人类决策的依赖。

在 DAO 2.0 世界中，人类仍提供资本和战略方向，但权力中心逐渐不再是人类。这种动态将重新定义 DAO 的治理。人类仍将参与谈判和投票，但运营决策将更多由人工智能模型指导。

最大限度地减少模型错位

DAO 的早期愿景是通过透明、不可变的代码减少人类偏见、腐败和低效率。

现在，关键挑战是确保人工智能代理与 DAO 的目标一致。主要风险是模型失调，即人工智能优化的目标偏离人类预期的结果。

在 DAO 2.0 中，这一问题从哲学问题变为经济和治理的实际问题。随着人工智能模型的先进，预计这将成为审查和完善的重点。

新的攻击面

以 Freysa 竞赛为例，人类利用提示和代码逻辑的相互作用，欺骗 AI 代理赢得奖金。这强调了 DAO 融入更复杂的人工智能模型时，将面临新的攻击面。

DAO 2.0 必须考虑对 AI 训练数据或即时工程攻击的对抗性输入，防止治理被接管。

新的中心化问题

DAO 2.0 的演变将重要权力转移给创建、训练和控制特定 DAO 人工智能模型的人，可能导致新的中心化问题。

训练和维护先进的人工智能模型需要专业知识和基础设施，未来一些组织的方向可能表面上由社区掌握，实际上由专家控制。

跟踪 DAO 如何应对模型更新、参数调整和硬件配置等问题将很有趣。

战略与运营角色和社区支持

Walden 区分了“战略与运营”，人工智能处理日常任务，人类提供战略方向。随着人工智能模型的先进，它们也可能逐渐侵入战略层。

这提出了一个问题：下一波人工智能驱动的 DAO 中，人类可能只是提供资金并在一旁观看。人类是否会成为影响力最小的可互换投资者？

未来，DAO 可能更多地采用人类作为被动股东的组织模型。然而，随着有意义的决策减少，维持社区支持将是个挑战。

DAO 如何保持积极主动

上述挑战都可以积极应对。例如：

• 在治理方面，DAO 可以保留某些高影响力决策给人类选民或专家委员会。

• 关于一致性，DAO 可以定期进行一致性检查，确保 AI 代理的忠诚度。

• 关于中心化，DAO 可以投资于社区成员的技能培训，促进技术管理的去中心化。

• 关于支持，DAO 可以加强故事讲述、共同使命和社区仪式，保持长期支持。

无论接下来发生什么，未来的广阔前景显而易见。Vitalik 最近推出的 Deep Funding 就是一个新实验，利用人工智能和人类法官为以太坊开源开发提供新的融资机制。

这只是新趋势的一部分：人工智能和去中心化协作的交叉正在加速。随着新机制的出现和成熟，DAO 将更多地适应和扩展这些人工智能理念。这些创新将带来独特挑战，现在是开始准备的时候了。