Il cofondatore di Ethereum Vitalik Buterin sabato ha proposto di usare agenti di IA personali per votare per conto degli utenti nei sistemi di governance decentralizzata, un modello che, ha affermato, potrebbe ridurre la concentrazione di potere tra i delegati e affrontare uno dei principali limiti strutturali delle DAO.
In un post su X outlining il concetto, Buterin ha sostenuto che il principale ostacolo a un processo decisionale decentralizzato efficace non è la partecipazione al voto, ma l’attenzione umana.
Con migliaia di proposte che coprono molteplici ambiti tecnici ed economici, la maggior parte dei detentori di token non ha il tempo o le competenze per valutare ogni questione, portandoli a delegare il proprio potere di voto a un piccolo gruppo di partecipanti attivi.
Agenti di IA come alternativa alla delega
Buterin ha affermato che modelli linguistici di grandi dimensioni personali, addestrati sulle preferenze, gli scritti e le decisioni passate di un individuo, potrebbero votare automaticamente sulle questioni di routine, segnalando solo le proposte ad alta importanza o ambigue per un intervento diretto.
Un sistema del genere permetterebbe alla governance di scalare senza trasferire il controllo di lungo periodo ai delegati professionali, una dinamica che ha attirato critiche crescenti nei principali ecosistemi DAO, dove un numero ristretto di indirizzi influenza una grande quota degli esiti.
Mercati di governance e proposte classificate dalle macchine
Il post ha inoltre descritto dei “mercati dei suggerimenti”, in cui proposte o argomentazioni potrebbero essere tokenizzate e valutate tramite meccanismi in stile mercato predittivo, con sistemi di IA che allocano capitale verso i contributi di qualità più elevata.
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Questa struttura sposterebbe la governance dal semplice voto ponderato sui token verso un modello che ricompensa economicamente i contributi utili e filtra grandi volumi di informazioni prima che raggiungano i partecipanti.
L’infrastruttura per la privacy è considerata cruciale
Buterin ha affermato che tecnologie che preservano la privacy, come le prove a conoscenza zero e il calcolo sicuro multi‑party, sarebbero necessarie affinché il modello funzioni in aree che coinvolgono informazioni sensibili, incluse dispute interne, allocazioni di fondi e negoziazioni.
In un quadro di questo tipo, i sistemi di IA potrebbero analizzare dati riservati e restituire solo una decisione, permettendo una governance collettiva senza esporre le informazioni sottostanti o concedere un potere unilaterale a un piccolo gruppo.
Implicazioni più ampie per la democrazia digitale
La proposta presenta l’IA non come un sostituto del processo decisionale umano, ma come uno strato di coordinamento che abilita una partecipazione su larga scala.
Se implementato, il modello potrebbe cambiare il modo in cui organizzazioni decentralizzate, comunità online e, potenzialmente, istituzioni pubbliche gestiscono i flussi decisionali, spostando la governance da un voto limitato dall’attenzione verso sistemi continuamente attivi e guidati dalle preferenze.
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