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El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, propuso una revisión técnica de las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO), abogando por el uso de agentes de inteligencia artificial personal para emitir votos de manera privada en nombre de los usuarios y ayudar a escalar la gobernanza digital.
El plan, publicado en la plataforma de redes sociales X un mes después de Buterin criticó a las DAOs por derivar hacia una baja participación y centralización del poder, busca alejar a los usuarios de delegar votos a grandes poseedores de tokens.
En cambio, las personas desplegarían su propio modelo de IA, entrenado con sus mensajes anteriores y valores declarados, para votar sobre las miles de decisiones que enfrentan las DAOs.
“Hay miles de decisiones que tomar, que involucran muchos campos de especialización, y la mayoría de las personas no tienen el tiempo ni la habilidad para ser expertos siquiera en uno, y mucho menos en todos.” escribió Buterin. “¿Entonces qué podemos hacer? Usamos LLM personales para resolver el problema de la atención.”
Primero está la privacidad del contenido, garantizando que los datos sensibles permanezcan confidenciales. Los agentes de IA operarían dentro de entornos seguros como el cálculo multipartito (MPC) o los entornos de ejecución confiables (TEEs), lo que les permitiría procesar datos privados sin filtrarlos a la cadena de bloques pública.
En segundo lugar, está el anonimato del participante. Buterin hizo un llamado al uso de pruebas de conocimiento cero (ZKPs), una herramienta criptográfica que permite a los usuarios demostrar que son elegibles para votar sin revelar su dirección de billetera ni cómo votaron.
Esto protege contra la coerción, el soborno y la observación de ballenas, donde los votantes más pequeños imitan las decisiones de los grandes poseedores de tokens.
Estos administradores de IA automatizarían la participación rutinaria en la gobernanza y solo señalarían los asuntos clave para la revisión humana.
Para filtrar propuestas de baja calidad o spam, un problema emergente mientras la IA generativa inunda los foros abiertos, Buterin sugiere lanzar mercados de predicción. En estos, los agentes podrían apostar sobre la probabilidad de que las propuestas sean aceptadas.
Las apuestas acertadas generarían pagos, incentivando contribuciones valiosas mientras penalizan el ruido.
Buterin también hizo un llamado a herramientas que preserven la privacidad, como el cálculo multipartito y los entornos de ejecución confiables, que permitan a los agentes de IA evaluar datos sensibles, como solicitudes de empleo o disputas legales, sin exponerlos en una blockchain pública.