個人AIが暗号資産ガバナンスにおけるデリゲートを代替し得るとイーサリアム共同創設者が発言

Ethereum共同創設者のヴィタリック・ブテリンは土曜日、分散型ガバナンスシステムにおいて、ユーザーの代理で投票する「個人AIエージェント」を用いることを提案した。これは、デリゲート間での権力集中を抑え、DAOが抱える構造的な限界の一つに対処し得るモデルだと述べた。

Xへの投稿で、このコンセプトをoutliningしながら、ブテリンは「効果的な分散型意思決定を阻む主な要因は、有権者の参加率ではなく、人間の注意力だ」と主張した。

何千もの提案が、複数の技術的・経済的分野にまたがって提示されるなかで、多くのトークン保有者は、それぞれの論点を精査する時間や専門性を欠いている。そのため、自らの投票権を、少数のアクティブな参加者にデリゲート（委任）する傾向がある。

デリゲーションの代替として位置付けられるAIエージェント

ブテリンによれば、個人の嗜好や文章、過去の意思決定履歴に基づいて学習させたパーソナルな大規模言語モデルを用いれば、日常的・定型的な案件については自動で投票し、重要度が高い、あるいは判断が難しい提案のみをユーザー本人にエスカレーションできる。

こうした仕組みによって、長期的なコントロールを職業的なデリゲートに移転することなく、ガバナンスをスケールさせることが可能になる。これは、少数のアドレスが結果の大部分に影響力を持つようになっている大規模DAOエコシステムにおいて、近年批判を集めているダイナミクスでもある。

この投稿ではさらに、提案や主張をトークン化し、予測市場型のメカニズムを通じて評価する「サジェスチョン・マーケット」の構想も示された。この仕組みでは、AIシステムが資本を配分し、最も質の高いインプットを選別していく。

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こうした構造によって、単純なトークン保有量に応じた投票から、価値ある貢献を金銭的に報いるモデルへとガバナンスがシフトし、参加者に届く前段階で大量の情報をフィルタリングできるようになる。

ブテリンは、機密性の高い情報を扱う分野――内部紛争、資金配分、交渉など――でこのモデルを機能させるには、ゼロ知識証明やセキュアなマルチパーティ計算のようなプライバシー保護技術が不可欠になると述べた。

そのようなフレームワークでは、AIシステムが機密データを解析し、「決定」というアウトプットだけを共有することで、基礎データを開示したり、少数グループに一方的な権限を与えたりすることなく、集団的なガバナンスを行える。

この提案は、AIを人間の意思決定そのものの代替としてではなく、大規模な参加を可能にする「調整レイヤー」として位置付けている。

実装されれば、このモデルは分散型組織やオンラインコミュニティ、さらには公共機関が意思決定フローを管理する方法を変える可能性がある。注意力に制約された投票中心の仕組みから、継続的に稼働し、個々人の嗜好に駆動されるガバナンスシステムへの転換を促すことになり得る。