Crise de Governança da OpenAI: Uma Perspectiva sobre a Reforma da Estrutura Organizacional a partir do DAO

Recentemente, o gigante da inteligência artificial OpenAI se viu em uma crise de governança. Esta controvérsia gerou uma profunda reflexão sobre os modelos de governança organizacional na indústria, com algumas pessoas sugerindo a transformação da OpenAI em uma organização autônoma descentralizada (DAO). Embora o modelo DAO não seja perfeito, a estrutura de governança atual da OpenAI apresenta de fato diversos problemas. Se puderem extrair algumas lições da experiência de governança do DAO, talvez consigam evitar a ocorrência de crises semelhantes.

A OpenAI, como uma organização sem fins lucrativos dedicada ao desenvolvimento de inteligência artificial geral segura (AGI) e ao benefício da humanidade, é essencialmente uma organização que cria bens públicos. Isso está em linha com a missão de muitos DAOs. No entanto, a recente turbulência interna da OpenAI não decorre da sua estrutura organizacional em si, mas sim da ambiguidade e irracionalidade das regras de governança.

Atualmente, o conselho da OpenAI conta apenas com 6 membros, muito abaixo dos 9 membros inicialmente previstos. Como o órgão máximo de decisão, o conselho falhou em repor membros a tempo, o que levou a uma concentração excessiva do poder decisório. Mais preocupante é o fato de que decisões significativas, como a substituição do CEO Sam Altman, foram tomadas em reuniões fechadas por alguns diretores, sem consultar a opinião de todos os membros do conselho ou considerar a posição de outras partes interessadas.

Mesmo empresas listadas com fins lucrativos precisam introduzir administradores independentes para aumentar a transparência da governança e representar melhor os interesses dos acionistas minoritários e do público. Para uma instituição importante como a OpenAI, que está relacionada ao desenvolvimento de tecnologias fundamentais, segurança social e até mesmo ao destino da humanidade, apesar de já haver diretores externos, este sistema claramente não conseguiu desempenhar plenamente seu papel. A OpenAI não só precisa trazer mais forças de equilíbrio, como representantes dos funcionários, mas também precisa estabelecer um mecanismo de governança mais eficaz.

Referindo-se ao modelo de governança da DAO, talvez seja uma direção digna de exploração projetar uma estrutura de governança mais robusta, transparente e inclusiva para a OpenAI. É importante notar que, quando a DAO foi proposta pela primeira vez, sua ideia central era construir um sistema autossustentável por meio de código, minimizando a intervenção humana. No entanto, na realidade, as DAOs frequentemente necessitam de coordenação política humana, o que, até certo ponto, se desvia do conceito original de autonomia.

É interessante notar que o objetivo da AGI também busca autonomia. A OpenAI define claramente em sua organização que AGI refere-se a um sistema altamente autônomo, capaz de superar o desempenho humano na maioria dos trabalhos de alto valor econômico. Do ponto de vista de princípios mais profundos, tanto a AGI quanto a DAO visam construir um sistema verdadeiramente autônomo que funcione sem controle externo. Então, diante de tais sistemas autônomos, como devemos governá-los? Devemos confiar mais na alinhamento e no ajuste dos valores humanos intrínsecos, ou devemos adicionar mais restrições externas? Esta é uma questão que precisa ser considerada durante o processo de desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala para AGI.

Os desenvolvimentos mais recentes da crise da OpenAI mostram que até 90% dos funcionários estão dispostos a se demitir e seguir Sam Altman. Este fenômeno ecoa um clássico debate no campo das DAOs nos últimos anos: qual é mais importante, as regras impostas pelo código ou o consenso da comunidade?

Embora regras e restrições possam formar muitos consensos, o verdadeiro grande consenso muitas vezes não é forjado por regras. Apenas um senso de missão compartilhada e valores culturais podem realmente alcançar uma ressonância profunda e consistência. Já sabemos como criar essa ressonância entre as pessoas, mas para a IA, essa questão ainda permanece sem resposta.