Organizações autônomas descentralizadas (DAOs) revolucionam a governança ao permitir comunidades colaborareme tomar decisões sem liderança centralizada. Vários blockchain, criptomoedaetoken não fungível (NFT)projetos empregam governança DAO.

No entanto, a escalabilidade da tomada de decisão eficaz através de uma rede dispersa continua a ser um desafio. É aqui que a inteligência artificial (IA) surge como um elemento transformador, capacitando as DAOs com dinâmicas aprimoradas para a tomada de decisões e crescimento organizacional.

Como pode a IA melhorar a tomada de decisões em diversos modelos de governação de DAO

Existemdiferentes modelos de governação DAOque a IA pode contribuir, como explicado abaixo:

Democracia direta

A democracia direta é um modelo de governação em que todos os membros da instituição ou comunidade votam para tomar decisões. Para DAOs que usam esse modelo, a IA pode analisar dados on-chaine o sentimento do eleitor, fornecendo informações para uma votação informada. Além disso, os modelos preditivos podem estimar os resultados das propostas, orientando os eleitores e reduzindo os recursos desperdiçados.

Democracia delegativa ou representativa

A democracia delegativa ou representativa é um modelo de governança em que alguns membros escolhidos votam em nome de toda a comunidade. A maioria dos países democráticos utiliza este modelo. No mundo das criptomoedas, aplicações descentralizadas (DApps)como Uniswap implementaram votação delegada.

Para DAOs que usam este modelo, a IA pode ajudar na seleção de delegados com base na experiência, atividade e alinhamento com os valores da comunidade. Também pode ajudar na votação dos delegados, fornecendo recomendações orientadas por dados.

Democracia líquida

A democracia líquida é um modelo de governança híbrido entre a democracia direta e a democracia delegativa. Este modelo, inicialmente concebido por Charles Dodgson (Lewis Carroll) no século XIX, permite que os eleitores emitam o seu próprio voto ou o deleguem a outra pessoa.

A DAO escolhe membros para votar em decisões, mas a comunidade mais ampla também pode votar em decisões se assim o desejarem. A IA pode facilitar a delegação com base em fatores dinâmicos como expertise em questões e análise de sentimento em tempo real, otimizando a representação e o envolvimento.

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Importante, os votos individuais permanecem privados para prevenir coerção, enquanto as decisões dos delegados são públicas para prestação de contas. A Gitcoin implementou a democracia líquida ao permitir que os detentores de tokens selecionem um delegado como parte de seu distribuição gratuita de tokensprocesso de reclamação.

Além do acima, a IA pode ajudar a identificar bots e clusters de bots e ajudar a decidir que peso os votos dos bots devem ter dentro da DAO. Isso ajuda efetivamente a mitigar riscos como o ataque Sybil.

Um ataque Sybil ocorre quando um participante se faz passar por vários membros para influenciar o voto da DAO, uma tática que também pode ser executada usando bots automatizados.

O papel da IA na automação de contratos inteligentes das DAOs

A IA pode automatizar tarefas rotineiras regidas por contratos inteligentes, aumentando a eficiência e minimizando erros humanos. Isso poderia incluir a gestão dos fundos do tesouro, a distribuição de recompensas e a execução de ações com base em critérios predefinidos que o DAO decidiu.

AI pode analisar o uso de tokens, distribuição e captura de valor para otimizartokenomicspara a sustentabilidade a longo prazo e benefício da comunidade. Pode ajudar a identificar as sensibilidades do modelo de token e testar o modelo de stresscom base em eventos extremos. Esta capacidade de gestão de risco pode ajudar com o seguinte:

1. Ajustes dinâmicos de taxas para acomodar o uso da rede sem precedentes e condições de mercado para garantir o valor ótimo do token.
2. Otimização de recompensas para incentivar os comportamentos corretos que se alinham com a melhoria e objetivos da comunidade.
3. Gestão de liquidez para garantir que as estratégias de criação de mercado sejam ótimas e mantenham o preço do token estável.
4. A IA pode ajudar na automatizaçãoauditorias de segurança e testes de penetração de contratos inteligentes e sistemas, otimizando a alocação de recursos e garantindo a segurança contínua das funções críticas do DAO.

Como pode a IA revolucionar a gestão da comunidade dentro dos DAOs?

A IA pode melhorar o envolvimento da comunidade em DAOs. MostDAOs gerem as suas comunidadesno Discord. Eles empregam gerentes de comunidade, muitas vezes cobrindo a maioria dos fusos horários, para fornecer respostas instantâneas às perguntas da comunidade.

Usar IA para fornecer suporte 24/7 ajuda a melhorar a comunicação e o envolvimento. A IA também pode personalizar o alcance e as notificações aos membros com base nas preferências individuais.

Como as comunidades baseadas no Discord frequentemente precisam de suporte multilíngue, a IA pode ajudar com a tradução em tempo real e facilitar a comunicação e colaboração suaves em uma comunidade global diversificada.

O papel integral da IA na gestão de talentos e recursos dentro de DAOs

Num DAO, é crucial compreender os membros contribuintes, identificar aqueles potencialmente sobrecarregados e avaliar o desempenho geral dos indivíduos. Isso ajudará a gerir proativamente o talento. A IA pode analisar a atividade dos membros em várias plataformas e as interações on-chain para identificar contribuintes críticos, influenciadores e potenciais líderes dentro do DAO, facilitando o reconhecimento de talentos e o desenvolvimento de liderança.

A IA pode analisar o comportamento e interações dos membros para identificar sinais de esgotamento ou insatisfação potencial, permitindo que as DAOs abordem proativamente as preocupações e evitem a perda de membros. Compreender o sentimento das DAOs e as preferências individuais também pode ajudar na resolução proativa de disputas e reduzir eficazmente a rotatividade de contribuidores de alta qualidade das DAOs.

Para além do talento, os DAOs são responsáveis por alocar recursos de capital de forma eficiente. Os DAOs podem oferecer investimentos e subsídios aos seus projetos de ecossistema. A IA pode analisar propostas de projetos, o sentimento da comunidade e o impacto potencial do projeto para ajudar os DAOs a alocar recursos de forma eficaz e selecionar projetos com a maior probabilidade de sucesso e criação de valor.

As alocações de subsídios para projetos comunitários também podem ser facilitadas usando IA para garantir responsabilidade e utilização eficiente de recursos.

Potenciais riscos e desafios na implementação de IA dentro de estruturas DAO

Combinar o poder da IA com a estrutura descentralizada das DAOs apresenta um potencial imenso, mas também introduz riscos e desafios únicos. Aqui estão algumas preocupações-chave a considerar:

Viés e manipulação

Os sistemas de IA podem potencialmente reforçarpreconceitos pré-existentes nos dadoseles sãotreinado em, o que poderia resultar em saídas de decisões DAO injustas ou discriminatórias. A integridade do DAO poderia ser comprometida por atores maliciosos manipulando modelos de IA para influenciar votos ou propostas.

Responsabilidade e transparência

Pode ser difícil responsabilizar os modelos de IApara decisões tendenciosas ou incorretas, uma vez que pode ser difícil compreender como os modelos chegam às suas conclusões. Além disso, atribuir a culpa pelo comportamento da IA dentro de uma estrutura DAO pode ser difícil.

Riscos de centralização

Os princípios de descentralização das DAOs podem ser comprometidos por uma dependência excessiva de modelos de IA específicos ou fontes de dados centralizadas, criando novos pontos de controlo e vulnerabilidade.

Segurança de dados e privacidade

A integração da IA com DAOs levanta preocupações sobre a segurança e privacidade de dados. Dados sensíveis usados para treinar ou operar modelos de IA podem estar vulneráveis a ataques ou vazamentos, afetando a privacidade dos membros e usuários da DAO.

Desafios técnicos

Implementar e manter sistemas de IA robustos dentro de DAOs requer um conhecimento técnico significativo, que pode não estar prontamente disponível para todas as comunidades de DAO. Isso pode levar a vulnerabilidades e desafios operacionais.

Consequências imprevistas

As complexas interações entre IA e DAOs podem levar a consequências não intencionais e potencialmente prejudiciais. Os DAOs precisam estar preparados para identificar e abordar esses riscos de forma proativa.

Várias estratégias podem ser empregadas para mitigar riscos e garantir uma implementação responsável de IA dentro de DAOs. Por exemplo, várias fontes de dadose a monitorização humana devem ser utilizadas para evitar tendenciosidades e manter o foco dos algoritmos. Para superar a divisão tecnológica, os executivos da DAO podem colaborar com especialistas em IA, utilizar soluções de código aberto e fomentar uma cultura de partilha de conhecimento.

Finalmente, os membros da DAO devem estar prontos para mudar de direção quando se depararem com território desconhecido, praticando governança flexível e monitorização contínua em antecipação ao inesperado. Isso ajuda a preservar a essência da visão descentralizada e o compromisso com práticas éticas.

Declaração:

1. 本文转载自[cointelegraph，原文标题“How DAOs can leverage AI for enhanced dynamics”，著作权归属原作者[Arunkumar Krishnakumar]，如对转载有异议，请联系Equipe Gate Learn，a equipa irá lidar com o processo relevante o mais rapidamente possível.

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