(MENAFN- Crypto Breaking) イーサリアムの共同創設者ビタリック・ブテリンは、人工知能が分散型ガバナンスを再構築する可能性があると主張し、その核心的制約である人間の注意力に対処できると述べています。日曜日にXに投稿した中で、彼はDAOのような民主的モデルの約束にもかかわらず、メンバーが限られた時間と専門知識で大量の問題に取り組まなければならないときに意思決定が妨げられると警告しました。DAOの参加率は一般的に15％から25％と低く、これは影響力が集中しやすく、攻撃者が広範な審査なしに提案を通そうとする妨害行為を招きやすいダイナミクスです。より広い暗号エコシステムは、AIツールがガバナンス、プライバシー、参加にどのように影響を与えるかを注視しています。主なポイント ・注意力の制限は、民主的なオンチェーンガバナンスにおける主要なボトルネックとされており、DAOの迅速な意思決定を妨げる可能性があります。・委任は一般的ですが、投票者の権限を奪い、小規模な代表者グループに権力を集中させるリスクがあります。・DAOの参加率は平均15〜25％であり、ガバナンス攻撃や提案の不一致の機会を生み出しています。・大規模言語モデルを含むAI支援アシスタントは、関連情報を提示し、プライバシーと透明性の保護が確保されていれば、メンバーに代わって自動的に投票することが可能です。・プライバシーは依然として重要な設計課題であり、プライベートLLMや「ブラックボックス」個人エージェントの提案は、敏感なデータを保護しつつ情報に基づく判断を可能にしようとしています。・Near FoundationのAI代表者などの並行した取り組みは、スケーラブルで参加型のガバナンスモデルの実用的な探求を示しています。** 市場背景：** ガバナンスに関する議論は、AIの安全性、オンチェーンの透明性、トークン重み付け投票メカニズムの規制監視といった広範な議論の中で展開されています。ネットワークの拡大に伴い、AI支援による意思決定の試行は、新しい提案の審査と実行の速度に影響を与え、流動性、リスク感情、ユーザー参加に影響を及ぼす可能性があります。なぜ重要かAI支援ガバナンスの概念は、暗号ガバナンスにおいて重要な瞬間に登場しています。DAOがニッチなコミュニティを超えて意味のある規模拡大を目指すなら、「注意力の問題」を解決しなければなりません。ブテリンの議論は、広範で情報に基づく参加がなければ、ガバナンスが声高な少数派の意向に偏ったり、協調攻撃に脆弱になったりする危険性に焦点を当てています。参加率の範囲（15〜25％としばしば引用される）は、多様でグローバルに分散したコミュニティにおける合意の脆弱性を示しています。参加者の一部だけが関与している場合、集中したトークン保有者を持つ協調行為者が、より広範な基盤を反映しない結果を導くことがあります。AI支援アシスタントは、密度の高い政策オプションを行動可能な投票に翻訳し、個人の意向に合わせて調整することで、効果的な参加を大幅に増やす可能性を持っています。これは、ユーザーの入力（文章、会話、明示的な声明）を観察し、投票行動を推測する個人エージェントに基づいています。特定の問題について不確かな場合、エージェントは入力を求め、決定に役立つ関連情報を提示します。このアプローチは、すべてのメンバーが各提案を詳細に研究する必要なく、参加を促進できる点で画期的です。現在の大規模言語モデル（LLMs）に関する研究に根ざしており、多様な情報源からデータを集約し、投票者に簡潔な選択肢を提示します。ただし、プライバシーの側面は非常に重要です。ブテリンは、より詳細な入力を可能にするシステムは、敏感な情報を保護しなければならないと強調しています。交渉や内部紛争、資金調達の議論はしばしば公開したくない内容を含むため、プライバシーを重視したアーキテクチャの提案もあります。これには、データをローカルで処理するプライベートLLMや、投票判断のみを出力し、プライベートな入力を公開しない暗号技術が含まれます。目的は、投票者の権限を高めつつ、個人情報を保護するバランスを取ることです。業界の声もこの緊張感を反映しています。Near Foundationの研究者レーン・レティグは、DAOメンバーに代わって投票するAIデジタルツインの並行努力を強調し、低投票率に対処しようとしています。これらのプロトタイプは、ガバナンスの正当性を維持しつつ、参加の障壁を下げることを目的としています。こうした議論は、AI駆動のガバナンスは透明性、監査可能性、プライバシー保護を備える必要があるという業界のコンセンサスを反映しています。プライバシーの考慮は単なる二次的な問題ではなく、実現可能なガバナンス強化の中心です。ブテリンは、プライバシー重視のアーキテクチャの可能性を強調し、個人のデータをプライベートなLLMで処理しながら、入力を他者に公開しない仕組みを提案しています。この場合、エージェントは最終的な判断のみを出力し、プライベートな文書や会話、協議内容は秘密に保たれます。課題は、参加を拡大しつつ、敏感な情報を守り、新たな監視や悪用のリスクを防ぐシステムを設計することです。オープン性とプライバシーのバランスが、ネットワークやエコシステム全体のAI支援ガバナンス実験の進行と性質を左右するでしょう。今後の注目点・AI代表者やAI投票支援のパイロットプログラムが、参加率や意思決定の質を向上させ、説明責任を維持できるかどうか。・オンチェーンガバナンスに影響を与える規制やガイドラインの動向、特にAI支援意思決定ツールの透明性とプライバシー基準。・Near FoundationのAI代表者やガバナンス実験の進捗報告と、参加率への具体的な効果。・プライバシー保護投票メカニズムの技術的デモンストレーション（例：プライベートLLMや暗号技術による入力データ保護と投票結果の公開）。・ガバナンスの安全性に関する継続的な分析と、ガバナンス攻撃を防ぐための改良策。情報源と検証 ・ビタリック・ブテリンのX投稿：ガバナンスにおける注意力問題と委任の限界について：Vitalik Buterin on X・DAOの定義とガバナンスモデル：Understanding DAOs・平均DAO参加とガバナンス活動に関するPatentPCの統計：DAO成長とガバナンス活動・過去のガバナンス攻撃と重要ポイント：Golden Boys attack・ガバナンスにおけるAIと大規模言語モデルの議論：LLMs and governance・Near FoundationのAI代表者とDAO投票の取り組み：Near Foundation AI delegates・暗号ガバナンス向けのプライバシー重視AIツール：IronClaw and AI governance tools・オンチェーン民主主義の次なるフロンティアとしてのAIガバナンスイーサリアム（CRYPTO: ETH）エコシステムでは、研究者や開発者がブテリンが指摘した注意力の問題に対処するために人工知能の役割を検討しています。最近のガバナンスに関する考察では、民主的かつ分散型モデルの効果は、広範な参加とタイムリーな専門家の意見にかかっていると述べています。多くのDAOの参加率は15〜25％程度であり、これは少数の代表者やコアメンバーに権力が集中しやすい状態です。投票者の大部分が沈黙していると、戦略的に不一致な提案が通過したり、トークン重み付け投票の力を利用した攻撃がネットワークを圧倒したりする危険性があります。これらの動きに対抗するために、メンバーに代わって投票するAI支援アシスタントのアイデアが注目されています。大規模言語モデルは、関連データを提示し、各決定のための政策オプションを抽出し、ユーザーが投票に同意したり、意向を反映したエージェントに委任したりできると提案されています。この概念は、ユーザーの文章や会話履歴を観察し、投票姿勢を推測し、その結果を自動的に提出する個人エージェントに基づいています。エージェントが不確かな場合は、直接入力を促し、決定に役立つすべての関連情報を提示します。この仕組みは、人間の判断を置き換えるのではなく、スケーラブルで個別化された洞察を提供して補完することを目的としています。この議論は、Ethereum以外の実験とも密接に連動しています。Near Foundationのレーン・レティグは、DAOメンバーに代わって投票するAIデジタルツインの導入を説明し、低投票率に対処しようとしています。これらのプロトタイプは、ガバナンスの正当性を維持しつつ、参加のハードルを下げることを目指しています。こうした議論は、AI駆動のガバナンスは透明性、監査性、プライバシー保護を備える必要があるという業界のコンセンサスを反映しています。プライバシーの考慮は単なる二次的な問題ではなく、実現可能なガバナンス強化の核心です。ブテリンは、プライバシー重視のアーキテクチャの可能性を強調し、個人のデータをプライベートなLLMで処理しながら、入力を他者に公開しない仕組みを提案しています。この場合、エージェントは最終的な判断のみを出力し、プライベートな文書や会話、協議内容は秘密に保たれます。参加を拡大しつつ、敏感な情報を守り、新たな監視や悪用のリスクを防ぐシステムの設計が求められます。オープン性とプライバシーのバランスが、ネットワークやエコシステム全体のAI支援ガバナンス実験の進行と性質を左右するでしょう。今後の注目点・AI代表者やAI投票支援のパイロットプログラムが、参加率や意思決定の質を向上させ、説明責任を維持できるか。・規制やガイドラインの動向、特にAI支援意思決定ツールの透明性とプライバシー基準。・Near FoundationのAI代表者やガバナンス実験の進捗と、参加率への具体的な効果。・プライバシー保護投票メカニズムの技術的デモ（例：プライベートLLMや暗号技術による入力データ保護と投票結果の公開）。・ガバナンスの安全性に関する継続的な分析と、攻撃防止策。情報源と検証・ビタリック・ブテリンのX投稿：ガバナンスにおける注意力問題と委任の限界について：Vitalik Buterin on X・DAOの定義とガバナンスモデル：Understanding DAOs・DAOの参加とガバナンス活動の平均値に関するPatentPCの統計：DAO成長とガバナンス活動・過去のガバナンス攻撃と重要ポイント：Golden Boys attack・AIと大規模言語モデルのガバナンス議論：LLMs and governance・Near FoundationのAI代表者とDAO投票の取り組み：Near Foundation AI delegates・暗号ガバナンス向けのプライバシー重視AIツール：IronClaw and AI governance tools
Vitalik Buterin: AIがDAOガバナンスを強化する
(MENAFN- Crypto Breaking) イーサリアムの共同創設者ビタリック・ブテリンは、人工知能が分散型ガバナンスを再構築する可能性があると主張し、その核心的制約である人間の注意力に対処できると述べています。日曜日にXに投稿した中で、彼はDAOのような民主的モデルの約束にもかかわらず、メンバーが限られた時間と専門知識で大量の問題に取り組まなければならないときに意思決定が妨げられると警告しました。DAOの参加率は一般的に15％から25％と低く、これは影響力が集中しやすく、攻撃者が広範な審査なしに提案を通そうとする妨害行為を招きやすいダイナミクスです。より広い暗号エコシステムは、AIツールがガバナンス、プライバシー、参加にどのように影響を与えるかを注視しています。
主なポイント
・注意力の制限は、民主的なオンチェーンガバナンスにおける主要なボトルネックとされており、DAOの迅速な意思決定を妨げる可能性があります。
・委任は一般的ですが、投票者の権限を奪い、小規模な代表者グループに権力を集中させるリスクがあります。
・DAOの参加率は平均15〜25％であり、ガバナンス攻撃や提案の不一致の機会を生み出しています。
・大規模言語モデルを含むAI支援アシスタントは、関連情報を提示し、プライバシーと透明性の保護が確保されていれば、メンバーに代わって自動的に投票することが可能です。
・プライバシーは依然として重要な設計課題であり、プライベートLLMや「ブラックボックス」個人エージェントの提案は、敏感なデータを保護しつつ情報に基づく判断を可能にしようとしています。
・Near FoundationのAI代表者などの並行した取り組みは、スケーラブルで参加型のガバナンスモデルの実用的な探求を示しています。
** 市場背景：** ガバナンスに関する議論は、AIの安全性、オンチェーンの透明性、トークン重み付け投票メカニズムの規制監視といった広範な議論の中で展開されています。ネットワークの拡大に伴い、AI支援による意思決定の試行は、新しい提案の審査と実行の速度に影響を与え、流動性、リスク感情、ユーザー参加に影響を及ぼす可能性があります。
なぜ重要か
AI支援ガバナンスの概念は、暗号ガバナンスにおいて重要な瞬間に登場しています。DAOがニッチなコミュニティを超えて意味のある規模拡大を目指すなら、「注意力の問題」を解決しなければなりません。ブテリンの議論は、広範で情報に基づく参加がなければ、ガバナンスが声高な少数派の意向に偏ったり、協調攻撃に脆弱になったりする危険性に焦点を当てています。参加率の範囲（15〜25％としばしば引用される）は、多様でグローバルに分散したコミュニティにおける合意の脆弱性を示しています。参加者の一部だけが関与している場合、集中したトークン保有者を持つ協調行為者が、より広範な基盤を反映しない結果を導くことがあります。
AI支援アシスタントは、密度の高い政策オプションを行動可能な投票に翻訳し、個人の意向に合わせて調整することで、効果的な参加を大幅に増やす可能性を持っています。これは、ユーザーの入力（文章、会話、明示的な声明）を観察し、投票行動を推測する個人エージェントに基づいています。特定の問題について不確かな場合、エージェントは入力を求め、決定に役立つ関連情報を提示します。このアプローチは、すべてのメンバーが各提案を詳細に研究する必要なく、参加を促進できる点で画期的です。現在の大規模言語モデル（LLMs）に関する研究に根ざしており、多様な情報源からデータを集約し、投票者に簡潔な選択肢を提示します。
ただし、プライバシーの側面は非常に重要です。ブテリンは、より詳細な入力を可能にするシステムは、敏感な情報を保護しなければならないと強調しています。交渉や内部紛争、資金調達の議論はしばしば公開したくない内容を含むため、プライバシーを重視したアーキテクチャの提案もあります。これには、データをローカルで処理するプライベートLLMや、投票判断のみを出力し、プライベートな入力を公開しない暗号技術が含まれます。目的は、投票者の権限を高めつつ、個人情報を保護するバランスを取ることです。
業界の声もこの緊張感を反映しています。Near Foundationの研究者レーン・レティグは、DAOメンバーに代わって投票するAIデジタルツインの並行努力を強調し、低投票率に対処しようとしています。これらのプロトタイプは、ガバナンスの正当性を維持しつつ、参加の障壁を下げることを目的としています。こうした議論は、AI駆動のガバナンスは透明性、監査可能性、プライバシー保護を備える必要があるという業界のコンセンサスを反映しています。
プライバシーの考慮は単なる二次的な問題ではなく、実現可能なガバナンス強化の中心です。ブテリンは、プライバシー重視のアーキテクチャの可能性を強調し、個人のデータをプライベートなLLMで処理しながら、入力を他者に公開しない仕組みを提案しています。この場合、エージェントは最終的な判断のみを出力し、プライベートな文書や会話、協議内容は秘密に保たれます。課題は、参加を拡大しつつ、敏感な情報を守り、新たな監視や悪用のリスクを防ぐシステムを設計することです。オープン性とプライバシーのバランスが、ネットワークやエコシステム全体のAI支援ガバナンス実験の進行と性質を左右するでしょう。
今後の注目点
・AI代表者やAI投票支援のパイロットプログラムが、参加率や意思決定の質を向上させ、説明責任を維持できるかどうか。
・オンチェーンガバナンスに影響を与える規制やガイドラインの動向、特にAI支援意思決定ツールの透明性とプライバシー基準。
・Near FoundationのAI代表者やガバナンス実験の進捗報告と、参加率への具体的な効果。
・プライバシー保護投票メカニズムの技術的デモンストレーション（例：プライベートLLMや暗号技術による入力データ保護と投票結果の公開）。
・ガバナンスの安全性に関する継続的な分析と、ガバナンス攻撃を防ぐための改良策。
情報源と検証
・ビタリック・ブテリンのX投稿：ガバナンスにおける注意力問題と委任の限界について：Vitalik Buterin on X
・DAOの定義とガバナンスモデル：Understanding DAOs
・平均DAO参加とガバナンス活動に関するPatentPCの統計：DAO成長とガバナンス活動
・過去のガバナンス攻撃と重要ポイント：Golden Boys attack
・ガバナンスにおけるAIと大規模言語モデルの議論：LLMs and governance
・Near FoundationのAI代表者とDAO投票の取り組み：Near Foundation AI delegates
・暗号ガバナンス向けのプライバシー重視AIツール：IronClaw and AI governance tools
・オンチェーン民主主義の次なるフロンティアとしてのAIガバナンス
イーサリアム（CRYPTO: ETH）エコシステムでは、研究者や開発者がブテリンが指摘した注意力の問題に対処するために人工知能の役割を検討しています。最近のガバナンスに関する考察では、民主的かつ分散型モデルの効果は、広範な参加とタイムリーな専門家の意見にかかっていると述べています。多くのDAOの参加率は15〜25％程度であり、これは少数の代表者やコアメンバーに権力が集中しやすい状態です。投票者の大部分が沈黙していると、戦略的に不一致な提案が通過したり、トークン重み付け投票の力を利用した攻撃がネットワークを圧倒したりする危険性があります。
これらの動きに対抗するために、メンバーに代わって投票するAI支援アシスタントのアイデアが注目されています。大規模言語モデルは、関連データを提示し、各決定のための政策オプションを抽出し、ユーザーが投票に同意したり、意向を反映したエージェントに委任したりできると提案されています。この概念は、ユーザーの文章や会話履歴を観察し、投票姿勢を推測し、その結果を自動的に提出する個人エージェントに基づいています。エージェントが不確かな場合は、直接入力を促し、決定に役立つすべての関連情報を提示します。この仕組みは、人間の判断を置き換えるのではなく、スケーラブルで個別化された洞察を提供して補完することを目的としています。
この議論は、Ethereum以外の実験とも密接に連動しています。Near Foundationのレーン・レティグは、DAOメンバーに代わって投票するAIデジタルツインの導入を説明し、低投票率に対処しようとしています。これらのプロトタイプは、ガバナンスの正当性を維持しつつ、参加のハードルを下げることを目指しています。こうした議論は、AI駆動のガバナンスは透明性、監査性、プライバシー保護を備える必要があるという業界のコンセンサスを反映しています。
プライバシーの考慮は単なる二次的な問題ではなく、実現可能なガバナンス強化の核心です。ブテリンは、プライバシー重視のアーキテクチャの可能性を強調し、個人のデータをプライベートなLLMで処理しながら、入力を他者に公開しない仕組みを提案しています。この場合、エージェントは最終的な判断のみを出力し、プライベートな文書や会話、協議内容は秘密に保たれます。参加を拡大しつつ、敏感な情報を守り、新たな監視や悪用のリスクを防ぐシステムの設計が求められます。オープン性とプライバシーのバランスが、ネットワークやエコシステム全体のAI支援ガバナンス実験の進行と性質を左右するでしょう。
今後の注目点
・AI代表者やAI投票支援のパイロットプログラムが、参加率や意思決定の質を向上させ、説明責任を維持できるか。
・規制やガイドラインの動向、特にAI支援意思決定ツールの透明性とプライバシー基準。
・Near FoundationのAI代表者やガバナンス実験の進捗と、参加率への具体的な効果。
・プライバシー保護投票メカニズムの技術的デモ（例：プライベートLLMや暗号技術による入力データ保護と投票結果の公開）。
・ガバナンスの安全性に関する継続的な分析と、攻撃防止策。
情報源と検証
・ビタリック・ブテリンのX投稿：ガバナンスにおける注意力問題と委任の限界について：Vitalik Buterin on X
・DAOの定義とガバナンスモデル：Understanding DAOs
・DAOの参加とガバナンス活動の平均値に関するPatentPCの統計：DAO成長とガバナンス活動
・過去のガバナンス攻撃と重要ポイント：Golden Boys attack
・AIと大規模言語モデルのガバナンス議論：LLMs and governance
・Near FoundationのAI代表者とDAO投票の取り組み：Near Foundation AI delegates
・暗号ガバナンス向けのプライバシー重視AIツール：IronClaw and AI governance tools