Le cofondateur d’Ethereum, Vitalik Buterin, a proposé une refonte technique des organisations autonomes décentralisées (DAO), appelant à l’utilisation d’agents personnels d’intelligence artificielle pour voter en privé au nom des utilisateurs et contribuer à faire évoluer la gouvernance numérique.
Le plan, publié sur la plateforme de médias sociaux X un mois après que Buterin ait critiqué les DAO pour leur dérive vers une faible participation et une centralisation du pouvoir, vise à empêcher les utilisateurs de déléguer des votes aux grands détenteurs de jetons.
Au lieu de cela, les individus déploieraient leur propre modèle d’IA, formés sur leurs messages passés et leurs valeurs déclarées, pour voter sur les milliers de décisions auxquelles les DAO sont confrontés.
« Il y a des milliers de décisions à prendre, impliquant de nombreux domaines d’expertise, et la plupart des gens n’ont ni le temps ni les compétences nécessaires pour être experts dans ne serait-ce qu’un seul, encore moins dans tous. » Buterin a écrit. « Alors, que pouvons-nous faire ? Nous utilisons des LLM personnels pour résoudre le problème de l’attention. »
Le premier est la confidentialité du contenu, garantissant que les données sensibles restent confidentielles. Les agents d’IA fonctionneraient dans des environnements sécurisés tels que le calcul multipartite (MPC) ou les environnements d’exécution fiables (TEE), leur permettant de traiter des données privées sans les divulguer vers la blockchain publique.
Deuxièmement, l’anonymat du participant. Buterin a appelé à l’utilisation de preuves à connaissance nulle (ZKP), un outil cryptographique qui permet aux utilisateurs de prouver qu’ils sont éligibles pour voter sans révéler l’adresse de leur portefeuille ni la manière dont ils ont voté.
Cela protège contre la coercition, la corruption et l’observation des baleines, où les petits électeurs imitent les décisions des grands détenteurs de jetons.
Ces gestionnaires de l’IA automatiseraient la participation de routine à la gouvernance et signaleraient uniquement les problèmes clés pour un examen humain.
Pour filtrer les propositions de mauvaise qualité ou contenant du spam, un problème émergent à mesure que l’IA générative inonde les forums ouverts, Buterin suggère de lancer des marchés de prédiction. Dans ces cas-là, les agents pouvaient parier sur la probabilité que les propositions soient acceptées.
Les bons paris rapporteraient des gains, encourageant les contributions précieuses tout en pénalisant le bruit.
Buterin a également appelé à des outils préservant la confidentialité, tels que des environnements de calcul multipartites et d’exécution fiables, permettant aux agents d’IA d’évaluer des données sensibles, telles que des candidatures à un emploi ou des litiges juridiques, sans les exposer sur une blockchain publique.
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