ガバナンス、再書き: DeAIO は人間の制限なしで意思決定を行う |意見

簡単に言えば、Web3 環境は、よりオープンで分散化されたデジタル経済の基盤として賞賛されることがよくあります。その中核となるのは自律分散型組織 (DAO) であり、コミュニティ間で意思決定を分散することでガバナンスに対する私たちの理解を再定義しました。しかし、DAO が大きくなるにつれて、意思決定の非効率性や人間の偏見による制限など、さまざまな課題に直面します。ガバナンスの進化における次のステップは、DAO の利点と人工知能の精度と柔軟性を組み合わせた分散型自律 AI 組織 (DeAIO) です。

最新の数字は、分散型自律組織 (DAO) が管理する財務総額が現在 325 億ドルという驚異的な額を超えていることから、分散型ガバナンスの分野におけるイノベーションの緊急性を示しています。この金額は、これらの組織が外部の干渉を受けることなく自律的に管理できる相当な資金を表しています。この数字には、報酬手数料やステーキングアカウントなど、DAO によって管理されているが所有されていない資産は含まれていないことに注意することが重要です。

複雑な投票プロセスと遅い意思決定のため、多くの分散型自律組織 (DAO) は、メンバーが長期間にわたり積極的に関与し続けることが難しいと感じています。メンバーは、重要な提案の合意に必要な時間の長さについて不満を表明することがよくあります。特に、すべての DAO の約半数は有権者が 10 名以下であり、ほとんどの DAO は 100 名未満です。10 万人以上の有権者を誇る 4 つの最大手 DAO の中では、エンゲージメントが低いために提案が失敗することが多く、重要な決定が放置されたままになっています。このパターンは、ガバナンスシステムに人工知能 (AI) を統合する必要性を強調しており、その主張をさらに強力にしています。

多くの分散型自律組織 (DAO) では、提案関連の問題に注意が払われていないことが多く、60% 以上がメンバーに対して明確な説明やコードを提供していません。これは、これらの組織のガバナンスプロセスにおける透明性の重要な問題を浮き彫りにしています。

よりスマートで高速な DAO のための AI を活用したガバナンス

基本的に、分散型人工知能組織 (DeAIO) は分散型自律型組織 (DAO) の高度な形式であり、AI を活用したシステムが意思決定プロセスを引き継ぎます。人間の意思決定に依存する従来の DAO では、遅くて一貫性のない意思決定が生じる可能性がありますが、DeAIO は AI アルゴリズムを活用して手順を合理化し、データ分析を処理し、結果を予測し、コミュニティの目標と原則に沿った意思決定を行います。

私は、分散化と人工知能の融合により、従来の分散型自律型組織 (DAO) が直面する根本的な課題を分散型人工知能組織 (DeAIO) が克服できる可能性があると確信しています。このコラボレーションは、より迅速で効果的で、非常に拡張性の高いガバナンスにつながる可能性があります。 DeAIO がこれらのハードルにどのように取り組むかは次のとおりです。

1. 意思決定プロセスの高速化: AI は膨大な量のデータをリアルタイムで分析できるため、組織内でより迅速でより多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
2. 効率の向上: AI は日常的なタスクを自動化し、より複雑な問題解決タスクに人的リソースを解放できます。これにより、DeAIO 内の生産性と効率が向上します。
3. スケーラビリティ: AI の学習および適応能力により、DeAIO はパフォーマンスやセキュリティを損なうことなく、増加するトランザクションとユーザーを処理できるようになります。
4. ガバナンス構造の改善: AI は、より公平で包括的な意思決定プロセスを促進することで、より民主的で透明性のあるガバナンス構造の構築に役立ちます。

意思決定の強化: AI を活用したシステムは大量のデータセットをリアルタイムで処理し、人間が同じ規模で達成するのは困難なデータ駆動型の推奨事項を作成します。たとえば、機械学習アルゴリズムは、市場の傾向、コミュニティの態度、プロジェクトのマイルストーンを分析することで、最適なリソース割り当てを提案できます。これにより、人間主導のガバナンスを妨げる可能性のある主観性の多くが排除されます。
効率とスピードの向上: 従来の DAO の意思決定のペースの遅さは、十分に文書化された問題です。メンバーが議論して投票する間、提案は数週間も残る可能性があります。 DeAIO では、AI がこのプロセスのほとんどを自動化し、ガバナンスのニーズにほぼ即時に答えることができます。
スケーラビリティと自律性: 従来の DAO をスケーリングするには、人間の監視が比例して増加する必要があり、それが負担になる可能性があります。 DeAIO は、AI を使用して人間の介入を最小限に抑えながら大量の意思決定とトランザクションを管理することで、これを回避します。
リアルタイムの調整と最適化: 機械学習を通じて、DeAIO 内の AI システムは変化する条件に適応し、以前の判断や外部変数から学習します。たとえば、AI はコミュニティの活動レベルに基づいて投票のしきい値を動的に変更し、効率的でありながら包括性を確保します。
倫理的かつ透明性のあるガバナンス: 透明性は依然として分散型ガバナンスの重要な要素です。 DeAIO の AI システムは設定された倫理規範に従っており、すべての決定は監査可能で追跡可能であり、信頼を構築し、行動を共有の価値観に合わせることができます。

倫理的なプログラミング、説明責任、そしてこれからのこと

私は、分散型人工知能組織 (DeAIO) は単なる技術の進歩を超えていると主張します。これらはガバナンスの哲学的進化を体現しており、AI の精度と民主的分散化の中核的価値観を組み合わせており、その結果、効率的で公平なシステムが実現します。

分散型金融（DeFi）などの分野での効果を熟考すると、DeAIOガバナンスを採用したプラットフォームはリスク管理を強化し、市場動向を予測し、それに応じて融資手続きを適応させることができる可能性がある。同様に、分散型サプライチェーンは DeAIO を利用して物流を合理化し、国際ネットワーク全体でのリアルタイムのコラボレーションを促進する可能性があります。

人工知能システム (AIOS) の導入には大きな期待が寄せられていますが、AI システムを倫理的にプログラミングする必要があるため、その応用には課題があり、細心の注意が必要です。 AI監視機関が公平な状態を保つことをどのように保証できるでしょうか?基礎となるアルゴリズムのバイアスが意思決定に影響を与えるのを防ぐには、どのような措置を講じることができるでしょうか?作業を進めるにあたり、これらの疑問に対処し、解決することが重要になります。

さらに、説明責任の問題も重要です。 AI 誘導システムの決定が予期せぬ結果をもたらした場合、誰が責任を負うのでしょうか?開発用人工知能オープンシステムが本来の目的を確実に遵守するためには、堅牢な保護手段とコミュニティ主導の監視メカニズムを確立することが重要です。

何らかのハードルがあると認識されているにもかかわらず、これらの組織は、業界に革命を起こし、リソースの分配を強化し、前例のない方法で意思決定を民主化する能力を保持しています。将来的には、分散型 AI 組織 (DeAIO) の利用が増加することで、ブロックチェーンネットワーク内だけでなく社会全体のガバナンスに対する認識が根本的に変わる可能性があります。議論はもはや、AI が分散型ガバナンスに影響を与えるかどうかではなく、むしろ AI の可能性を活用して、より迅速でインテリジェントでより公平なシステムを開発する方法に焦点が当てられています。

Ahmad Shadid

アフマド・シャディッドは、特に人工知能 (AI) とブロックチェーン技術の分野における技術革新者として知られています。彼はブロックチェーンと AI の両方を専門とする企業 O.XYZ の創設者であり、以前は Solana が支援する分散型インフラストラクチャ (DePIN) プロバイダーである IO.net の CEO を務めていました。 Shadid は、IO.NET の創設者兼元 CEO としての役割で、このスタートアップを 1 年以内に数十億ドルの企業に成長させました。彼の AI 戦略の実装は暗号 AI 市場に大きな影響を与え、IO.NET を分散型 AI コンピューティング業界の主要プレーヤーとして位置づけました。彼のリーダーシップの下での同社の進歩は、分散型物理インフラストラクチャの信頼性とスケーラビリティに焦点を当てることで、より広範なブロックチェーンの採用を促進しました。 O.XYZ での Shadid の目標は、実際のアプリケーションで運用コストを削減し、トランザクション速度を向上させるように設計された、スケーラブルなブロックチェーンと AI ソリューションのための堅牢なプラットフォームを確立することです。

2025-01-15 16:06