AI驱动的DAO正在兴起：值得关注的5个挑战

　　自2014年以来，以太坊创始人Vitalik Buterin便开始构思自治代理和DAO(去中心化自治组织)的概念，这在当时对许多人而言还是一个遥远的梦想。Vitalik在其文章《DAO、DAC、DA等：不完整的术语指南》中描述了DAO的早期愿景，将其视为去中心化的实体，依赖代码而非人类层级结构来实现效率和透明度。

　　十年后，Variant的Jesse Walden发表了“DAO 2.0”，回顾了DAO自Vitalik早期著作以来的演变。Walden指出，最初的DAO浪潮通常类似于合作社，以人为中心的数字组织，并不强调自动化。然而，随着人工智能的新进展，尤其是大型语言模型(LLM)和生成模型，现在有望更好地实现Vitalik十年前预见的去中心化自治。

　　随着DAO实验越来越多地采用人工智能代理，我们将面临新的影响和问题。以下是DAO在纳入人工智能时必须应对的五个关键领域：

　　治理转变：在Vitalik的框架中，DAO旨在通过链上编码治理规则减少对人类决策的依赖。在DAO 2.0中，人类仍提供资本和战略方向，但运营决策将越来越多地受到人工智能模型的影响。

　　最小化模型错位：DAO的早期愿景旨在通过透明、不可变的代码来抵消人类偏见、腐败和低效率。现在，挑战转变为确保人工智能代理与DAO的目标保持一致，避免模型失调。

　　新的攻击面：随着DAO融入更复杂的人工智能模型，它们也将继承新的攻击面。例如，Freysa竞赛中人类欺骗AI代理误解其功能，从而赢得奖金。

　　新的中心化问题：DAO 2.0的演变将权力转移给那些创建、训练和控制特定DAO底层人工智能模型的人，可能导致新形式的中心化阻塞点。

　　战略与战略运营角色和社区支持：Walden的“战略与运营”区别表明了一种长期平衡：人工智能处理日常任务，人类提供战略方向。随着人工智能模型变得更加先进，它们也可能逐渐侵入DAO的战略层。

　　尽管存在挑战，但它们都可以积极应对。例如，DAO可以尝试治理机制，保留某些高影响力决策给人类选民或专家委员会;通过将一致性检查视为一项经常性运营费用，确保AI代理对公共目标的忠诚度;投资于社区成员的技能建设，减轻少数专家控制治理的风险;以及加倍努力讲故事、共同使命和社区仪式，以保持长期支持。

　　Vitalik最近推出的Deep Funding是一个利用人工智能和人类法官为以太坊开源开发开创一种新的融资机制的例子。这凸显了人工智能和去中心化协作的交叉正在加速，我们可以预期DAO会越来越多地适应和扩展这些人工智能理念。这些创新将带来独特的挑战，因此现在是开始准备的时候了。