分散型自治組織(DAO)は、ガバナンスを革新し、コミュニティが協力する中央集権的なリーダーシップなしで意思決定を行います。いくつかブロックチェーン、暗号通貨そして非代替トークン(NFT)プロジェクトはDAOガバナンスを採用しています。
しかし、分散したネットワーク全体で効果的な意思決定をスケーリングすることは依然として課題です。ここで、人工知能(AI)がゲームチェンジャーとして登場し、意思決定や組織の成長に向けてDAOに強化されたダイナミクスを提供しています。
There are 異なるDAOガバナンスモデルAIは以下で説明されているように貢献できます:
直接民主主義は、機関やコミュニティのすべてのメンバーが決定を下すために投票するガバナンスモデルです。このモデルを使用するDAOに対して、AIが分析できます。オンチェーンデータおよび有権者の感情を提供し、情報を提供して投票を行うための洞察を提供します。さらに、予測モデルは提案の結果を推定し、有権者を案内し、無駄なリソースを削減することができます。
委任型または代表型民主主義は、選ばれた少数のメンバーがコミュニティ全体を代表して投票する統治モデルです。ほとんどの民主主義国がこのモデルを使用しています。暗号世界では、分散型アプリケーション(DApps)Uniswapのようなプロジェクトは、委任投票を実装しています。
このモデルを使用しているDAOにとって、AIは専門知識、活動、コミュニティの価値観との一致に基づいて代表者を選出するのに役立つことができます。また、データに基づいた推奨事項を提供することで代表者の投票を支援することもできます。
リキッドデモクラシーは、直接民主主義と委任民主主義のハイブリッドガバナンスモデルです。このモデルは、19世紀にチャールズ・ドジソン(ルイス・キャロル)によって最初に概念化され、有権者が自分自身の投票を行うか、他の人に委任することができます。
DAOはメンバーを選んで決定に投票するが、より広範なコミュニティも選択すれば決定に投票することができる。AIは問題の専門知識やリアルタイムの感情分析などの動的要因に基づいて委任を容易にし、代表と関与を最適化することができる。
重要なことに、個々の投票は強制を防ぐために非公開のままであり、一方で代表者の決定は透明性を保つために公開されています。 Gitcoin は、トークン保有者が代表者を選ぶことを可能にすることで、流動的な民主主義を実装しました。エアドロップ請求プロセス。
上記に加えて、AIはボットとボットクラスターを識別し、DAO内でボットの投票がどのような重みを持つべきかを決定するのに役立ちます。これにより、次のようなリスクを効果的に軽減できますシビル攻撃.
シビル攻撃は、参加者が複数のメンバーをなりすましてDAOの投票に影響を与える攻撃であり、この戦術は自動化されたボットを使用しても実行できます。
AIはによって管理されるルーチンタスクを自動化できますスマートコントラクト,効率を高め、人為的なエラーを最小限に抑えることができます。これには、財務資金の管理、報酬の配布、およびDAOが決定した事前定義基準に基づいてアクションを実行することが含まれる可能性があります。
AIはトークンの使用、配布、および価値の獲得を分析して最適化することができますトークノミクス長期的な持続可能性とコミュニティの利益のために。トークンモデルの感度を特定するのに役立ちます。モデルをストレステストする極端なイベントに基づいています。このリスク管理能力は、次の点で役立つことができます:
AIはDAOでのコミュニティ参加を向上させることができます。MostDAOはコミュニティを管理しますDiscordで。彼らはコミュニティマネージャーを雇っており、ほとんどのタイムゾーンをカバーし、コミュニティの問い合わせに即座に対応しています。
AIを使用して24時間365日のサポートを提供することで、コミュニケーションとエンゲージメントを向上させることができます。AIは個々の好みに基づいてメンバーへのアウトリーチや通知をパーソナライズすることもできます。
Discordをベースにしたコミュニティはしばしば多言語サポートが必要とされるため、AIはリアルタイム翻訳を支援し、多様なグローバルコミュニティ内での円滑なコミュニケーションと協力を促進できます。
DAO(分散自治組織)では、貢献メンバーを理解し、過度に負担されている可能性のあるメンバーを特定し、個々の全体的なパフォーマンスを評価することが重要です。これにより、タレントを積極的に管理するのに役立ちます。AIは、プラットフォーム全体とオンチェーンの相互作用を分析して、DAO内の重要な貢献者、影響力のある人、および潜在的なリーダーを特定し、タレントの認識とリーダーシップの発展を促進します。
AIは、メンバーの行動とやり取りを分析し、燃え尽きや潜在的な不満の兆候を特定することができ、これによりDAOは問題を積極的に対処し、メンバーの離脱を防止することができます。DAOの感情や個々の好みを理解することは、積極的な紛争解決にも役立ち、DAOからの高品質な貢献者の離職を効果的に減らすのに役立ちます。
才能に加えて、DAOは資本リソースを効率的に配分する責任があります。DAOはエコシステムプロジェクトに投資や助成金を提供することができます。AIはプロジェクト提案、コミュニティの感情、およびプロジェクトの潜在的な影響を分析し、DAOがリソースを効果的に配分し、最も成功と価値創造の可能性が高いプロジェクトを選択するのに役立ちます。
コミュニティプロジェクトへの助成金配分は、責任を確保し、効率的なリソース利用を確保するために、AIを使用しても可能です。
AIの力とDAOの分散構造を組み合わせることは、莫大な可能性を持たせる一方で、独自のリスクと課題をもたらします。考慮すべき重要な懸念点がいくつかあります。
AIシステムは潜在的に強化できますデータ内の事前存在する偏見彼らはtrained on, 不公正または差別的なDAOの意思決定結果をもたらす可能性があるため、悪意のある行為者がAIモデルを操作して投票や提案を誘導することでDAOの完全性が損なわれる可能性があります。
それはかもしれませんAIモデルに責任を負わせるのは難しいバイアスのあるまたは不正確な決定のために、モデルがどのようにして結論に至るかを理解するのが難しいことがあるため、AIの振る舞いに対して責任を負うことは、DAOの構造内で困難であることがあります。
DAOの分散化原則は、特定のAIモデルや中央集権的なデータソースへの過度な依存によって損なわれる可能性があり、新しいコントロールポイントや脆弱性ポイントが生まれることがあります。
AIとDAOの統合は、データセキュリティとプライバシーに関する懸念を引き起こします。 AIモデルのトレーニングや運用に使用される機密データは、ハッキングやリークの危険にさらされる可能性があり、DAOのメンバーやユーザーのプライバシーに影響を与えるかもしれません。
DAO内で堅固なAIシステムを実装し、維持するには、すべてのDAOコミュニティで簡単に利用できるわけではない、重要な技術的専門知識が必要です。これにより脆弱性や運用上の課題が生じる可能性があります。
AIとDAOの複雑な相互作用は、意図しない可能性のある有害な結果につながる可能性があります。DAOは、このようなリスクを積極的に特定し対処する準備をしなければなりません。
複数の戦略を採用して、DAO内でのリスクを軽減し、責任あるAIの実装を確実にすることができます。たとえば、複数のデータソース人間のモニタリングを使用して偏見を防ぎ、アルゴリズムの焦点を維持するべきです。テクノロジーの分断を埋めるために、DAO幹部はAIスペシャリストと協力し、オープンソースのソリューションを活用し、知識共有の文化を育むことができます。
最終的に、DAOメンバーは、柔軟なガバナンスを実践し、予期しない事態に備えて常にモニタリングを行う準備が必要です。これにより、分散ビジョンの本質と倫理的実践へのコミットメントを保護するのに役立ちます。
本文は[から転載されましたcointelegraph,原文标题“How DAOs can leverage AI for enhanced dynamics”,著作权归属原作者[Arunkumar Krishnakumar],如对転載に異議がある場合は、お問い合わせくださいGate Learnチームチームは関連手続きに基づいて迅速に対応します。
免責事項:本文に表現されている見解および意見は、著者個人の見解を表すものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
記事の他の言語版はGate Learnチームによって翻訳されています。言及されていないGate.ioの状況下では、翻訳された記事をコピー、配布、または盗用してはなりません。
分散型自治組織(DAO)は、ガバナンスを革新し、コミュニティが協力する中央集権的なリーダーシップなしで意思決定を行います。いくつかブロックチェーン、暗号通貨そして非代替トークン(NFT)プロジェクトはDAOガバナンスを採用しています。
しかし、分散したネットワーク全体で効果的な意思決定をスケーリングすることは依然として課題です。ここで、人工知能(AI)がゲームチェンジャーとして登場し、意思決定や組織の成長に向けてDAOに強化されたダイナミクスを提供しています。
There are 異なるDAOガバナンスモデルAIは以下で説明されているように貢献できます:
直接民主主義は、機関やコミュニティのすべてのメンバーが決定を下すために投票するガバナンスモデルです。このモデルを使用するDAOに対して、AIが分析できます。オンチェーンデータおよび有権者の感情を提供し、情報を提供して投票を行うための洞察を提供します。さらに、予測モデルは提案の結果を推定し、有権者を案内し、無駄なリソースを削減することができます。
委任型または代表型民主主義は、選ばれた少数のメンバーがコミュニティ全体を代表して投票する統治モデルです。ほとんどの民主主義国がこのモデルを使用しています。暗号世界では、分散型アプリケーション(DApps)Uniswapのようなプロジェクトは、委任投票を実装しています。
このモデルを使用しているDAOにとって、AIは専門知識、活動、コミュニティの価値観との一致に基づいて代表者を選出するのに役立つことができます。また、データに基づいた推奨事項を提供することで代表者の投票を支援することもできます。
リキッドデモクラシーは、直接民主主義と委任民主主義のハイブリッドガバナンスモデルです。このモデルは、19世紀にチャールズ・ドジソン(ルイス・キャロル)によって最初に概念化され、有権者が自分自身の投票を行うか、他の人に委任することができます。
DAOはメンバーを選んで決定に投票するが、より広範なコミュニティも選択すれば決定に投票することができる。AIは問題の専門知識やリアルタイムの感情分析などの動的要因に基づいて委任を容易にし、代表と関与を最適化することができる。
重要なことに、個々の投票は強制を防ぐために非公開のままであり、一方で代表者の決定は透明性を保つために公開されています。 Gitcoin は、トークン保有者が代表者を選ぶことを可能にすることで、流動的な民主主義を実装しました。エアドロップ請求プロセス。
上記に加えて、AIはボットとボットクラスターを識別し、DAO内でボットの投票がどのような重みを持つべきかを決定するのに役立ちます。これにより、次のようなリスクを効果的に軽減できますシビル攻撃.
シビル攻撃は、参加者が複数のメンバーをなりすましてDAOの投票に影響を与える攻撃であり、この戦術は自動化されたボットを使用しても実行できます。
AIはによって管理されるルーチンタスクを自動化できますスマートコントラクト,効率を高め、人為的なエラーを最小限に抑えることができます。これには、財務資金の管理、報酬の配布、およびDAOが決定した事前定義基準に基づいてアクションを実行することが含まれる可能性があります。
AIはトークンの使用、配布、および価値の獲得を分析して最適化することができますトークノミクス長期的な持続可能性とコミュニティの利益のために。トークンモデルの感度を特定するのに役立ちます。モデルをストレステストする極端なイベントに基づいています。このリスク管理能力は、次の点で役立つことができます:
AIはDAOでのコミュニティ参加を向上させることができます。MostDAOはコミュニティを管理しますDiscordで。彼らはコミュニティマネージャーを雇っており、ほとんどのタイムゾーンをカバーし、コミュニティの問い合わせに即座に対応しています。
AIを使用して24時間365日のサポートを提供することで、コミュニケーションとエンゲージメントを向上させることができます。AIは個々の好みに基づいてメンバーへのアウトリーチや通知をパーソナライズすることもできます。
Discordをベースにしたコミュニティはしばしば多言語サポートが必要とされるため、AIはリアルタイム翻訳を支援し、多様なグローバルコミュニティ内での円滑なコミュニケーションと協力を促進できます。
DAO(分散自治組織)では、貢献メンバーを理解し、過度に負担されている可能性のあるメンバーを特定し、個々の全体的なパフォーマンスを評価することが重要です。これにより、タレントを積極的に管理するのに役立ちます。AIは、プラットフォーム全体とオンチェーンの相互作用を分析して、DAO内の重要な貢献者、影響力のある人、および潜在的なリーダーを特定し、タレントの認識とリーダーシップの発展を促進します。
AIは、メンバーの行動とやり取りを分析し、燃え尽きや潜在的な不満の兆候を特定することができ、これによりDAOは問題を積極的に対処し、メンバーの離脱を防止することができます。DAOの感情や個々の好みを理解することは、積極的な紛争解決にも役立ち、DAOからの高品質な貢献者の離職を効果的に減らすのに役立ちます。
才能に加えて、DAOは資本リソースを効率的に配分する責任があります。DAOはエコシステムプロジェクトに投資や助成金を提供することができます。AIはプロジェクト提案、コミュニティの感情、およびプロジェクトの潜在的な影響を分析し、DAOがリソースを効果的に配分し、最も成功と価値創造の可能性が高いプロジェクトを選択するのに役立ちます。
コミュニティプロジェクトへの助成金配分は、責任を確保し、効率的なリソース利用を確保するために、AIを使用しても可能です。
AIの力とDAOの分散構造を組み合わせることは、莫大な可能性を持たせる一方で、独自のリスクと課題をもたらします。考慮すべき重要な懸念点がいくつかあります。
AIシステムは潜在的に強化できますデータ内の事前存在する偏見彼らはtrained on, 不公正または差別的なDAOの意思決定結果をもたらす可能性があるため、悪意のある行為者がAIモデルを操作して投票や提案を誘導することでDAOの完全性が損なわれる可能性があります。
それはかもしれませんAIモデルに責任を負わせるのは難しいバイアスのあるまたは不正確な決定のために、モデルがどのようにして結論に至るかを理解するのが難しいことがあるため、AIの振る舞いに対して責任を負うことは、DAOの構造内で困難であることがあります。
DAOの分散化原則は、特定のAIモデルや中央集権的なデータソースへの過度な依存によって損なわれる可能性があり、新しいコントロールポイントや脆弱性ポイントが生まれることがあります。
AIとDAOの統合は、データセキュリティとプライバシーに関する懸念を引き起こします。 AIモデルのトレーニングや運用に使用される機密データは、ハッキングやリークの危険にさらされる可能性があり、DAOのメンバーやユーザーのプライバシーに影響を与えるかもしれません。
DAO内で堅固なAIシステムを実装し、維持するには、すべてのDAOコミュニティで簡単に利用できるわけではない、重要な技術的専門知識が必要です。これにより脆弱性や運用上の課題が生じる可能性があります。
AIとDAOの複雑な相互作用は、意図しない可能性のある有害な結果につながる可能性があります。DAOは、このようなリスクを積極的に特定し対処する準備をしなければなりません。
複数の戦略を採用して、DAO内でのリスクを軽減し、責任あるAIの実装を確実にすることができます。たとえば、複数のデータソース人間のモニタリングを使用して偏見を防ぎ、アルゴリズムの焦点を維持するべきです。テクノロジーの分断を埋めるために、DAO幹部はAIスペシャリストと協力し、オープンソースのソリューションを活用し、知識共有の文化を育むことができます。
最終的に、DAOメンバーは、柔軟なガバナンスを実践し、予期しない事態に備えて常にモニタリングを行う準備が必要です。これにより、分散ビジョンの本質と倫理的実践へのコミットメントを保護するのに役立ちます。
本文は[から転載されましたcointelegraph,原文标题“How DAOs can leverage AI for enhanced dynamics”,著作权归属原作者[Arunkumar Krishnakumar],如对転載に異議がある場合は、お問い合わせくださいGate Learnチームチームは関連手続きに基づいて迅速に対応します。
免責事項:本文に表現されている見解および意見は、著者個人の見解を表すものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
記事の他の言語版はGate Learnチームによって翻訳されています。言及されていないGate.ioの状況下では、翻訳された記事をコピー、配布、または盗用してはなりません。