विटालिक ब्यूटेरिन: DAO गवर्नेंस को मजबूत करने के लिए AI

Ethereum के सह-संस्थापक Vitalik Buterin का तर्क है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मुख्य बाधा को संबोधित करके विकेंद्रीकृत शासन को नया रूप दे सकती है: मानवीय ध्यान। रविवार को X पर एक पोस्ट में, उन्होंने चेतावनी दी कि DAOs जैसे लोकतांत्रिक मॉडल के वादे के बावजूद, निर्णय लेने में बाधा आती है जब सदस्यों को सीमित समय और विशेषज्ञता के साथ मुद्दों की बाढ़ से निपटना पड़ता है। DAOs में भागीदारी दर अक्सर कम बताई जाती है — आमतौर पर 15% और 25% के बीच — एक गतिशीलता जो प्रभाव को केंद्रित कर सकती है और विघटनकारी चालों को आमंत्रित कर सकती है जब हमलावर व्यापक जांच के बिना प्रस्तावों को पारित करने की कोशिश करते हैं। व्यापक क्रिप्टो पारिस्थितिकी तंत्र देख रहा है कि AI उपकरण शासन, गोपनीयता और भागीदारी को कैसे बदल सकते हैं।

मुख्य बातें

• ध्यान सीमाओं को लोकतांत्रिक ऑन-चेन शासन में एक प्राथमिक अड़चन के रूप में पहचाना गया है, जो संभावित रूप से DAOs में समय पर निर्णयों में बाधा डालता है।
• प्रतिनिधिमंडल, हालांकि सामान्य है, मतदाताओं को कमजोर करने और प्रतिनिधियों के एक छोटे समूह में नियंत्रण को केंद्रित करने का जोखिम रखता है।
• DAO भागीदारी औसतन लगभग 15-25% है, जो शासन हमलों और गलत प्रस्तावों के लिए अवसर पैदा करती है।
• बड़े भाषा मॉडल सहित AI-संचालित सहायक, प्रासंगिक जानकारी सामने ला सकते हैं और सदस्यों की ओर से स्वचालित रूप से वोट कर सकते हैं, बशर्ते गोपनीयता और पारदर्शिता सुरक्षा उपाय मौजूद हों।
• गोपनीयता एक महत्वपूर्ण डिज़ाइन चिंता बनी हुई है; निजी LLMs या "ब्लैक बॉक्स" व्यक्तिगत एजेंटों के प्रस्ताव संवेदनशील डेटा की रक्षा करते हुए सूचित निर्णय को सक्षम करने का लक्ष्य रखते हैं।
• समानांतर प्रयास, जैसे Near Foundation से AI प्रतिनिधि, स्केलेबल, सहभागी शासन मॉडल में व्यावहारिक अन्वेषण को दर्शाते हैं।

बाजार संदर्भ: शासन वार्तालाप AI सुरक्षा, ऑन-चेन पारदर्शिता, और टोकन-भारित मतदान तंत्र की नियामक जांच के बारे में व्यापक चर्चाओं के बीच सामने आता है। जैसे-जैसे नेटवर्क स्केल करते हैं, AI-सहायता प्राप्त निर्णय लेने के परीक्षण प्रभावित कर सकते हैं कि नए प्रस्तावों की जांच और निष्पादन कितनी जल्दी होता है, जो क्रिप्टो पारिस्थितिकी तंत्र में तरलता, जोखिम भावना और उपयोगकर्ता भागीदारी को प्रभावित करता है।

यह क्यों मायने रखता है

AI-सहायता प्राप्त शासन की धारणा एक महत्वपूर्ण क्षण में क्रिप्टो शासन में प्रवेश करती है। यदि DAOs को विशिष्ट समुदायों से परे सार्थक रूप से स्केल करना है, तो उन्हें "ध्यान समस्या" को हल करना होगा जो सीमित करती है कि कौन भाग ले सकता है और कितनी बार। Buterin का तर्क इस खतरे पर केंद्रित है कि व्यापक और सूचित भागीदारी के बिना, शासन एक मुखर अल्पसंख्यक की प्राथमिकताओं की ओर बह सकता है या इससे भी बदतर, समन्वित हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकता है। उद्धृत भागीदारी सीमा, अक्सर 15-25% के रूप में उद्धृत की जाती है, विविध, वैश्विक रूप से वितरित समुदायों में सहमति की नाजुकता को रेखांकित करती है। जब केवल सदस्यों का एक अंश शामिल होता है, तो केंद्रित टोकन होल्डिंग्स वाला एक समन्वित अभिनेता उन परिणामों को निर्देशित कर सकता है जो व्यापक आधार को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।

AI-संचालित सहायक घने नीति विकल्पों को कार्रवाई योग्य वोटों में अनुवाद करके आगे का एक संभावित मार्ग प्रदान करते हैं, जो किसी व्यक्ति की घोषित प्राथमिकताओं के अनुरूप होते हैं। यह विचार व्यक्तिगत एजेंटों पर निर्भर करता है जो उपयोगकर्ता इनपुट — लेखन, बातचीत और स्पष्ट बयानों — का अवलोकन करके मतदान व्यवहार का अनुमान लगाने में सक्षम हैं। यदि उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट मुद्दे के बारे में अनिश्चित है, तो एजेंट इनपुट मांगेगा और निर्णय को सूचित करने के लिए प्रासंगिक संदर्भ प्रस्तुत करेगा। यह दृष्टिकोण प्रत्येक सदस्य को हर प्रस्ताव का गहराई से अध्ययन करने की आवश्यकता के बिना प्रभावी भागीदारी को नाटकीय रूप से बढ़ा सकता है। यह अवधारणा बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में वर्तमान शोध में निहित है, जो विविध स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकते हैं और मतदाता विचार के लिए संक्षिप्त विकल्प प्रस्तुत कर सकते हैं।

फिर भी, गोपनीयता आयाम बड़ा है। Buterin ने जोर दिया है कि अधिक विस्तृत इनपुट को सक्षम करने वाली किसी भी प्रणाली को संवेदनशील जानकारी की रक्षा करनी चाहिए। कुछ शासन चुनौतियां ठीक इसलिए उत्पन्न होती हैं क्योंकि बातचीत, आंतरिक विवाद, या फंडिंग विचार-विमर्श अक्सर ऐसी सामग्री शामिल करते हैं जिसे प्रतिभागी सार्वजनिक रूप से उजागर नहीं करना पसंद करेंगे। गोपनीयता-संरक्षण वास्तुकला के प्रस्तावों में निजी LLMs शामिल हैं जो स्थानीय रूप से डेटा प्रोसेस करते हैं या क्रिप्टोग्राफिक तरीके जो केवल मतदान निर्णय को आउटपुट करते हैं, बिना अंतर्निहित निजी इनपुट को प्रकट किए। लक्ष्य मतदाताओं को सशक्त बनाने और उनकी व्यक्तिगत जानकारी की रक्षा करने के बीच संतुलन बनाना है।

Buterin से परे उद्योग की आवाजें इस तनाव को प्रतिध्वनित करती हैं। Near Foundation के एक शोधकर्ता Lane Rettig ने कम मतदाता मतदान का मुकाबला करने के लिए DAO सदस्यों की ओर से वोट देने वाले AI-संचालित डिजिटल जुड़वां का उपयोग करने के समानांतर प्रयासों को उजागर किया है। Near Foundation का अन्वेषण, AI प्रतिनिधिमंडल से जुड़ी कवरेज में वर्णित है, एक शासन ढांचे के भीतर AI-सक्षम प्रतिनिधिमंडल उपकरणों का परीक्षण करने के लिए एक व्यापक धक्का का संकेत देता है जो समुदाय के प्रति जवाबदेह रहता है। इस क्षेत्र का अनुसरण करने वालों के लिए, इस डोमेन में नेतृत्व वैचारिक चर्चाओं से ठोस प्रोटोटाइप में जा रहा है जिन्हें वास्तविक नेटवर्क पर देखा और परीक्षण किया जा सकता है।

एक अन्य पहलू रणनीतिक जोखिम से संबंधित है। "शासन हमलों" की संभावना टोकन-भारित प्रणालियों में एक वास्तविक चिंता बनी हुई है, जहां एक दुर्भावनापूर्ण अभिनेता हानिकारक प्रस्तावों को आगे बढ़ाने के लिए पर्याप्त प्रभाव एकत्र कर सकता है। शोधकर्ता और निर्माता यह सुनिश्चित करने के लिए उत्सुक हैं कि किसी भी AI-सहायता प्राप्त दृष्टिकोण में चेक और बैलेंस शामिल हों, जैसे पारदर्शी ऑडिट ट्रेल्स, उपयोगकर्ता ओवरराइड क्षमताएं, और नीति में तेजी से, एकतरफा बदलाव को रोकने के लिए शासन-दर सीमाएं। उद्योग कवरेज में उद्धृत साहित्य और केस अध्ययन इस बात पर जोर देते हैं कि जबकि प्रौद्योगिकी भागीदारी को बढ़ा सकती है, इसे व्यापक मानवीय निगरानी और गोपनीयता आक्रमण या हेरफेर के खिलाफ मजबूत सुरक्षा की आवश्यकता को दरकिनार नहीं करना चाहिए। संदर्भ के लिए, क्रिप्टो प्रेस में पहले की चर्चाओं ने सिम्युलेटेड लेनदेन और अन्य सुरक्षा मॉडल को शासन को दुरुपयोग से मजबूत बनाने के तरीकों के रूप में खोजा है।

जैसे-जैसे क्षेत्र विकसित होता है, AI-सहायता प्राप्त मतदान में साझेदारी और प्रयोग सामने आते रहेंगे। "AI प्रतिनिधियों" का विचार स्वचालित निर्णय लेने में जवाबदेही और सहमति के बारे में व्यापक बातचीत को दर्शाता है। कई परियोजनाओं ने AI की क्षमता को उजागर किया है कि वह विशाल नीति विकल्पों को पचाए, उन्हें संक्षेप में प्रस्तुत करे, और सदस्यों को यह स्वीकृत या अनुकूलित करने में सक्षम बनाए कि उनके टोकन का उपयोग कैसे किया जाता है। उभरती सहमति से पता चलता है कि आगे के किसी भी मार्ग को एक स्तरित दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी: सभी प्रतिभागियों के लिए सुलभ जानकारी, संवेदनशील डेटा के लिए गोपनीयता-संरक्षण तंत्र, और तकनीकी और सामाजिक दोनों कमजोरियों के खिलाफ सुरक्षा।

पाठक इन विचारों के धागे को संबंधित चर्चाओं के माध्यम से ट्रेस कर सकते हैं कि शासन मॉडल AI के लिए कैसे अनुकूलित होते हैं। उदाहरण के लिए, विकेंद्रीकृत निर्णय लेने में LLMs की भूमिका और गोपनीयता और सुरक्षा के निहितार्थ का अन्वेषण करने वाले लेख नए प्रस्तावों का मूल्यांकन करने के लिए एक ढांचा प्रदान करते हैं क्योंकि वे सामने आते हैं। बहस व्यापक AI शासन बातचीत के साथ भी प्रतिच्छेद करती है, जिसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि स्वचालित एजेंट गोपनीयता सीमाओं को पार किए बिना या अनधिकृत हेरफेर को सक्षम किए बिना उपयोगकर्ता के इरादे के साथ संरेखित होते हैं। विकसित संवाद यह स्वीकार करता है कि जबकि AI भागीदारी को बढ़ा सकता है, इसे विश्वास को कम किए बिना या विकेंद्रीकृत नेटवर्क के केंद्र में लोकतांत्रिक लोकाचार को कमजोर किए बिना करना चाहिए।

आगे क्या देखना है

• सक्रिय DAOs में AI-सहायता प्राप्त मतदान या AI प्रतिनिधियों के सार्वजनिक पायलट, आने वाली तिमाहियों में प्रकाशित समयरेखा और शासन मेट्रिक्स के साथ।
• ऑन-चेन शासन को प्रभावित करने वाले नियामक विकास या दिशानिर्देश, जिसमें AI-सहायता प्राप्त निर्णय उपकरणों के लिए पारदर्शिता और गोपनीयता मानक शामिल हैं।
• AI प्रतिनिधियों और संबंधित शासन प्रयोगों पर Near Foundation से प्रगति रिपोर्ट, जिसमें भागीदारी दरों पर मापने योग्य प्रभाव शामिल हैं।
• गोपनीयता-संरक्षण मतदान तंत्र के तकनीकी प्रदर्शन, जैसे निजी LLMs या क्रिप्टोग्राफिक दृष्टिकोण जो इनपुट डेटा की रक्षा करते हुए मतदान परिणामों को उजागर करते हैं।
• शासन सुरक्षा के चल रहे विश्लेषण, जिसमें शासन हमलों को रोकने और टोकन-भारित हेरफेर के खिलाफ लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए संशोधन शामिल हैं।

स्रोत और सत्यापन

• शासन में ध्यान समस्या और प्रतिनिधिमंडल की सीमाओं पर चर्चा करने वाली Vitalik Buterin की X पोस्ट: X पर Vitalik Buterin
• DAO क्या है? परिभाषाएं और शासन मॉडल: DAOs को समझना
• औसत DAO भागीदारी और शासन गतिविधि पर PatentPC के आंकड़े: DAO वृद्धि और शासन गतिविधि
• पिछली घटनाओं से शासन हमले और मुख्य बातें: Golden Boys हमला
• शासन चर्चाओं में AI शासन और बड़े भाषा मॉडल: LLMs और शासन
• Near Foundation के AI प्रतिनिधि और DAO मतदान कार्य: Near Foundation AI प्रतिनिधि
• क्रिप्टो शासन के लिए IronClaw और गोपनीयता-केंद्रित AI उपकरण: IronClaw और AI शासन उपकरण

AI शासन और ऑन-चेन लोकतंत्र के लिए अगला सीमांत

Ethereum (CRYPTO: ETH) पारिस्थितिकी तंत्र में, शोधकर्ता और निर्माता इस बात पर विचार कर रहे हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता Buterin द्वारा उजागर की गई ध्यान समस्या को कैसे संबोधित कर सकती है। शासन पर हाल ही में एक चिंतन में, उन्होंने तर्क दिया कि लोकतांत्रिक और विकेंद्रीकृत मॉडल की प्रभावशीलता व्यापक भागीदारी और समय पर, विशेषज्ञ इनपुट पर निर्भर करती है। कई DAOs के लिए वर्तमान भागीदारी दर लगभग 15-25% है, एक स्तर जो प्रतिनिधियों या मुख्य सदस्यों के एक छोटे चक्र के बीच शक्ति को केंद्रित कर सकता है। जब मतदाता काफी हद तक चुप रहते हैं, तो रणनीतिक गलत संरेखण वाले प्रस्ताव फिसल सकते हैं, या इससे भी बदतर, शासन हमले टोकन-भारित मतदान शक्ति का फायदा उठाकर एक नेटवर्क को अभिभूत कर सकते हैं।

इन गतिशीलताओं का मुकाबला करने के लिए, सदस्यों की ओर से वोट देने वाले AI-संचालित सहायकों का विचार गति प्राप्त कर रहा है। उन्होंने सुझाव दिया कि बड़े भाषा मॉडल प्रासंगिक डेटा सामने ला सकते हैं और प्रत्येक निर्णय के लिए नीति विकल्पों को आसुत कर सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को वोटों के लिए सहमति देने या एक एजेंट को कार्यों को सौंपने की अनुमति मिलती है जो उनकी प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित करता है। यह अवधारणा व्यक्तिगत एजेंटों पर निर्भर करती है जो आपके मतदान रुख का अनुमान लगाने के लिए आपके लेखन और बातचीत इतिहास का अवलोकन करते हैं, फिर तदनुसार वोटों की एक धारा जमा करते हैं। यदि एजेंट अनिश्चित है, तो एजेंट को आपको सीधे संकेत देना चाहिए और आपके निर्णय को सूचित करने के लिए सभी प्रासंगिक संदर्भ प्रस्तुत करना चाहिए। दृष्टि मानव निर्णय को बदलने की नहीं बल्कि इसे स्केलेबल, व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि के साथ बढ़ाने की है।

बहस Ethereum से परे चल रहे प्रयोगों को निकटता से दर्शाती है। Near Foundation के Lane Rettig ने कम मतदान के जवाब के रूप में DAO सदस्यों की ओर से वोट देने वाले AI-संचालित डिजिटल जुड़वां का वर्णन किया है, एक अवधारणा जिसे फाउंडेशन ने सार्वजनिक प्रवचन और शोध कवरेज में खोजा है। इस तरह के प्रोटोटाइप भागीदारी के लिए घर्षण बाधा को कम करते हुए शासन की वैधता बनाए रखने का लक्ष्य रखते हैं। यह प्रवचन एक व्यापक उद्योग सहमति को दर्शाता है कि AI-संचालित शासन पारदर्शी, लेखा परीक्षा योग्य और गोपनीयता-संरक्षण होना चाहिए ताकि विविध समुदायों में व्यापक विश्वास प्राप्त किया जा सके।

गोपनीयता विचार केवल एक द्वितीयक चिंता नहीं हैं; वे किसी भी व्यवहार्य शासन संवर्धन के लिए केंद्रीय हैं। Buterin ने एक गोपनीयता-अग्र वास्तुकला की संभावना पर जोर दिया है जहां उपयोगकर्ता के निजी डेटा को दूसरों को इनपुट उजागर किए बिना एक व्यक्तिगत LLM द्वारा संसाधित किया जा सकता है। इस परिदृश्य में, एजेंट केवल अंतिम निर्णय को आउटपुट करेगा, निजी दस्तावेजों, बातचीत और विचार-विमर्श को गोपनीय रखते हुए। चुनौती संवेदनशील जानकारी से समझौता किए बिना या निगरानी या शोषण के लिए नए वेक्टर खोले बिना भागीदारी को स्केल करने वाली प्रणालियों को डिजाइन करना है। खुलेपन और गोपनीयता के बीच संतुलन संभवतः नेटवर्क और पारिस्थितिकी तंत्र में AI-सहायता प्राप्त शासन प्रयोगों की गति और प्रकृति को आकार देगा।

जैसे-जैसे क्षेत्र विकसित होता है, कई धागे करीबी ध्यान देने की गारंटी देते हैं। पहला, ठोस पायलट कार्यक्रम यह प्रकट करेंगे कि क्या AI प्रतिनिधि जवाबदेही को कम किए बिना मतदान और निर्णय गुणवत्ता में सार्थक रूप से सुधार कर सकते हैं। दूसरा, शासन मॉडल को हेरफेर या गुप्त डेटा लीक के माध्यम से सामूहिक इच्छा को ओवरराइड करने से स्वचालित मतदान को रोकने के लिए मजबूत सुरक्षा रेल की आवश्यकता होगी। तीसरा, उपयोगकर्ता विश्वास बनाए रखने के लिए गोपनीयता-संरक्षण प्रौद्योगिकियां आवश्यक होंगी, विशेष रूप से बातचीत या फंडिंग निर्णयों में जो परियोजना प्रक्षेपवक्र को प्रभावित कर सकते हैं। अंत में, पारिस्थितिकी तंत्र सुरक्षा और लचीलेपन के व्यावहारिक निहितार्थों को देखेगा, जिसमें शासन हमलों के नए रूपों की क्षमता और उनके खिलाफ सुरक्षात्मक उपाय शामिल हैं।

यह लेख मूल रूप से Crypto Breaking News पर Vitalik Buterin: AI to Strengthen DAO Governance के रूप में प्रकाशित किया गया था — क्रिप्टो समाचार, Bitcoin समाचार और ब्लॉकचेन अपडेट के लिए आपका विश्वसनीय स्रोत।