El sistema utilizaría pruebas de conocimiento cero y entornos seguros (MPC/TEEs) para proteger la identidad del votante y los datos sensibles, mientras se previene la coerción y el soborno.
El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, propuso una revisión técnica de las organizaciones autónomas descentralizadas (DAOs), pidiendo 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 que Buterin criticara a las DAOs por desviarse hacia una baja participación y centralización del poder, tiene como objetivo alejar a los usuarios de delegar votos a grandes poseedores de tokens.
En cambio, los individuos desplegarían su propio modelo de IA, entrenado en sus mensajes pasados y valores declarados, para votar sobre las miles de decisiones que enfrentan las DAOs.
Hay miles de decisiones que tomar, involucrando muchos dominios de experiencia, y la mayoría de las personas no tienen el tiempo o las habilidades para ser expertos en uno solo, y mucho menos en todos ellos.” Escribió Buterin. “¿Entonces qué podemos hacer? Usamos LLMs personales para resolver el problema de atención.”
Primero está la privacidad del contenido, asegurando que los datos sensibles permanezcan confidenciales. Los agentes de IA operarían dentro de entornos seguros como la computación multipartita (MPC) o entornos de ejecución confiables (TEE), permitiéndoles procesar datos privados sin filtrarlos a la blockchain pública.
Segundo está la anonimato del participante. Buterin pidió el uso de pruebas de conocimiento cero (ZKP), una herramienta criptográfica que permite a los usuarios demostrar que son elegibles para votar sin revelar su dirección de billetera o cómo votaron. Segundo está la anonimato del participante. Buterin pidió el uso de pruebas de conocimiento cero (ZKP), una herramienta criptográfica que permite a los usuarios demostrar que son elegibles para votar sin revelar su dirección de billetera o cómo votaron.
Esto protege contra la coerción, el soborno y la vigilancia 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 señalarían 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 lanzar mercados de predicción. En estos, los agentes podrían apostar sobre la probabilidad de que las propuestas fueran aceptadas.
Las buenas apuestas generarían pagos, incentivando contribuciones valiosas mientras penalizan el ruido.
Buterin también pidió herramientas de preservación de 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.