Vitalik Buterin đề xuất các tác nhân AI cho bỏ phiếu phi tập trung

• Vitalik Buterin đề xuất các đại lý AI cá nhân để bỏ phiếu thay mặt người dùng trong các DAO.

• Các đại lý trò chuyện công cộng có thể tổng hợp ý kiến bằng cách sử dụng LLM và bằng chứng không kiến thức.

• Tính toán đa bên và TEE có thể bảo vệ dữ liệu riêng tư trong các quyết định quản trị phức tạp.

Đồng sáng lập Ethereum, Vitalik Buterin, đã trình bày một phương pháp tiếp cận mới về quản trị sử dụng AI trong một cuộc thảo luận gần đây. Ông lập luận rằng các mô hình ngôn ngữ lớn cá nhân có thể giúp người dùng quản lý hàng nghìn quyết định trong các tổ chức phi tập trung. Bằng cách này, AI sẽ trao quyền cho các thành viên thay vì tập trung quyền lực vào một số đại biểu, giải quyết các hạn chế về sự chú ý và chuyên môn lâu dài.

Đại lý Quản trị Cá nhân để Thực hiện Bỏ phiếu

Buterin đề xuất rằng các đại lý AI cá nhân có thể bỏ phiếu dựa trên các bài viết, cuộc trò chuyện và sở thích đã công bố của người dùng. Nếu đại lý không chắc chắn về quan điểm của một người và vấn đề đó quan trọng, nó sẽ trực tiếp hỏi người đó.

Điều này đảm bảo rằng các thành viên vẫn được thông báo trong khi duy trì ảnh hưởng đối với các quyết định quan trọng. Ông nhấn mạnh rằng mô hình này tránh được tình trạng mất quyền lực thường thấy trong các hệ thống ủy quyền tiêu chuẩn.

Các đại lý cá nhân này có thể liên tục phù hợp với giá trị của người dùng, lọc các quyết định phù hợp trong khi vẫn giữ được phán đoán của con người. Khác với các mô hình ủy quyền hiện tại, những người ủng hộ vẫn duy trì ảnh hưởng vượt ra ngoài một lần bỏ phiếu. Hệ thống cũng giảm tải nhận thức, giúp việc tham gia vào các tổ chức tự trị phi tập trung phức tạp trở nên khả thi hơn.

Các Đại lý Trò chuyện Công cộng Tổng hợp Ý kiến Chung

Buterin cũng đề cập đến thách thức tổng hợp thông tin từ các nhóm. Ông đề xuất các đại lý trò chuyện công cộng có thể tóm tắt các điểm chung trong các ý kiến của người tham gia mà không tiết lộ dữ liệu riêng tư.

Các hệ thống được nâng cao bằng LLM có thể chuyển đổi các quan điểm cá nhân thành các định dạng có thể chia sẻ trong khi bảo vệ tính ẩn danh. Bằng chứng không kiến thức có thể bảo vệ danh tính của người tham gia trong các cuộc thảo luận, cho phép đóng góp tập thể trong khi giữ gìn quyền riêng tư.

Phương pháp này cải thiện quá trình ra quyết định vượt ra ngoài các mô hình bỏ phiếu tuyến tính, vốn thường không xem xét kiến thức phân tán. Các đại lý AI của người tham gia có thể phản hồi dựa trên các hiểu biết tổng hợp, giúp xây dựng đồng thuận chính xác và có căn cứ hơn. Cách tiếp cận này thu hẹp khoảng cách giữa ý kiến cá nhân và thảo luận nhóm.

Tính Toán Đa Bên Hỗ Trợ Các Quyết Định Bí Mật

Cuối cùng, Buterin khám phá tính toán đa bên để xử lý các quyết định liên quan đến thông tin riêng tư. Các đại lý AI cá nhân có thể xử lý các dữ liệu nhạy cảm trong môi trường an toàn, như TEE hoặc các hệ thống đảm bảo bằng mật mã, và chỉ xuất ra quyết định.

Không ai, kể cả người tham gia hay người khác, có thể xem dữ liệu gốc, bảo vệ tính bảo mật. Phương pháp này áp dụng cho các cuộc đàm phán, tranh chấp và quyết định bồi thường, đảm bảo quyền riêng tư của cả danh tính lẫn nội dung.

Cách tiếp cận nhiều lớp này kết hợp AI cá nhân, tổng hợp tập thể và bảo mật mật mã, cung cấp một bản thiết kế tiềm năng để mở rộng quản trị dân chủ trong các hệ thống phi tập trung.