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ビタリック・ブテリンは、DAOにおいてユーザーに代わって投票を行う個人AIエージェントを提案しています。
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公共の会話エージェントは、LLMとゼロ知識証明を用いて意見を集約できる可能性があります。
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マルチパーティ計算やTEEは、複雑なガバナンス決定においてプライベートな入力を保護する手段となり得ます。
イーサリアムの共同創設者ビタリック・ブテリンは、最近の議論の中でAIを活用した新しいガバナンスのアプローチを示しました。彼は、個人の大規模言語モデル（LLM）が、分散型組織における数千の意思決定をユーザーが管理するのに役立つと主張しています。これにより、AIは参加者に力を与えるものであり、少数の代表者に権力が集中するのを防ぎ、長年の注意力や専門知識の制約に対処します。
投票を担当する個人ガバナンスエージェント
ブテリンは、個人AIエージェントがユーザーの文章や会話、宣言した意向に基づいて投票を行うことを提案しました。エージェントがある問題に対して意見を確信できない場合、重要な問題であれば直接本人に促す仕組みです。
これにより、参加者は情報を得たまま、重要な意思決定に影響を与え続けることが可能です。彼はこのモデルが、従来の委任制度で見られる権力の喪失を避けることを強調しました。
これらの個人エージェントは、ユーザーの価値観に継続的に適合し、関連する決定をフィルタリングしつつ、人間の判断を保持します。従来の委任モデルと異なり、支持者は一つの投票を超えて影響力を持ち続けることができ、複雑な分散型自律組織への参加も容易になります。
公共会話エージェントによる集合的意見の集約
ブテリンはまた、グループ間の情報集約の課題にも言及しました。彼は、参加者の入力の共通点を要約しつつ、プライベートなデータを公開しない公共会話エージェントを提案しています。
LLMを活用したシステムは、個人の意見を共有可能な形式に変換しつつ、匿名性を保護します。ゼロ知識証明は、議論中に参加者の身元をさらに守りながら、集団の意見を反映させることを可能にします。
この方法は、分散知識を考慮しきれない線形投票モデルを超えた意思決定を促進します。参加者のAIエージェントは、集約された洞察に基づいて応答し、より正確で情報に基づく合意形成を支援します。プライベートな意見とグループレベルの協議の橋渡しを行うアプローチです。
マルチパーティ計算による秘密保持型の意思決定
最後に、ブテリンはマルチパーティ計算を用いた秘密情報を含む意思決定についても検討しました。個人AIエージェントは、TEEや暗号技術によって保証された安全な環境で敏感な入力を処理し、決定のみを出力します。
参加者や他者は、基礎となるデータを見ることはなく、機密性を保ちます。この方法は、交渉や紛争解決、報酬決定などに適用でき、参加者の身元や内容のプライバシーを守ります。
この層状のアプローチは、個人AI、集合的要約、暗号セキュリティを組み合わせ、分散型システムにおける民主的ガバナンスの拡大のための設計図となり得ます。
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