O sistema utilizaria provas de conhecimento zero e ambientes seguros (MPC/TEEs) para proteger a identidade dos eleitores e dados sensíveis, enquanto previne a coerção e a suborno.
O cofundador do Ethereum, Vitalik Buterin, propôs uma reformulação técnica das organizações autônomas descentralizadas (DAOs), pedindo o uso de agentes de inteligência artificial pessoal para votar privadamente em nome dos usuários e ajudar a escalar a governança digital.
O plano, publicado na plataforma de mídia social X um mês após Buterin criticar as DAOs por deslizarem para baixa participação e centralização de poder, visa desviar os usuários de delegar votos a grandes detentores de tokens.
Em vez disso, os indivíduos implantariam seu próprio modelo de IA, treinado em suas mensagens anteriores e valores declarados, para votar nas milhares de decisões que os DAOs enfrentam.
Há milhares de decisões a serem tomadas, envolvendo muitos domínios de especialização, e a maioria das pessoas não tem tempo ou habilidade para ser especialista em mesmo um, quanto mais em todos eles.” Buterin escreveu. “Então, o que podemos fazer? Usamos LLMs pessoais para resolver o problema da atenção.”
Primeiro é a privacidade do conteúdo, garantindo que dados sensíveis permaneçam confidenciais. Agentes de IA operariam em ambientes seguros, como computação multipartidária (MPC) ou ambientes de execução confiáveis (TEEs), permitindo-lhes processar dados privados sem vazá-los para a blockchain pública.
Segundo é a anonimidade do participante. Buterin pediu o uso de provas de conhecimento zero (ZKPs), uma ferramenta criptográfica que permite aos usuários provar que são elegíveis para votar sem revelar seu endereço de carteira ou como votaram. Segundo é a anonimidade do participante. Buterin pediu o uso de provas de conhecimento zero (ZKPs), uma ferramenta criptográfica que permite aos usuários provar que são elegíveis para votar sem revelar seu endereço de carteira ou como votaram.
Isso protege contra coerção, suborno e vigilância de baleias, onde eleitores menores imitam as decisões de grandes detentores de tokens.
Esses administradores de IA automatizariam a participação na governança rotineira e sinalizariam apenas questões-chave para revisão humana.
Para filtrar propostas de baixa qualidade ou spam, um problema emergente à medida que a IA generativa inunda fóruns abertos, Buterin sugere lançar mercados de previsão. Nesses, os agentes poderiam apostar na probabilidade de que as propostas fossem aceitas.
Boas apostas gerariam pagamentos, incentivando contribuições valiosas enquanto penalizam ruídos.
Buterin também pediu ferramentas de preservação de privacidade, como computação multipartidária e ambientes de execução confiáveis, permitindo que agentes de IA avaliem dados sensíveis, como candidaturas de emprego ou disputas legais, sem expô-los em uma blockchain pública.
