Vitalik Buterin: AI để Củng cố Quản trị DAO

Vitalik Buterin, đồng sáng lập Ethereum, lập luận rằng trí tuệ nhân tạo có thể định hình lại quản trị phi tập trung bằng cách giải quyết một hạn chế cốt lõi: sự chú ý của con người. Trong một bài đăng trên X vào Chủ nhật, ông cảnh báo rằng mặc dù các mô hình dân chủ như DAO hứa hẹn nhiều tiềm năng, việc ra quyết định bị cản trở khi các thành viên phải xử lý một lượng lớn vấn đề trong thời gian hạn chế và với trình độ chuyên môn hạn chế. Tỷ lệ tham gia trong các DAO thường được nhắc đến là thấp — khoảng từ 15% đến 25% — một động thái có thể tập trung ảnh hưởng và mời gọi các hành vi gây rối khi các tấn công nhằm thông qua các đề xuất mà không cần sự kiểm duyệt rộng rãi. Hệ sinh thái tiền mã hóa rộng lớn đang theo dõi cách các công cụ AI có thể thay đổi quản trị, quyền riêng tư và sự tham gia.

Các điểm chính

Giới hạn về sự chú ý được xác định là một nút thắt chính trong quản trị trên chuỗi dân chủ, có thể cản trở các quyết định kịp thời trong các DAO.

Ủy quyền, dù phổ biến, có nguy cơ làm mất quyền của người bỏ phiếu và tập trung quyền lực vào một nhóm nhỏ các đại biểu.

Tỷ lệ tham gia của DAO trung bình khoảng 15–25%, tạo cơ hội cho các cuộc tấn công quản trị và các đề xuất lệch lạc.

Các trợ lý dựa trên AI, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn, có thể cung cấp thông tin liên quan và tự động bỏ phiếu thay mặt các thành viên, miễn là có các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và minh bạch phù hợp.

Quyền riêng tư vẫn là một vấn đề thiết kế quan trọng; các đề xuất về các mô hình LLM riêng tư hoặc các “hộp đen” cá nhân nhằm bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong khi vẫn cho phép đưa ra quyết định sáng suốt.

Các nỗ lực song song, như các đại biểu AI từ Quỹ Near, minh họa các khám phá thực tiễn về các mô hình quản trị có khả năng mở rộng và tham gia.

Bối cảnh thị trường: Cuộc thảo luận về quản trị diễn ra trong bối cảnh rộng hơn về an toàn AI, minh bạch trên chuỗi và sự giám sát của các cơ quan quản lý đối với các cơ chế bỏ phiếu dựa trên trọng số token. Khi các mạng lưới mở rộng, các thử nghiệm với quyết định hỗ trợ AI có thể ảnh hưởng đến tốc độ xem xét và thực thi các đề xuất mới, tác động đến thanh khoản, tâm lý rủi ro và sự tham gia của người dùng trong toàn bộ hệ sinh thái tiền mã hóa.

Tại sao điều này quan trọng

Khái niệm về quản trị hỗ trợ AI bước vào lĩnh vực tiền mã hóa vào thời điểm then chốt. Nếu các DAO muốn mở rộng đáng kể ra ngoài các cộng đồng nhỏ, họ phải giải quyết “vấn đề chú ý” hạn chế khả năng tham gia và tần suất tham gia của người dùng. Lập luận của Buterin tập trung vào nguy cơ rằng nếu không có sự tham gia rộng rãi và có hiểu biết, quản trị có thể lệch về phía sở thích của một thiểu số ồn ào hoặc, tệ hơn, trở nên dễ bị tấn công phối hợp. Phạm vi tham gia được trích dẫn, thường là 15–25%, nhấn mạnh tính mong manh của sự đồng thuận trong các cộng đồng đa dạng, phân tán toàn cầu. Khi chỉ một phần nhỏ thành viên tham gia, một tác nhân phối hợp sở hữu token tập trung có thể điều hướng kết quả không phản ánh toàn bộ cộng đồng.

Các trợ lý dựa trên AI cung cấp một con đường tiềm năng bằng cách chuyển đổi các lựa chọn chính sách phức tạp thành các phiếu bầu có thể hành động, phù hợp với sở thích đã định rõ của từng cá nhân. Ý tưởng dựa trên các đại lý cá nhân có khả năng quan sát đầu vào của người dùng — viết lách, cuộc trò chuyện, và các tuyên bố rõ ràng — để suy ra hành vi bỏ phiếu. Nếu người dùng còn phân vân về một vấn đề cụ thể, đại lý sẽ hỏi ý kiến và trình bày bối cảnh liên quan để hỗ trợ quyết định. Cách tiếp cận này có thể tăng đáng kể sự tham gia hiệu quả mà không yêu cầu từng thành viên phải nghiên cứu kỹ lưỡng từng đề xuất. Khái niệm này dựa trên các nghiên cứu hiện tại về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), có khả năng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và trình bày các lựa chọn ngắn gọn để các cử tri xem xét.

Tuy nhiên, khía cạnh quyền riêng tư vẫn còn rất lớn. Buterin nhấn mạnh rằng bất kỳ hệ thống nào cho phép đầu vào chi tiết hơn đều phải bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Một số thách thức quản trị phát sinh chính xác vì các cuộc đàm phán, tranh chấp nội bộ hoặc thảo luận về tài trợ thường liên quan đến các tài liệu mà các bên tham gia không muốn công khai. Các đề xuất về kiến trúc bảo vệ quyền riêng tư bao gồm các mô hình LLM riêng tư xử lý dữ liệu cục bộ hoặc các phương pháp mã hóa chỉ xuất ra kết quả bỏ phiếu mà không tiết lộ các đầu vào riêng tư. Mục tiêu là cân bằng giữa việc trao quyền cho người bỏ phiếu và bảo vệ thông tin cá nhân của họ.

Các tiếng nói trong ngành ngoài Buterin cũng phản ánh sự căng thẳng này. Lane Rettig, nhà nghiên cứu tại Quỹ Near, đã nhấn mạnh các nỗ lực song song trong việc sử dụng các bản sao kỹ thuật số dựa trên AI để bỏ phiếu thay mặt các thành viên DAO nhằm chống lại tỷ lệ bỏ phiếu thấp. Các khám phá của Quỹ Near, được mô tả trong các bài viết liên quan đến ủy quyền AI, cho thấy một xu hướng rộng hơn trong việc thử nghiệm các công cụ ủy quyền dựa trên AI trong một khung quản trị vẫn còn có trách nhiệm với cộng đồng. Đối với những người theo dõi lĩnh vực này, lãnh đạo trong lĩnh vực này đang chuyển từ các cuộc thảo luận mang tính khái niệm sang các nguyên mẫu cụ thể có thể quan sát và thử nghiệm trên các mạng thực.

Một khía cạnh khác liên quan đến rủi ro chiến lược. Khả năng “tấn công quản trị” vẫn là một mối lo thực sự trong các hệ thống dựa trên trọng số token, nơi một tác nhân độc hại có thể tích lũy đủ ảnh hưởng để thúc đẩy các đề xuất có hại. Các nhà nghiên cứu và nhà xây dựng đều mong muốn đảm bảo rằng bất kỳ phương pháp hỗ trợ AI nào cũng đi kèm các kiểm tra và cân bằng, như các hệ thống theo dõi minh bạch, khả năng người dùng can thiệp, và giới hạn tốc độ quản trị để ngăn chặn các thay đổi chính sách nhanh chóng, đơn phương. Các tài liệu và các nghiên cứu điển hình trong ngành nhấn mạnh rằng trong khi công nghệ có thể tăng cường sự tham gia, nó không thể bỏ qua sự cần thiết của sự giám sát rộng rãi của con người và các biện pháp bảo vệ vững chắc chống lại xâm phạm quyền riêng tư hoặc thao túng. Để có bối cảnh, các cuộc thảo luận trước đó trong giới truyền thông tiền mã hóa đã khám phá các giao dịch mô phỏng và các mô hình an ninh khác như các cách để củng cố quản trị chống lại lạm dụng.

Khi lĩnh vực này phát triển, các thử nghiệm và hợp tác về bỏ phiếu hỗ trợ AI sẽ tiếp tục xuất hiện. Khái niệm “đại biểu AI” phản ánh các cuộc thảo luận rộng hơn về trách nhiệm và sự đồng thuận trong quyết định tự động. Một số dự án đã nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc tiêu thụ các lựa chọn chính sách rộng lớn, trình bày ngắn gọn và cho phép các thành viên phê duyệt hoặc tùy chỉnh cách sử dụng token của họ. Sự đồng thuận mới nổi cho rằng bất kỳ con đường nào cũng sẽ cần một cách tiếp cận phân lớp: cung cấp thông tin dễ tiếp cận cho tất cả các thành viên, các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cho dữ liệu nhạy cảm, và các biện pháp phòng ngừa cả về mặt kỹ thuật lẫn xã hội.

Người đọc có thể theo dõi các ý tưởng này qua các cuộc thảo luận liên quan về cách các mô hình quản trị thích nghi với AI. Ví dụ, các bài viết khám phá vai trò của LLM trong quyết định phi tập trung và các tác động đối với quyền riêng tư và an ninh cung cấp khung để đánh giá các đề xuất mới khi chúng xuất hiện. Cuộc tranh luận cũng liên quan đến các cuộc thảo luận rộng hơn về quản trị AI, bao gồm cách đảm bảo các đại lý tự động phù hợp với ý định của người dùng mà không vượt quá giới hạn quyền riêng tư hoặc cho phép thao túng trái phép. Cuộc đối thoại đang phát triển nhận thức rõ rằng trong khi AI có thể tăng cường sự tham gia, nó cần làm như vậy mà không làm suy yếu niềm tin hoặc phá vỡ tinh thần dân chủ cốt lõi của các mạng lưới phi tập trung.

Những điều cần theo dõi tiếp theo

Các thử nghiệm công khai về bỏ phiếu hỗ trợ AI hoặc đại biểu AI trong các DAO hoạt động, với các mốc thời gian và chỉ số quản trị được công bố trong các quý tới.

Các quy định hoặc hướng dẫn liên quan đến quản trị trên chuỗi, bao gồm tiêu chuẩn minh bạch và quyền riêng tư cho các công cụ quyết định hỗ trợ AI.

Các báo cáo tiến độ từ Quỹ Near về các đại biểu AI và các thử nghiệm quản trị liên quan, bao gồm tác động đo lường được đối với tỷ lệ tham gia.

Các trình diễn kỹ thuật về các cơ chế bỏ phiếu bảo vệ quyền riêng tư, như các mô hình LLM riêng tư hoặc các phương pháp mã hóa bảo vệ dữ liệu đầu vào trong khi vẫn công bố kết quả bỏ phiếu.

Các phân tích liên tục về an ninh quản trị, bao gồm các chỉnh sửa nhằm ngăn chặn các cuộc tấn công quản trị và đảm bảo khả năng chống chịu trước các thao túng dựa trên token.

Nguồn & xác thực

Bài đăng của Vitalik Buterin trên X về vấn đề chú ý trong quản trị và giới hạn của ủy quyền: Vitalik Buterin trên X

DAO là gì? Các định nghĩa và mô hình quản trị: Understanding DAOs

Thống kê của PatentPC về mức độ tham gia trung bình và hoạt động quản trị của DAO: DAO growth and governance activity

Các cuộc tấn công quản trị và các điểm chính rút ra từ các sự cố trước: Golden Boys attack

Quản trị AI và các mô hình ngôn ngữ lớn trong các cuộc thảo luận về quản trị: LLMs and governance

Các nỗ lực của Quỹ Near về đại biểu AI và bỏ phiếu DAO: Near Foundation AI delegates

IronClaw và các công cụ AI tập trung vào quyền riêng tư cho quản trị crypto: IronClaw and AI governance tools

Quản trị AI và chân trời mới cho nền dân chủ trên chuỗi

Trong hệ sinh thái Ethereum (CRYPTO: ETH), các nhà nghiên cứu và nhà xây dựng đang cân nhắc cách trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết vấn đề chú ý mà Buterin đã nhấn mạnh. Trong một bài phát biểu gần đây về quản trị, ông cho rằng hiệu quả của các mô hình dân chủ và phi tập trung phụ thuộc vào sự tham gia rộng rãi và sự đóng góp kịp thời, có chuyên môn. Tỷ lệ tham gia hiện tại của nhiều DAO dao động quanh mức 15–25%, mức độ này có thể tập trung quyền lực vào một nhóm nhỏ các đại biểu hoặc thành viên cốt lõi. Khi cử tri phần lớn im lặng, các đề xuất lệch lạc hoặc các cuộc tấn công quản trị có thể tràn lan, tận dụng sức mạnh bỏ phiếu dựa trên token để chi phối kết quả.

Để chống lại các xu hướng này, ý tưởng về các trợ lý AI bỏ phiếu thay mặt thành viên đã thu hút sự chú ý. Ông đề xuất rằng các mô hình ngôn ngữ lớn có thể cung cấp dữ liệu liên quan và phân tích các lựa chọn chính sách cho từng quyết định, cho phép người dùng đồng ý bỏ phiếu hoặc ủy quyền nhiệm vụ cho một đại lý phản ánh sở thích của họ. Khái niệm này dựa trên các đại lý cá nhân có khả năng quan sát các nội dung viết lách, cuộc trò chuyện và các tuyên bố rõ ràng của người dùng để suy ra thái độ bỏ phiếu, rồi gửi các phiếu bầu phù hợp. Nếu đại lý còn phân vân, nó sẽ hỏi trực tiếp người dùng và trình bày toàn bộ bối cảnh liên quan để hỗ trợ quyết định. Mục tiêu không phải để thay thế sự đánh giá của con người mà để nâng cao khả năng ra quyết định bằng các hiểu biết cá nhân, có khả năng mở rộng.

Cuộc tranh luận này phản ánh các thử nghiệm đang diễn ra ngoài Ethereum. Lane Rettig của Quỹ Near đã mô tả các bản sao kỹ thuật số dựa trên AI bỏ phiếu thay mặt các thành viên DAO như một phản ứng đối với tỷ lệ bỏ phiếu thấp, một ý tưởng mà quỹ này đã khám phá trong các bài viết và nghiên cứu công khai. Các nguyên mẫu này nhằm duy trì tính hợp pháp của quản trị trong khi giảm thiểu rào cản tham gia. Các cuộc thảo luận này phản ánh sự đồng thuận rộng hơn trong ngành rằng quản trị dựa trên AI cần minh bạch, có thể kiểm toán và bảo vệ quyền riêng tư để nhận được sự tin tưởng rộng rãi từ các cộng đồng đa dạng.

Các yếu tố về quyền riêng tư không chỉ là một vấn đề phụ; chúng là trung tâm của bất kỳ hệ thống hỗ trợ quản trị nào khả thi. Buterin nhấn mạnh khả năng xây dựng kiến trúc hướng tới quyền riêng tư, trong đó dữ liệu cá nhân của người dùng có thể được xử lý bởi các LLM cá nhân mà không tiết lộ đầu vào cho người khác. Trong kịch bản này, đại lý chỉ xuất ra kết luận cuối cùng, giữ bí mật các tài liệu, cuộc trò chuyện và các cuộc thảo luận nội bộ. Thách thức là thiết kế các hệ thống mở rộng sự tham gia mà không làm tổn hại dữ liệu nhạy cảm hoặc tạo ra các lỗ hổng mới cho giám sát hoặc khai thác. Sự cân bằng giữa mở và riêng tư sẽ định hình tốc độ và tính chất của các thử nghiệm quản trị hỗ trợ AI trong các mạng lưới và hệ sinh thái.

Khi lĩnh vực này phát triển, một số chủ đề cần theo dõi chặt chẽ. Thứ nhất, các chương trình thử nghiệm thực tế sẽ cho thấy liệu các đại biểu AI có thể nâng cao đáng kể tỷ lệ tham gia và chất lượng quyết định mà không làm suy yếu trách nhiệm giải trình. Thứ hai, các mô hình quản trị cần có các biện pháp an toàn vững chắc để ngăn chặn việc bỏ phiếu tự động vượt quá ý chí tập thể thông qua thao túng hoặc rò rỉ dữ liệu bí mật. Thứ ba, các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư sẽ rất cần thiết để duy trì niềm tin của người dùng, đặc biệt trong các cuộc đàm phán hoặc quyết định tài trợ có thể ảnh hưởng đến hướng đi của dự án. Cuối cùng, hệ sinh thái sẽ theo dõi các tác động thực tế đối với an ninh và khả năng chống chịu, bao gồm khả năng xuất hiện các hình thức tấn công quản trị mới và các biện pháp phòng ngừa.

Bài viết này ban đầu được xuất bản với tiêu đề Vitalik Buterin: AI để củng cố quản trị DAO trên Crypto Breaking News – nguồn tin đáng tin cậy của bạn về tin tức crypto, Bitcoin và cập nhật blockchain.