从 DAO 到 Hybrid DAO：人类与 AI 如何共同治理？

作者：Davide Crapis 来源：notion 翻译：善欧巴，金色财经

去中心化自治组织（DAO）的起源可以追溯到以太坊诞生之前的关键思想。1996 年，Nick Szabo 提出了“智能合约”（Smart Contracts）的概念，即嵌入软件中的自执行协议，无需中介即可自动执行并强制履行条款。通过设想一个由计算逻辑来管理合同义务的系统，Szabo 为创建能够自主运行的实体奠定了理论基础。这些早期的理论框架为 DAO 的出现铺平了道路，定义了其作为自我治理组织的潜力。

去中心化自治公司（DAC）

2013 年，Vitalik Buterin 在 Bitcoin Magazine 上发表了一系列文章，提出了去中心化自治公司的概念。在他的文章中，Buterin 将 DAC 定义为基于区块链的实体，并总结出以下三大核心原则：

1. 自治性： 运营由编码在智能合约中的规则指导，无需持续的人工干预。

2. 去中心化： 权力和决策由参与者分布管理，而非集中于单一实体。

3. 透明性： 所有过程和活动记录在公共区块链上，确保对所有利益相关者的问责性和可见性。

Buterin 的早期研究建议可以在比特币区块链上实现 DAC。然而，比特币的脚本语言缺乏处理此类复杂逻辑的能力，这一局限性表明需要一种能够执行更复杂程序的先进区块链。

这正是比特币的一个技术空缺，促使以太坊的开发成为可能——一个带有图灵完备编程语言的平台。以太坊的高级功能使 DAC 的概念变得更为实用且灵活，并最终发展为我们今天所熟知的 DAO。

从 DAC 到 DAO

从 DAC 到 DAO 的转变不仅仅是一次品牌重塑，更是概念的延伸。虽然 DAC 最初被框定为具有预定义运营规则的区块链公司，DAO 则将这一理念扩展为更灵活的治理模式。

DAO 的主要特点包括：

• 可编程治理： DAO 根据编码在智能合约中的规则运行，确保在满足条件时自动执行决策。

• 代币化投票： 成员使用治理代币提出建议并投票表决，实现去中心化决策。

• 透明性： 每个行动和决策都记录在链上，确保问责性和可验证性。

• 全球可及性： DAO 向全球参与者开放，促进多元化和包容性的成员结构。

• 模块化与适应性设计： DAO 可随着时间推移不断演化，引入新功能或治理机制以满足社区的变化需求。

这些特性使社区能够根据其具体需求创建量身定制的组织，从风险投资到社区资源管理都可涵盖。通过将可编程治理与决策结合，以太坊上的 DAO 克服了原始 DAC 概念的许多限制。例如，Aragon 提供了模块化治理系统的设计工具，而 MolochDAO 则展示了简化的信任最小化融资机制。

从 DAC 到 DAO 的演变，反映了区块链创新的更广泛转变——从静态、僵化的框架转向能够适应多种用例的动态系统。这也表明以太坊的设计如何解决了比特币基础设施的局限性，为去中心化治理铺平了道路。

The DAO 和以太坊的早期实验

2016 年，以太坊推出了首个备受瞩目的 DAO，简单地命名为“The DAO”。The DAO 被设计为去中心化的风险投资基金，允许代币持有者提议和投票决定资助的项目。The DAO 在短时间内募集了超过 1.5 亿美元的 ETH，这一数字当时成为历史上最大的众筹活动之一。

然而，The DAO 暴露了早期 DAO 实现中的关键漏洞。其代码中的**重入漏洞（reentrancy bug）**被恶意利用，导致约 6000 万美元的 ETH 被盗。这一事件在以太坊社区内引发了一场激烈的争论：

• 支持硬分叉的一方主张通过回滚区块链来追回被盗资金，强调社区信任的重要性。

• 坚持“代码即法律”的反对者警告称，修改区块链将破坏其不可篡改性和抗审查特性。

最终，以太坊社区实施了一次硬分叉，将以太坊分裂为两条链：以太坊（ETH），恢复了被盗资金；以及以太坊经典（ETC），保留了未经修改的历史记录。这一决定突显了在去中心化系统中平衡不可篡改性和实际治理的挑战。

DAO 的演化

The DAO 崩溃之后，以太坊生态系统集中精力改进 DAO 的安全性和功能性。在这一阶段，一些重要的进步包括：

1. 多签钱包和 Gnosis Safe：

多签钱包成为提升 DAO 安全性的基础工具。这种方法大大降低了因单点故障导致的漏洞。例如，Gnosis Safe 提供了一个用户友好的多签钱包管理平台，允许 DAO 在关键决策（如资金分配或合约升级）中实施分层审批。这些安全措施确保了单个恶意行为或错误不会危及整个组织。

2. Aragon 和 MolochDAO：

• Aragon 开发了一套全面的框架，用于设计和部署 DAO，提供模块化的治理工具，允许社区根据需要定制决策流程。其功能包括链上投票和基于角色的权限管理，使 DAO 能够适应各种用例。

• MolochDAO 采取了一种极简主义方法，专注于为以太坊生态系统内的公共产品融资。其核心创新之一是“愤怒退出（ragequit）”机制，允许成员在不同意集体决策时退出并提取其应有比例的资金。这一机制增强了信任并减少了争端。

DAO 的多样化应用

到 2020 年，DAO 已经发展到可以满足各种各样的用例：

协议 DAO： 使代币持有者能够参与协议更新和资源分配，例如：

• MakerDAO 管理着 Maker 协议，该协议支持 DAI 稳定币。代币持有者可以对抵押品类型和风险模型等关键参数进行投票，确保协议保持稳定性和有效性。

• Uniswap DAO 管理着 Uniswap 去中心化交易所，允许代币持有者提出并投票决定协议升级、流动性挖矿计划和费用调整。Uniswap 的成功证明了 DAO 可以管理大型金融基础设施。

社交 DAO： 像 Friends With Benefits (FWB) 这样的组织致力于围绕共享价值和资源培养社区，Seed Club 帮助创作者和社区启动代币化社区，Cabin DAO 创建分散式共居空间并支持数字游民。

投资 DAO： 诸如 The LAO 等组织允许成员联合资本进行风险投资，同时保留集体治理权。其他例子包括 MetaCartel Ventures，该组织专注于资助早期去中心化应用 (dApp) 和基于区块链的项目。另一个著名的例子是 FlamingoDAO，它专注于收购和策划艺术品作为其投资策略的一部分。

DAO 设计的最新创新与面临的挑战

到 2024 年，DAO 生态系统显著成熟，新工具和理念推动了其发展。关键趋势包括：

1. AI 增强治理：

一些机构（如 ai16z）提出将人工智能（AI）集成到 DAO 决策流程中，从而在保持透明的同时提高适应性和效率。

2. 公共产品 DAO：

项目如 Gitcoin 和 Optimism 的“回溯公共产品资助” 专注于支持开源基础设施和社区驱动的计划。

3. DAO 即服务（DAO-as-a-Service）平台：

像 daos.fun 这样的服务简化了 DAO 的创建和管理，使去中心化治理对更广泛的受众更易接触。

尽管 DAO 展现了巨大的潜力，但仍面临一些持续的挑战：

• 可扩展性：目前的链上投票系统通常较慢且成本高昂，限制了其在大规模组织中的可用性。

• 协作复杂性：随着 DAO 规模扩大，在不同参与者之间达成共识变得更加困难。

• 监管不确定性：DAO 和其参与者的法律地位尚不明确，这给成员带来了潜在风险。

解决这些挑战需要在治理模型、法律框架和技术基础设施方面进行持续创新。从 Szabo 提出的智能合约愿景到以太坊的实验，再到更广泛的实践，DAO 正逐步演变为一种变革性的集体决策和组织工具。随着它们的不断成熟，DAO 有望重新定义个人和社区在数字时代的协作方式。

人类与 AI 的 DAO

DAO 的概念正演变为包含人类与人工智能（AI）协作的混合模型。这些组织有望解决传统 DAO 的一些局限，同时开辟治理与创新的新领域。

混合 DAO 的结构

混合 DAO 结合了人类参与者和 AI 代理，是去中心化治理的前沿演变。这些组织旨在利用人类创造力和 AI 效率的互补优势，构建适应性强、可扩展且具有弹性的结构。通过整合人类直觉与计算精准，混合 DAO 不仅能解决现有问题，还能探索去中心化协作的新可能性。

混合 DAO 可以通过以下方式进行结构化：

• 分层决策：人类参与者负责高层战略和治理决策，而 AI 代理执行操作任务、分析数据并提供建议。

• AI 专职角色：AI 模型可以充当顾问或调解者，处理复杂数据集以指导集体决策，或执行自动化任务，如合规性监控和资源优化分配。

• 共识协议：混合 DAO 可利用 AI 促进共识，通过分析提案并呈现支持或反对的简要论点，减少参与者的信息过载。

混合 DAO 可以解决传统 DAO 面临的关键挑战。特别是：

• 可扩展性: AI 系统可以自动化重复性任务，减少仅靠人类决策过程造成的瓶颈，并加快运营速度。例如，在管理全球资助计划的 DAO 中，AI 可以根据预定义的标准自动对资助提案进行分类和优先排序。通过呈现带有关键见解的提案排名列表，AI 使 DAO 能够处理更高数量的提交，同时保持效率和公平性。

• 协调: AI 可以作为公正的协调者来解决争端，协调成员利益并确保公平的投票结果。例如，在管理社区驱动项目的 DAO 中，AI 可以分析历史投票模式和项目结果，以推荐最大程度地减少群体思维并确保代表不同观点的策略。

• 安全: 由 AI 增强的智能合约可以实时检测和缓解潜在的漏洞，提高对恶意攻击的抵御能力。例如，集成到管理去中心化金融 (DeFi) 协议的 DAO 中的 AI 系统可以监控交易数据中的异常模式，以指示可能的漏洞。然后，AI 可以触发自动保护措施，例如冻结特定合约或通知管理员，以防止进一步损害，同时能够快速响应威胁。

人工智能治理与对齐的应用

混合型 DAO 为管理先进人工智能系统的治理和对齐提供了一个有前景的框架。例如：

• 道德监督: 混合型 DAO 可以通过透明、社区驱动的治理来强制执行道德 AI 使用，确保 AI 的演化符合社会价值观。

• 资助对齐计划: DAO 可以汇集资源来支持 AI 对齐研究，激励开发人员之间的开放协作和问责制。

• 适应性治理模型: 通过整合能够实时学习和反馈的人工智能代理，混合型 DAO 可以动态地调整治理规则，以适应 AI 伦理和安全领域的新兴挑战。

• 决策制定实验: 混合型 DAO 可以进行实验，让 AI 与人类决策者在任务中竞争，例如资金分配，从而实现数据驱动的比较，以评估其在实现预期结果（例如追溯性资助成功）方面的有效性。

通过结合去中心化治理的优势和人工智能的能力，混合型 DAO 可以在塑造技术与人类和谐共存的未来中发挥关键作用。

人类与 AI 的 DAO

DAO 的概念正在演变，包括人类和 AI 在去中心化框架内协作的混合模型。这些组织可以解决 DAO 当前的一些限制，同时为创新和治理开辟新的领域。

构建混合型 DAO

混合型 DAO 结合了人类参与者和 AI 代理，代表了去中心化治理的前沿发展。这些组织旨在利用人类创造力和 AI 效率的互补优势，构建适应性强、可扩展性和弹性强的结构。通过利用人类直觉和计算精度，混合型 DAO 可以解决现有限制，同时探索去中心化协作的新可能性。它们可以采用多种结构方式：

• 分层决策: 人类参与者负责高级战略和治理决策，而 AI 代理则执行运营任务、分析数据并提供建议。

• AI 的专门角色: AI 模型可以充当顾问或调解员，处理复杂数据集以指导集体决策，或执行自动任务，例如监控合规性和优化资源分配。

• 共识协议: 混合型 DAO 可以利用 AI 来促进共识，方法是分析提案并总结支持和反对的论据，从而减少参与者信息过载。

混合型 DAO 可以解决的挑战

混合型 DAO 可以解决传统 DAO 面临的关键挑战。特别是：

• 可扩展性: AI 系统可以自动化重复性任务，减少仅靠人类决策过程造成的瓶颈，并加快运营速度。例如，在管理全球资助计划的 DAO 中，AI 可以根据预定义的标准自动对资助提案进行分类和优先排序。通过呈现带有关键见解的提案排名列表，AI 使 DAO 能够处理更高数量的提交，同时保持效率和公平性。

• 协调: AI 可以作为公正的协调者来解决争端，协调成员利益，并确保公平的投票结果。例如，在管理社区驱动项目的 DAO 中，AI 可以分析历史投票模式和项目结果，以推荐最大程度地减少群体思维并确保代表不同观点的策略。

• 安全: 由 AI 增强的智能合约可以实时检测和缓解潜在的漏洞，提高对恶意攻击的抵御能力。例如，集成到管理去中心化金融 (DeFi) 协议的 DAO 中的 AI 系统可以监控交易数据中的异常模式，以指示可能的漏洞。然后，AI 可以触发自动保护措施，例如冻结特定合约或通知管理员，以防止进一步损害，同时能够快速响应威胁。

• 参与度: 参与治理对于 DAO 来说仍然是一个重大挑战，参与度低且缺乏对深思熟虑的决策的激励措施。 AI 可以通过分析投票者行为并推荐激励结构来帮助解决这个问题，例如奖励对成功结果做出贡献的代表和投票者。 AI 还可以通过提供数据驱动见解来帮助成员做出更明智的决策，综合复杂的战略、短期和长期考虑。

• 透明度: 关于权力分配、投票历史和治理趋势的透明度对于 DAO 的成功至关重要。诸如治理仪表板之类的工具可以与 AI 增强，充当中立观察员，分析和可视化决策模式。 AI 还可以帮助建立机制，以奖励良好的决策，并使投票者能够分享网络成功带来的收益，而不仅仅是代币价值。

这些只是混合型 DAO 潜力的示例。随着 AI 技术的不断进步和 DAO 治理框架的不断发展，我们可以期待看到这些组织在未来几年内出现创新和演变。