El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha propuesto una revisión técnica de las organizaciones autónomas descentralizadas (DAOs), sugiriendo el uso de agentes de inteligencia artificial personal para emitir votos de forma privada en nombre de los usuarios y mejorar la escalabilidad de la gobernanza digital.
Este plan, que fue compartido en la plataforma social X un mes después de que Buterin criticara a las DAOs por la baja participación y la centralización del poder, tiene como objetivo alejar a los usuarios de la delegación de votos a grandes poseedores de tokens.
En lugar de ello, los individuos podrían utilizar su propio modelo de IA, entrenado con sus mensajes anteriores y valores expresados, para participar en las miles de decisiones que enfrentan las DAOs.
“Existen miles de decisiones que tomar, abarcando muchos ámbitos de expertise, y la mayoría de las personas no tienen el tiempo ni las habilidades para ser expertas en uno solo, y mucho menos en todos ellos”, escribió Buterin. “¿Qué podemos hacer entonces? Utilizamos LLMs personales para resolver el problema de la atención.”
El primero de los puntos destacados es la privacidad del contenido, asegurando que los datos sensibles permanezcan confidenciales. Los agentes de IA operarían en entornos seguros, como la computación multipartita (MPC) o entornos de ejecución confiables (TEE), lo que les permitiría procesar datos privados sin filtrarlos a la blockchain pública.
El segundo punto es el anonimato del participante. Buterin propuso implementar pruebas de conocimiento cero (ZKPs), una herramienta criptográfica que permite a los usuarios demostrar que son elegibles para votar sin revelar su dirección de wallet o cómo votaron.
Esto protege contra la coerción, el soborno y el fenómeno de «whale watching», 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 marcarían solo los temas clave para la revisión humana.
Para filtrar propuestas de baja calidad o spam, un problema emergente a medida que la IA generativa inunda los foros abiertos, Buterin sugiere el lanzamiento de mercados de predicción. En estos mercados, los agentes podrían apostar sobre la probabilidad de que ciertas propuestas fueran aceptadas.
Apuestas acertadas recibirían recompensas, incentivando contribuciones valiosas mientras se penaliza el ruido innecesario.
Buterin también llamó a la implementación de herramientas que preserven la privacidad, como la computación multipartita y 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.
Fuente: www.coindesk.com