حدد فيتاليك بوتيرين، المؤسس المشارك لعملة الإيثيريوم، محدودية الانتباه البشري باعتبارها المشكلة الأساسية التي تعاني منها منظمات الحكم الذاتي اللامركزية (DAOs) وأنظمة الحكم الديمقراطي.
مشكلة الانتباه في عالم العملات الرقمية
كتب بوتيرين على منصة (X) أن المشاركين يواجهون آلاف القرارات عبر مجالات خبرة متعددة دون وقت أو مهارة كافية لتقييمها بشكل صحيح. الحل المعتاد، وهو التفويض، يخلق حالة من فقدان السلطة حيث تتحكم مجموعة صغيرة في صنع القرار بينما يفقد المؤيدون أي تأثير بعد النقر على زر التفويض.
الحلول المقترحة: الذكاء الاصطناعي لتعزيز الحوكمة
اقترح بوتيرين استخدام النماذج اللغوية الكبيرة الشخصية (Personal LLMs) كحل لمشكلة الانتباه، وشارك أربعة طرق رئيسية:
- وكلاء الحوكمة الشخصية.
- وكلاء المحادثة العامة.
- أسواق الاقتراحات.
- حساب متعدد الأطراف يحافظ على الخصوصية للقرارات الحساسة.
كيف تعمل وكلاء الحوكمة الشخصية؟
ستقوم وكلاء الحوكمة الشخصية بتنفيذ جميع التصويتات اللازمة بناءً على تفضيلات المستخدم المستخلصة من كتاباته الشخصية وسجل محادثاته وتصريحاته المباشرة. إذا واجه الوكيل شكاً حول تفضيلات التصويت ورأى أن القضية مهمة، فيجب أن يسأل المستخدم مباشرة مع تقديم كل السياق ذي الصلة.
دور وكلاء المحادثة العامة
ستجمع وكلاء المحادثة العامة المعلومات من العديد من المشاركين قبل منح كل شخص أو نموذجه اللغوي فرصة للرد. سيلخص النظام الآراء الفردية ويحولها إلى صيغ قابلة للمشاركة دون الكشف عن المعلومات الخاصة، ويحدد أوجه التشابه بين المدخلات، على غرار أنظمة Polis المعززة بالذكاء الاصطناعي.
أسواق الاقتراحات لتحفيز الجودة
يمكن لآليات الحوكمة التي تقدر المدخلات عالية الجودة تنفيذ أسواق تنبؤ حيث يقدم أي شخص اقتراحات بينما تراهن وكلاء الذكاء الاصطناعي على رموز (Tokens). عندما يقبل الآلية الاقتراح، تدفع المكافآت لحاملي تلك الرموز. هذا الهيكل يخلق حوافز مالية لظهور مساهمات قيمة.
حماية الخصوصية في القرارات السرية
يفشل الحكم اللامركزي عندما تحتاج القرارات المهمة إلى معلومات سرية. يمكن للحساب المتعدد الأطراف باستخدام بيئات التنفيذ الموثوقة دمج مدخلات العديد من الأشخاص دون المساس بالخصوصية. يشرح بوتيرين: “تقدم نموذجك اللغوي الشخصي إلى صندوق أسود، يرى النموذج المعلومات الخاصة، ويصدر حكماً بناءً عليها، ويخرج فقط ذلك الحكم”. تصبح حماية الخصوصية أكثر أهمية مع تقديم المشاركين لمدخلات أكبر تحتوي على معلومات شخصية أكثر.
الأسئلة الشائعة
ما هي المشكلة الرئيسية في حوكمة العملات الرقمية حسب بوتيرين؟
المشكلة الرئيسية هي محدودية الانتباه البشري، حيث لا يملك المشاركون الوقت أو الخبرة لاتخاذ آلاف القرارات المعقدة.
ما هو الحل الذي يقترحه بوتيرين؟
يقترح استخدام النماذج اللغوية الكبيرة الشخصية (Personal LLMs) كوكلاء ذكية لتمثيل تفضيلات المستخدمين في التصويت واتخاذ القرارات.
كيف تحمي هذه الأنظمة الخصوصية؟
من خلال تقنيات مثل الحساب المتعدد الأطراف وبيئات التنفيذ الموثوقة، التي تسمح للنماذج اللغوية بمعالجة المعلومات السرية داخل “صندوق أسود” وإخراج الحكم فقط دون الكشف عن البيانات الخام.
