Как DAO могут использовать ИИ для улучшения динамики развития

Децентрализованные автономные организации (DAO) совершают революцию в управлении, позволяя сообществам сотрудничать и принимать решения без централизованного руководства. Управление DAO используют Несколько проектов блокчейнов, криптовалют и невзаимозаменяемых токенов (NFT).

Тем не менее масштабирование эффективного принятия решений в рассредоточенной сети остается сложной задачей. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) становится переломным моментом, предоставляя DAO улучшенную динамику принятия решений и организационного роста.

Существуют различные модели управления DAO, в которые может внести свой вклад ИИ, как описано ниже:

Прямая демократия

Прямая демократия — это модель управления, при которой все члены учреждения или сообщества голосуют за принятие решений. Для DAO, использующих эту модель, ИИ может анализировать данные в сети и настроения избирателей, предоставляя информацию для информированного голосования. Кроме того, прогнозные модели могут оценивать результаты предложений, направляя избирателей и сокращая потери ресурсов.

Делегативная или представительская демократия

Делегативная или представительская демократия — это модель управления, при которой несколько избранных членов голосуют от имени всего сообщества. Большинство демократических стран используют эту модель. В мире криптографии децентрализованные приложения (DApps), например Uniswap, реализовали делегированное голосование.

В DAO, использующих эту модель, ИИ может помочь в выборе делегатов на основе опыта, активности и соответствия ценностям сообщества. Это также может помочь делегировать голосование, предоставляя рекомендации на основе данных.

Ликвидная демократия

Ликвидная демократия — это гибридная модель управления между прямой и делегативной демократией. Эта модель, первоначально концептуализированная Чарльзом Доджсоном (Льюис Кэрролл) в 19 веке, позволяет избирателям либо отдать свой собственный голос, либо делегировать его другому человеку.

DAO выбирает членов для голосования по  определенным решениям, но более широкое сообщество также может голосовать за решения, если они того пожелают. ИИ может облегчить делегирование на основе динамических факторов, среди которых экспертная оценка проблем и анализ настроений в реальном времени, оптимизируя представительство и взаимодействие.

Важно отметить, что отдельные голоса остаются закрытыми во избежание принуждения, а решения делегатов публичны для обеспечения подотчетности. Gitcoin реализовал ликвидную демократию, позволив держателям токенов выбирать делегата в рамках процесса подачи заявок на эйрдроп.

В дополнение к вышесказанному, ИИ может помочь идентифицировать ботов и их кластеры, а также помочь решить, какой вес голоса ботов должны получить в DAO. Это эффективно помогает снизить риски атаки Сивиллы.

Атака Сивиллы происходит, когда участник выдает себя за нескольких участников, чтобы повлиять на голосование DAO. Эта тактика также может быть реализована с использованием автоматических ботов.

ИИ может автоматизировать рутинные задачи, регулируемые смарт-контрактами, повышая эффективность и сводя к минимуму человеческие ошибки. Это может включать в себя управление казначейскими фондами, распределение вознаграждений и выполнение действий на основе заранее определенных критериев, установленных DAO.

ИИ может анализировать использование, распространение и получение стоимости токенов, чтобы оптимизировать токеномику для долгосрочной устойчивости и пользы сообщества. Это может помочь определить чувствительность модели токена и провести стресс-тестирование модели на основе экстремальных событий. Подобный риск менеджмент может помочь в следующих ситуациях:

• Динамическая корректировка комиссий с учетом беспрецедентного использования сети и рыночных условий для обеспечения оптимальной стоимости токена.
• Оптимизация вознаграждений для стимулирования правильного поведения, соответствующего улучшению и целям сообщества.
• Оптимизации рыночных стратегий и поддержания стабильной цены токена.

ИИ может помочь в автоматизации аудита безопасности и тестирования на проникновение смарт-контрактов и систем, оптимизации распределения ресурсов и обеспечения постоянной безопасности критически важных функций DAO.

ИИ может повысить активность сообщества в DAO. Большинство DAO управляют своими сообществами на Discord. Они нанимают менеджеров сообществ, часто охватывающих большинство часовых поясов, чтобы мгновенно отвечать на запросы сообщества.

Использование искусственного интеллекта для круглосуточной поддержки помогает улучшить общение и взаимодействие. ИИ также может персонализировать охват и уведомления участников на основе индивидуальных предпочтений.

Поскольку сообществам, базирующимся в Discord, часто требуется многоязычная поддержка, ИИ может помочь с переводом в реальном времени и облегчить общение и сотрудничество в разнообразном глобальном сообществе.

В DAO крайне важно понимать участников, вносящих вклад, выявлять тех, кто потенциально перегружен, и оценивать общую производительность отдельных лиц. Это поможет активно управлять талантами. ИИ может анализировать активность участников на разных платформах и внутрисетевые взаимодействия, чтобы выявлять критически важных участников, влиятельных лиц и потенциальных лидеров в DAO, способствуя признанию талантов и развитию лидерских качеств.

ИИ может анализировать поведение и взаимодействие участников, чтобы выявлять признаки выгорания или потенциального недовольства, что позволяет DAO активно решать проблемы и предотвращать истощение участников. Понимание настроений DAO и индивидуальных предпочтений также может помочь в упреждающем разрешении споров и эффективно сократить отток высококачественных участников из DAO.

Помимо талантов, DAO отвечают за эффективное распределение капитальных ресурсов. DAO могут предлагать инвестиции и гранты для своих экосистемных проектов. ИИ может анализировать проектные предложения, настроения сообщества и потенциальное влияние проекта, чтобы помочь DAO эффективно распределять ресурсы и выбирать проекты с наибольшей вероятностью успеха и создания ценности.

Выделение грантов на общественные проекты также можно облегчить с помощью ИИ, чтобы обеспечить подотчетность и эффективное использование ресурсов.

Сочетание мощи ИИ с децентрализованной структурой DAO открывает огромный потенциал, но также сопряжено с уникальными рисками и проблемами. Вот некоторые ключевые проблемы, которые следует учитывать:

Предвзятость и манипуляция

Системы искусственного интеллекта потенциально могут усилить уже существовавшие предвзятости в данных, на которых они обучаются, что может привести к несправедливым или дискриминационным результатам принятия решений DAO. Честность DAO может быть скомпрометирована злоумышленниками, манипулирующими моделями ИИ, чтобы повлиять на голоса или предложения.

Подотчетность и прозрачность

Возможно, будет сложно возложить на модели ИИ ответственность за предвзятые или неправильные решения, поскольку может быть сложно понять, как модели приходят к своим выводам. Более того может быть сложно возложить вину за поведение ИИ внутри структуры DAO.

Риски централизации

Принципы децентрализации DAO могут быть поставлены под угрозу из-за чрезмерной зависимости от конкретных моделей ИИ или централизованных источников данных, создавая новые точки контроля и уязвимости.

Безопасность и конфиденциальность данных

Интеграция ИИ с DAO вызывает обеспокоенность по поводу безопасности и конфиденциальности данных. Конфиденциальные данные, используемые для обучения или эксплуатации моделей ИИ, могут быть уязвимы для взлома или утечки, что влияет на конфиденциальность членов и пользователей DAO.

Технические проблемы

Внедрение и поддержание надежных систем искусственного интеллекта в DAO требует значительных технических знаний, которые могут быть недоступны всем сообществам DAO. Это может привести к уязвимостям и эксплуатационным проблемам.

Непредвиденные последствия

Сложное взаимодействие между ИИ и DAO может привести к непредвиденным и потенциально вредным последствиям. DAO должны быть готовы активно выявлять и устранять такие риски.

Для снижения рисков и обеспечения ответственного внедрения ИИ в DAO можно использовать несколько стратегий. Например, следует использовать несколько источников данных и человеческий мониторинг для предотвращения предвзятости и сохранения фокус алгоритмов. Чтобы преодолеть технологический разрыв, руководители DAO могут работать со специалистами по искусственному интеллекту, использовать решения с открытым исходным кодом и способствовать развитию культуры обмена знаниями.

Наконец, члены DAO должны быть готовы к развороту, когда появляется незнакомая территория, применяя гибкое управление и постоянный мониторинг в ожидании неожиданностей. Это помогает сохранить суть децентрализованного видения и приверженности этическим нормам.