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Vitalik Buterin 建議使用個人 AI 代理代表用戶在 DAO 中投票。
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公共對話代理可以利用大型語言模型（LLMs）和零知識證明來匯總意見。
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多方計算和可信執行環境（TEEs）可能保障複雜治理決策中的私密輸入。
以太坊共同創始人 Vitalik Buterin 在近期討論中提出了一種運用 AI 的新治理方式。他認為，個人大型語言模型可以幫助用戶管理去中心化組織中的數千個決策。這樣一來，AI 不僅能賦能參與者，還能避免權力集中於少數代表，解決長期存在的注意力和專業知識限制問題。
個人治理代理人處理投票
Buterin 建議，個人 AI 代理可以根據用戶的書寫、對話和聲明的偏好來投票。如果代理不確定用戶的立場且議題重要，會直接向用戶詢問。
這確保參與者能保持資訊透明，同時對重要決策仍有影響力。他強調，這種模式避免了傳統委託制度中常見的權力剝奪問題。
這些個人代理能持續與用戶的價值觀保持一致，篩選相關決策，同時保留人類判斷力。與現有的委託模型不同，支持者的影響力不僅限於單一投票。此系統還能降低認知負擔，使參與複雜的去中心化自治組織（DAO）變得更為可行。
公共對話代理匯總集體意見
Buterin 也談到跨群組匯總資訊的挑戰。他提出公共對話代理，能在不揭露私密資料的情況下，總結參與者輸入的共通點。
利用 LLM 增強的系統可以將個人觀點轉換成可分享的格式，同時保護匿名性。零知識證明則能在討論過程中進一步保障參與者身份，讓集體意見得以表達，同時維護隱私。
這種方法超越了線性投票模型，能更好地考慮分散的知識。參與者的 AI 代理可以根據匯總的見解做出回應，促進更準確且有根據的共識建立。此策略彌合了私密意見與群體討論之間的鴻溝。
多方計算支持保密決策
最後，Buterin 探討了多方計算在處理涉及私密資訊的決策中的應用。個人 AI 代理可以在安全環境（如 TEE 或加密保證系統）中處理敏感資料，並僅輸出決策結果。
參與者或其他人都無法看到底層數據，確保資訊保密。此方法適用於談判、爭議和補償決策，保障參與者身份和內容的隱私。
這種層次化的方法結合了個人 AI、集體匯總與密碼學安全，為去中心化系統中的民主治理擴展提供了一個潛在的藍圖。
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