Ethereum-Mitgründer Vitalik Buterin hat am Samstag vorgeschlagen, persönliche KI-Agenten einzusetzen, die im Namen von Nutzern in dezentralen Governance-Systemen abstimmen. Dieses Modell könne, so sagte er, die Machtkonzentration unter Delegierten verringern und eine der zentralen strukturellen Grenzen von DAOs adressieren.
In einem X-Post outlining des Konzepts argumentierte Buterin, dass das Haupthindernis für wirksame dezentrale Entscheidungsfindung nicht die Wählerbeteiligung, sondern menschliche Aufmerksamkeit sei.
Bei Tausenden von Vorschlägen über mehrere technische und wirtschaftliche Bereiche hinweg fehlt den meisten Token-Inhabern die Zeit oder Expertise, um jede Frage zu bewerten. Daher delegieren sie ihre Stimmrechte an eine kleine Gruppe aktiver Teilnehmer.
KI-Agenten als Alternative zur Delegation positioniert
Buterin sagte, dass persönliche Large-Language-Modelle, trainiert auf den Präferenzen, Schriften und früheren Entscheidungen einer Person, automatisch über Routineangelegenheiten abstimmen könnten, während sie nur besonders wichtige oder mehrdeutige Vorschläge zur direkten Eingabe eskalieren.
Ein solches System würde es ermöglichen, Governance zu skalieren, ohne die langfristige Kontrolle an professionelle Delegierte zu übertragen – eine Dynamik, die in großen DAO-Ökosystemen zunehmend kritisiert wird, in denen eine kleine Anzahl von Adressen einen großen Anteil der Ergebnisse beeinflusst.
Governance-Märkte und maschinell gerankte Vorschläge
Der Beitrag skizzierte außerdem „Suggestion Markets“, in denen Vorschläge oder Argumente tokenisiert und über Mechanismen im Stil von Prognosemärkten bewertet werden könnten, wobei KI-Systeme Kapital auf die qualitativ hochwertigsten Beiträge allokieren.
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Diese Struktur würde die Governance von einfacher tokengewichteter Abstimmung zu einem Modell verschieben, das nützliche Beiträge finanziell belohnt und große Informationsmengen filtert, bevor sie die Teilnehmer erreichen.
Datenschutz-Infrastruktur als kritisch angesehen
Buterin sagte, dass datenschutzwahrende Technologien wie Zero-Knowledge-Proofs und sichere Multi-Party-Computation erforderlich wären, damit das Modell in Bereichen mit sensiblen Informationen funktioniert, darunter interne Streitigkeiten, Mittelzuweisungen und Verhandlungen.
In einem solchen Rahmen könnten KI-Systeme vertrauliche Daten analysieren und nur eine Entscheidung ausgeben, sodass kollektive Governance möglich wird, ohne zugrunde liegende Informationen offenzulegen oder einer kleinen Gruppe einseitige Autorität zu geben.
Breitere Implikationen für digitale Demokratie
Der Vorschlag stellt KI nicht als Ersatz für menschliche Entscheidungsfindung dar, sondern als Koordinationsschicht, die großflächige Teilnahme ermöglicht.
Sollte er umgesetzt werden, könnte dieses Modell verändern, wie dezentrale Organisationen, Online-Communities und möglicherweise öffentliche Institutionen Entscheidungsflüsse steuern – weg von aufmerksamsbegrenzter Abstimmung hin zu kontinuierlich aktiven, präferenzgetriebenen Systemen.
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