Near Foundation phát triển AI digital twin cho các phiếu bầu quản trị
Việc triển khai các đại biểu AI sẽ diễn ra theo giai đoạn, bắt đầu từ các mô hình tương tự như chatbot, sau đó đại diện cho các nhóm lớn, và cuối cùng là cho từng thành viên DAO.
Near Foundation đang phát triển các đại biểu được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để bỏ phiếu thay mặt cho thành viên tổ chức tự trị phi tập trung, nhằm giải quyết vấn đề tham gia bầu cử thấp thường thấy ở nhiều giao thức.
Lane Rettig, một nhà nghiên cứu tại Near Foundation chuyên về AI và quản trị, cho biết cuộc cải tổ quản trị được hỗ trợ bởi AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Near Foundation giám sát giao thức lớp 1 Near Protocol.
Ý tưởng là đại biểu của người dùng, hoặc digital twin, sẽ học các sở thích của họ và hành động tương ứng khi đưa ra quyết định quản trị. Điều này sẽ biến quá trình bỏ phiếu thành một vấn đề toán học có thể xảy ra gần như ngay lập tức.
Sau đó, bạn sẽ kích hoạt nó, và nó sẽ hành động thay mặt bạn và bỏ phiếu thay mặt bạn. Nó sẽ nhắc nhở bạn khi có các đề xuất liên quan đến bạn, anh ấy nói trong một cuộc phỏng vấn tại hội nghị Token2049 ở Singapore.
Đó là, theo một nghĩa nào đó, tầm nhìn cuối cùng của chúng tôi cho điều này, nơi chúng tôi thay thế tất cả các tác nhân con người bằng một digital twin, nếu bạn muốn gọi như vậy, để giải quyết vấn đề thờ ơ và tham gia của cử tri.
Ước tính cho thấy tỷ lệ tham gia trung bình trong các DAO nằm giữa 15% và 25%, điều này có thể dẫn đến các vấn đề như tập trung hóa quyền lực, ra quyết định không hiệu quả, và trong các trường hợp xấu nhất, các cuộc tấn công quản trị, nơi một tác nhân xấu có đủ token để thông qua một đề xuất gây hại mà không có thành viên khác nhận ra.
Đầu vào của con người vẫn là một phần của quá trình
Rettig cho biết có lẽ vẫn sẽ có yếu tố con người tham gia vào quá trình.
Anh ấy nói rằng anh ấy là một người ủng hộ vững chắc rằng luôn nên có con người tham gia, vì có các loại đề xuất quá quan trọng để giao phó hoàn toàn cho AI, chẳng hạn như những liên quan đến phân bổ quỹ hoặc thay đổi chiến lược.
Tôi nghĩ rằng có chắc chắn một loại các vấn đề mà bạn sẽ muốn con người đưa ra quyết định cuối cùng, bấm nút, anh ấy nói.
Và đã nói điều đó, nó không chỉ nhắc nhở bạn, mà còn có thể nói, dựa trên những gì tôi biết về bạn, tôi nghĩ bạn nên bỏ phiếu theo cách này, nhưng bạn nên là người bỏ phiếu, và chúng có thể học, nếu mắc lỗi, điều đó có nghĩa là có gì đó sai với ngữ cảnh.
Các tác nhân AI đã phổ biến rộng rãi trong lĩnh vực crypto và được sử dụng để xây dựng ứng dụng Web3, ra mắt token, và tương tác với dịch vụ và giao thức một cách tự động, với một số nền tảng đang khám phá việc sử dụng các tác nhân AI cho giao dịch để tự động hóa nhiệm vụ và đưa ra quyết định thời gian thực.
Các đại biểu được đào tạo từ hành vi người dùng
Tương tự như cách các chatbot AI tạo sinh được đào tạo, chẳng hạn như ChatGPT của OpenAI, Rettig cho biết các đại biểu AI sẽ học qua tương tác với người dùng, bao gồm quá trình phỏng vấn, lịch sử bỏ phiếu và tin nhắn trên các nền tảng xã hội như Telegram và Discord.
Khi bạn kích hoạt tác nhân này, nó sẽ hiểu về bạn. Nó cần học các sở thích chính trị của bạn, loại dự án bạn quan tâm, và nơi bạn nghĩ quỹ nên được phân bổ, anh ấy thêm.
Quản lý đầu tư VanEck ước tính rằng số lượng các tác nhân AI trong ngành công nghiệp crypto đã vượt quá 10.000 vào cuối năm 2024 và dự kiến sẽ vượt quá 1 triệu vào năm 2025. Tuy nhiên, có lo ngại rằng các tác nhân AI có thể gây ra rủi ro an ninh và có thể làm hỏng các quyết định quan trọng nếu dựa vào quá nhiều.
Một trong những cách Near Foundation đang cố gắng đảm bảo rằng các đại biểu vẫn phù hợp với giá trị của người dùng là thông qua mô hình đào tạo có thể xác minh, hiển thị bằng chứng mật mã của các chu kỳ đào tạo và đầu vào, theo Rettig.
Việc triển khai đại biểu AI là một quá trình ổn định
DAO chính của Near, Near Digital Collective, đã triển khai một công cụ AI gọi là Pulse, giúp theo dõi tâm trạng cộng đồng, tóm tắt diễn đàn Discord và nhấn mạnh nội dung quan trọng, Rettig cho biết.
Với các đại biểu của mình, anh ấy nói rằng họ đang bắt đầu với các mục tiêu dễ đạt, và các mô hình ban đầu rất giống với chatbot, với ít quyền tự chủ, giúp tư vấn về các đề xuất và cung cấp thông tin hữu ích, ngữ cảnh và có thể điền vào các mẫu cơ bản để người dùng cảm thấy được thông tin tốt hơn.
Việc triển khai cuối cùng sẽ diễn ra theo giai đoạn, với các đại biểu AI đầu tiên đại diện cho các nhóm lớn có sở thích bỏ phiếu tương tự, sau đó chuyển sang có một đại biểu cá nhân cho mỗi người, và có thể thậm chí là CEO đại biểu AI.
Sau đó, quản trị trở thành một vấn đề toán học, bạn chỉ cần tổng hợp nó. Mỗi khi có một cuộc bỏ phiếu, nó có thể xảy ra gần như ngay lập tức vì bạn có tất cả các tác nhân ở đó, và chúng biết mọi người sẽ bỏ phiếu như thế nào trước đó, sau đó là xong.
Theo Cointelegraph
Tin khác
