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 renovación técnica de las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO), proponiendo 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 una baja participación y centralización del poder, busca alejar a los usuarios de la delegación de votos a grandes tenedores de tokens.

En cambio, cada individuo implementaría su propio modelo de IA, entrenado con sus mensajes previos y valores declarados, para votar en las miles de decisiones que enfrentan las DAO.

“Hay miles de decisiones por tomar, que involucran muchos ámbitos de experiencia, y la mayoría de la gente no tiene el tiempo ni la habilidad para ser experta ni siquiera en uno solo, mucho menos en todos.” escribió Buterin. “¿Entonces qué podemos hacer? Usamos LLMs 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 computación multipartita (MPC) o entornos de ejecución confiables (TEEs), permitiendo procesar datos privados sin exponerlos en la blockchain pública.

Lo segundo es el anonimato de los participantes. 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 coerción, el soborno y el seguimiento de ballenas, donde los votantes pequeños imitan las decisiones de los grandes tenedores de tokens.

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

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

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

Buterin también propuso herramientas de preservación de la privacidad como la computación multipartita y los entornos de ejecución confiables, permitiendo a los agentes de IA evaluar datos sensibles, como solicitudes de empleo o disputas legales, sin exponerlos en una blockchain pública.