Дослідження DAO-AI: Як агентні системи трансформують колективне прийняття рішень

Оскільки децентралізоване управління зростає, структурний парадокс став неминучим: DAO обіцяють колективний інтелект, але більшість учасників не може встигнути за потоком пропозицій, дебатів та даних. Зазвичай менше ніж один з десяти ходлерів токенів бере участь у голосуваннях. Проблема не в апатії, а в когнітивному перевантаженні. У форумах управління накопичується інформація, пропозиції стають все більш технічними, а темп обговорення перевищує людську увагу.

Агентний підхід до розуміння пропозицій

“DAO-AI”, розроблений дослідниками Колумбійського університету та IBM Research, впроваджує агентну систему прийняття рішень, призначену для інтерпретації пропозицій, аналізу обговорень та формулювання власної прозорої позиції. Замість того, щоб діяти як оракул прогнозування, система функціонує як аналітична лінза — структурований спосіб відображення та тестування логіки, вбудованої в громадські дебати.

Читання, міркування та голосування в масштабах

DAO-AI побудовано на основі фреймворку IBM Agentics, який представляє інформацію через типізовані структури, відомі як ATypes. Ці об'єкти кодують текст, метрики та контекстуальні сигнали, отримані з форумів управління та даних на блокчейні. Логічні трансдукції з'єднують ці сигнали, щоб захопити сенс.

Модульні композабільні програми (MCPs) потім збирають ці сигнали в кінцеві логічні потоки. Вони збирають метадані пропозицій, синтезують тенденції обговорень, аналізують історичні прецеденти та оцінюють реакції ринку. Система виробляє голос — за, проти або утриматися — і поєднує його з поясненням та мірою впевненості.

У 3,383 пропозиціях від Aave, Lido, Uniswap та інших, DAO-AI узгоджувався з результатами голосування людей приблизно 92-93% часу. Навіть у суперечливих випадках, коли людські настрої були розділені, модель залишалася послідовною та зрозумілою. Її обґрунтування також показало кореляцію з позитивними результатами після голосування, що свідчить про те, що агентний аналіз може відображати як основну економічну логіку, так і настрій спільноти.

Грані та невизначеності узгодження

Автори підкреслюють, що узгодженість не означає переваги. DAO-AI не доводить, що штучні агенти приймають кращі рішення; він лише демонструє, що вони можуть апроксимувати колективне міркування з прозорістю. Його вікно навчання та конфігурація були обмежені, і дослідження не стверджує про причинну валідність.

У майбутньому робота включатиме розширення до додаткових екосистем управління, створення еталонів для оспорюваних рішень та впровадження аудиту з участю людини для оцінки розбіжностей між людською та агентною логікою. Таке дослідження врешті-решт може підтримати причинне тестування — визначення, чи агентна участь вимірюється покращує якість управління.

Від автоматизації до інтерпретації

Чим DAO-AI відрізняється, так це не автоматизацією, а перекладом. Він перетворює розгалужені, неструктуровані обговорення на зрозумілі пояснення. Замість того, щоб замінювати виборців, агентні системи можуть стати прозорими радниками, які розміщують кожну пропозицію в більш широкій історії міркувань спільноти, включаючи попередні компроміси та прецеденти.

Цей підхід вказує на концепцію “deleGate паспортів”, де як люди, так і автономні агенти формують репутаційні профілі на основі того, наскільки добре їхнє мислення узгоджується з колективними результатами. Кредибілітет стає пов'язаним з когерентністю, а не з конформізмом. Радники допомагають членам міркувати, не підриваючи відповідальність; deleGates представляють безперервність спільної логіки, а не влади.

Шлях до еволюції колективного інтелекту

DAO-AI пропонує, що майбутнє децентралізованого управління залежить від співпраці між людським судженням і синтетичним міркуванням. Мета полягає не в тому, щоб передати рішення машинам, а в розробці систем, де обидва види інтелекту зміцнюють прозорість, інтерпретацію і спільну мету.

Коли процес прийняття рішень стає зрозумілим, управління виходить за межі підрахунку голосів і входить у сферу, де важливі причини, що стоять за цими голосами. Агентні системи управління вказують на майбутнє, де обговорення масштабує, не втрачаючи цілісності — нова форма колективного розуму для децентралізованих спільнот.