AI DAO 及其实现的三条路径

作者：TrentMcConaghy

译者:胡博士

翻译机构：dao2

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1.在边缘的AI

最简单的方法是在DAO本身上进行。如果你是代币持有者，只需将控制权让给另一个运行类似AI的智能合约，以做出关键决定：对于一个给定的提案，是否加入法定人数，是否投票赞成/反对，是否分裂，等等。这个类似AI的实体一开始可以简单得令人发指。作为一个简单的非AI基线，开始时只需对一切说"是"。下一个层次：使用一个随机数生成器，基于以前的区块散列。下一个层次：也许是一个线性分类器，如果某些输入的加权组合通过了一个阈值，就会给出"是"。你可以逐渐变得更加复杂，比如一个反馈框架，用于感知输入，更新状态，并做出决定，在现代的递归深度网络中实现。

因AI监管法案将出台，OpenAI CEO称考虑退出欧洲市场:金色财经报道，OpenAI CEO周三表示，如果无法遵守欧盟即将出台的人工智能(AI)法规，该公司可能会考虑退出欧洲市场。目前，欧盟正在制定AI法规，这可能是全球首套管理AI的规定。法规草案显示，部署ChatGPT等生成式AI工具的公司必须披露用于开发其系统的任何受版权保护的材料。在考虑退出之前，OpenAI将努力遵守欧洲的监管规定。他表示，目前的欧盟AI法案草案将会造成过度监管的情况，但我们听说它将回调，他们还在谈论这件事。[2023/5/25 10:39:32]

这实际上可以解决Bitshares目前面临的问题，DAO也可以很容易地解决：达到法定人数。现在，TheDAO甚至需要20%的投票率才能对一项提案进行投票。这对人类来说很困难，代币持有者是很忙的人，但是忙碌的人类代币持有者可以简单地将控制权交给他们选择的边缘脚本AIDAO。然后，我们总是会得到法定人数!这些人工智能DAO脚本可以有一个完整的市场，人们可以在投资行为中选择风险与回报的交易。这就是现代的基金经理。想把它做成生意吗？只需收取少量的维护费。廉价的指数基金经理收取1%；更高级的经理收取5%或更多。

Algorand基金会聘请WhatsApp前高管Jessica Tsai Chin担任营销工作:金色财经报道，Algorand基金会聘请了WhatsApp和耐克前高管Jessica Tsai Chin来担任其营销工作。Chin 之前专注于体育赛事，她表示，虽然体育仍将是 Algorand 营销总体规划的重要组成部分，但她还将重点关注建立在 Algorand 上的 DeFi 和社会影响项目。??[2023/1/24 11:28:37]

想象一下，如果DAO的所有代币持有人都让给AI机器人会怎样。还有有趣的，管理员：我们将有1.5亿美元由你无法关闭的AI管理。每个持有代币的机器人也可以变得更加复杂，有自己的自动化小市场来做决策。DAO最终可能从根本上比我们想象的更加复杂和自动化。

Rari Capital联合创始人Jai Bhavnani已退出，正专注于新事物:6月11日消息，稳定币DeFi智能投顾Rari Capital联合创始人Jai Bhavnani发推称，已从Rari Capital的职位上退下来几个月，正在专注于新事物，之后将分享正在做的事情。

据领英资料，Jai Bhavnani于2020年3月至2022年4月期间担任Rari Capital联合创始人，于2017年创建应用程序Ambo，2019年1月Ambo被MyCrypto收购后，Jai Bhavnani担任MyCrypto战略副总裁至2020年6月。[2022/6/11 4:18:26]

2.在中心的AI

Dai 供应接近历史新高，6 月以来 Balancer Labs 流动资金已增长 5.3 倍:DTC Capital 投资者 Spencer Noon 发文阐述了 5 个迹象表明 DeFi 采用正在迅速发展。1）首先在 BTC 美元借贷利率上，DeFi 超过了 CeFi。CeFi 用户已经开始使用 DeFi 协议（例如 MakerDAO）进行再融资。2）目前去中心化稳定币 Dai 的供应接近历史新高 1.23 亿；3） TokenSets 在 5 月再平衡达到历史新高，有价值约 4,700 万美元的加密货币在链上完成交易；4）尽管自 4 月以来 Synthetix 解锁了 1600 万美元的 SNX 的通胀奖励，总锁定价值（TVL）仍持续上升，强烈表明该代币模型是可行的；5）自 6 月 1 日起，Balancer Labs 流动资金从 600 万美元增至 3200 万美元，增长了 5.3 倍。5 个池的流动资金超过了 100 万美元，有 30 个池至少持有 10 万美元。该协议中有 2 个资金池进入自动作市平台资金池的前 5 名。[2020/6/13]

在这种情况下，一个更复杂的AI实体将是智能合约的核心。这个AI实体将是一个反馈控制系统。它的反馈回路将继续自己的工作，接受输入，更新其状态，并执行输出，有资源持续这样做。这个框架是大多数现代AGI的设置方式，也是DeepMind的AlphaGo。这些构件可以是深度网、递归深度网、遗传编程或其他人工智能方法。

2.在中心的AI

一个例子是AI营销组织。比方说，你有一家生产鞋子的公司。你把营销资金给了一个AIDAO。AIDAO找出人类社会网络中哪些人可以最好地营销你的公司的产品，并自动向他们发送资金和营销请求。随着时间的推移，人类建立了善于提供高营销RoI的声誉，他们就会得到更多的任务。(感谢MeherRoy?的帮助！）。

3.集群智能--自动涌现集体智慧的傻瓜代理

我的观点是有一个智能合约的网络，每个人本身都很笨，但却自动涌现出大智慧。这就是蚂蚁、蜜蜂和其他个体生物的行为方式，它们的集体智慧会做一些更复杂的事情，比如建造一个巢穴或一个蜂巢。这在人工智能中有一个对等的领域，二十多年前开始是蚁群优化，但后来普及到了集群智能。

3.集群智能--自动涌现集体智慧的傻瓜代理

上面只是其中的三条路径，当然还有更多的路径，例如，任何一条路径都可以与其他路径结合起来，而且可能还有抽象的智能，可以移动到更高的层次。

结论

这就是全部!我想把这篇文章写得简短而温馨。

这篇文章有一个后续部分，探讨了人工智能DAO的影响，包括危险的DAO。Wild,WoolyAIDAO。还有，第三部分在这里。

附录

这篇文章并不主张用AI来替代DAO黑客或治理问题，AIDAO将更难获得成功。

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