O post de governança DAO de Vitalik de hoje vale a pena ser lido lentamente, não apenas por cima. O problema de atenção que ele descreve é real — milhares de decisões, muitos domínios de especialização, e a maioria das pessoas não tem o tempo ou a habilidade para avaliar sequer um domínio, quanto mais todos eles.
A solução proposta por ele tem quatro camadas. Agentes de IA pessoal treinados com seus próprios valores e escritos passados votam em seu nome, pausando apenas quando realmente não tiverem certeza de como você decidira. Agentes de conversa pública agregam opiniões antes de pedir respostas, para que informações coletivas realmente informem posições individuais.
Os mercados de previsão permitem que os agentes apostem na qualidade da proposta, recompensando sinais e penalizando ruídos. E ambientes MPC ou TEE lidam com decisões sensíveis de governança — disputas de trabalho, compensação, questões legais — sem que dados privados toquem a cadeia pública.
O que acho interessante é a arquitetura de confiança aqui. Provas de conhecimento zero e técnicas de múltiplas partes formam a base — privacidade cobrindo tanto a anonimidade dos participantes quanto os conteúdos de suas entradas. Não se trata apenas de votar. Trata-se de construir uma camada de governança onde as baleias não podem observar os detentores menores e copiar seus movimentos.
Se os DAOs realmente adotam alguma disso é uma questão diferente de saber se o design é sólido. É.
