Ethereum-Mitgründer Vitalik Buterin hat am Samstag vorgeschlagen, persönliche KI-Agenten einzusetzen, die im Namen der Nutzer in dezentralen Governance-Systemen abstimmen. Dieses Modell könne, so sagte er, die Machtkonzentration unter Delegierten verringern und eine der grundlegenden strukturellen Grenzen von DAOs adressieren.
In einem X-Beitrag outlining des Konzepts argumentierte Buterin, dass das Haupthemmnis für wirksame dezentrale Entscheidungsfindung nicht die Wählerbeteiligung, sondern die menschliche Aufmerksamkeit sei.
Angesichts Tausender Vorschläge in verschiedenen technischen und wirtschaftlichen Bereichen fehlt den meisten Token-Inhabern die Zeit oder Expertise, jedes Thema zu bewerten, sodass sie ihre Stimmrechte an eine kleine Gruppe aktiver Teilnehmer delegieren.
KI-Agenten als Alternative zur Delegation
Buterin sagte, persönliche Large-Language-Modelle, die auf den Präferenzen, Schriften und vergangenen Entscheidungen einer Person trainiert sind, könnten bei Routineangelegenheiten automatisch abstimmen und 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 in die Kritik geraten ist, in denen eine kleine Anzahl von Adressen einen großen Teil der Ergebnisse beeinflusst.
Governance-Märkte und maschinell eingestufte Vorschläge
Der Beitrag skizzierte außerdem „Vorschlagsmärkte“, in denen Vorschläge oder Argumente tokenisiert und über Mechanismen im Stil von Prognosemärkten bewertet werden könnten, wobei KI-Systeme Kapital auf die hochwertigsten Beiträge lenken.
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Diese Struktur würde die Governance von einer einfachen tokengewichteten Abstimmung hin zu einem Modell verlagern, das nützliche Beiträge finanziell belohnt und große Informationsmengen filtert, bevor sie die Teilnehmer erreichen.
Datenschutz-Infrastruktur als entscheidend angesehen
Buterin sagte, dass datenschutzwahrende Technologien wie Zero-Knowledge-Proofs und sichere Mehrparteienberechnung 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 ist, ohne die zugrundeliegenden Informationen offenzulegen oder einer kleinen Gruppe einseitige Autorität zu verleihen.
Breitere Implikationen für digitale Demokratie
Der Vorschlag versteht KI nicht als Ersatz für menschliche Entscheidungen, sondern als Koordinationsschicht, die eine Teilnahme im großen Maßstab ermöglicht.
Wenn er umgesetzt wird, könnte der Ansatz verändern, wie dezentrale Organisationen, Online-Communities und möglicherweise öffentliche Institutionen Entscheidungsprozesse steuern, und die Governance von aufmerksamkeitsbegrenzter Abstimmung hin zu kontinuierlich aktiven, präferenzgesteuerten Systemen verschieben.
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