Пересылка оригинального заголовка: Краткая история DAO

Истоки децентрализованных автономных организаций (DAO) уходят корнями в фундаментальные идеи, разработанные задолго до появления Ethereum. В 1996 году Ник Сзабо представил концепцию "умных контрактов", самовыполняющихся соглашений, встроенных в программное обеспечение, которые могли автоматизировать и обеспечивать выполнение условий без посредников. Представив видениесистема, в которой вычислительная логика определяет контрактные обязательства, Сзабо положил основу для создания субъектов, способных работать автономно. Эти ранние теоретические рамки предвещали появление DAO как самоуправляемых организаций.

Децентрализованные автономные корпорации

В 2013 году Виталик Бутерин представил концепциюдецентрализованные автономные корпорации (DACs)в серии статей, опубликованных в журнале Bitcoin Magazine. В своих работах Бутерин представил ДАО как блокчейн-ориентированные сущности, характеризующиеся тремя основными принципами:

1. Автономия: операции руководствуются правилами, закодированными в смарт-контрактах, что позволяет системе функционировать без необходимости непрерывного вмешательства человека.
2. Децентрализация: власть и принятие решений распределены между участниками, а не централизованы в одной сущности.
3. Прозрачность: Все процессы и деятельность записываются в общедоступном блокчейне, обеспечивая ответственность и видимость для всех заинтересованных сторон.

Ранняя работа Бутерина предполагала, что DAC можно реализовать на блокчейне биткойна. Однако скриптовый язык биткойна не обладал гибкостью для обработки сложной логики, необходимой для таких сущностей. Это ограничение подчеркнуло необходимость более продвинутого блокчейна, способного выполнять сложные программы.

Это была одна из пробелов в Bitcoin, которая побудила развитие Ethereum - платформы, разработанной с использованием языка программирования Turing-complete. Расширенные возможности Ethereum позволили реализовать DACs в более функциональной и универсальной форме, в конечном итоге превратившись в то, что мы сейчас признаем как DAO.

От DAC до DAO

Переход от DAC к DAO был не просто переименованием, а расширением концепции. В то время как DAC изначально были представлены как блокчейн-корпорации с предопределенными операционными правилами, DAO расширили идею, чтобы включить более гибкие модели управления.

Основные отличительные черты DAO включают:

• Программируемое управление: DAO работает на основе правил, закодированных в смарт-контрактах, обеспечивая автоматическое выполнение решений при выполнении условий.
• Токенизированное голосование: Участники используют управляющие токены для предложения и голосования за изменения, обеспечивая децентрализованное принятие решений.
• Прозрачность: Каждое действие и решение записывается в цепочке, обеспечивая ответственность и проверяемость.
• Глобальная доступность: DAO открыты для участников по всему миру, способствуя разнообразному и инклюзивному членству.
• Модульный и адаптивный дизайн: DAO могут развиваться со временем, включая новые функции или механизмы управления, чтобы удовлетворить изменяющиеся потребности своих сообществ.

Эти функции позволили сообществам создавать организации, соответствующие их конкретным потребностям, начиная от венчурного финансирования до управления ресурсами сообщества. Интегрируя программную управляемость и принятие решений, DAO Ethereum решали многие из ограничений, которые ограничивали оригинальное видение DAC. Например, платформы, какAragonвозникли, позволяющие пользователям проектировать DAO с модульными системами управления иMolochDAOпродемонстрированы упрощенные, минимизированные доверительные механизмы финансирования.

Эта эволюция от ДАО к ДАО отражает более широкий сдвиг в инновациях блокчейна - от статических, жестких структур к динамическим системам, способным приспособиться к широкому спектру использования. Она также подчеркивает, как дизайн Ethereum решает ограничения инфраструктуры Bitcoin, что создает условия для децентрализованного управления.

DAO и первоначальные эксперименты Ethereum

В 2016 году Ethereum представила свой первый крупный DAO, просто называемый «The DAO». Разработанный как децентрализованный венчурный капитал, The DAO позволил держателям токенов предлагать и голосовать за финансовые инициативы. Он собрал более 150 миллионов долларов в ETH, что сделало его одной из крупнейших краудфандинговых кампаний в истории на тот момент.

Однако The DAO выявил критические уязвимости в ранних реализациях DAO. В его коде была использована ошибка повторного входа, что привело к краже примерно на $60 миллионов в виде ETH. Это событие вызвало ожесточенные дебаты в сообществе Ethereum:

• Поддерживающие жесткий раздел аргументировали откат блокчейна для восстановления украденных средств, подчеркивая важность доверия сообщества.
• Противники, придерживающиеся принципа "код есть закон", предупреждали, что изменение блокчейна подорвет его неизменяемость и устойчивость к цензуре.

В конечном итоге сообщество внедрило жёсткий раздел, разделив Ethereum на Ethereum (ETH), который отменил кражу, и Ethereum Classic (ETC), который сохранил неизменную историю. Это решение подчеркнуло сложности балансировки неменяемости с практическим управлением в децентрализованных системах.

Эволюция DAO

После краха DAO экосистема Ethereum сосредоточилась на улучшении безопасности и функциональности DAO. Ключевые достижения в этот период включали:

1. Мультиподписные кошельки и безопасный Gnosis: Мультиподписные кошельки стали фундаментальными инструментами для повышения безопасности DAO. Этот подход значительно снизил уязвимости, вызванные единичными точками отказа. Например, Gnosis Safe предоставил удобную платформу для управления мультиподписными кошельками, позволяя DAO внедрить многоуровневые одобрения для критических решений, таких как выдача средств или обновление контрактов. Эти меры обеспечили, что ни один злонамеренный актор или ошибка не могли скомпрометировать организацию.
2. Aragon и MolochDAO: Aragon разработал всестороннюю структуру для проектирования и развертывания DAO, предлагая модульные инструменты управления, которые позволяют сообществам настраивать процессы принятия решений. Он позволял использовать функции, такие как голосование на цепи и разрешения на основе ролей, что делало DAO адаптивными для различных сценариев использования. В отличие от этого, MolochDAO сосредоточился на минималистическом подходе, направленном на финансирование общественных благ в экосистеме Ethereum. Одним из его ключевых инноваций был механизм 'ragequit', который позволял участникам вывести свою пропорциональную долю средств, если они не соглашались с коллективными решениями. Эта функция способствовала доверию и минимизировала споры.

Разнообразные применения DAO

К 2020 году DAO превратились в инструмент, решающий широкий спектр задач:

• Протокол DAO: Позволяет владельцам токенов участвовать в обновлениях протокола и распределении ресурсов, например:
  • MakerDAO управляет протоколом Maker, который обеспечивает работу стабильной монеты DAI. Владельцы токенов голосуют по важным параметрам, таким как типы залогов и модели риска, обеспечивая стабильность и эффективность протокола.
  • DAO Uniswap управляет децентрализованной биржей Uniswap, позволяя держателям токенов предлагать и голосовать за обновления протокола, программы майнинга ликвидности и корректировку комиссий. Успех Uniswap является примером того, как DAO могут управлять крупной финансовой инфраструктурой.
• Социальные DAO: группы, такие какДрузья с бонусами (FWB)сосредоточена на поддержке сообществ на основе общих ценностей и ресурсов,Seed Clubпомогает создателям и сообществам запускать токенизированные сообщества,Cabin DAOсоздает децентрализованные пространства для совместного проживания и поддерживает цифровых кочевников.
• Инвестиционные DAO: Организации, такие какLAOпозволили членам объединять капитал для венчурных инвестиций, сохраняя коллективное управление. Другие примеры включаютMetaCartel Ventures, которая сосредоточена на финансировании ранних стадий dApps и проектов на базе блокчейна. Еще один выдающийся пример -FlamingoDAO, специализирующаяся на приобретении и отборе искусства в рамках своей инвестиционной стратегии.

Недавние инновации в проектировании DAO и некоторые вызовы

К 2024 году экосистема DAO значительно укрепилась, благодаря новым инструментам и концепциям, стимулирующим ее рост. Основные тенденции включают:

1. Усовершенствованное искусственным интеллектом управление: Рамки, предложенные сущностями, такими как ai16z, интегрируют искусственный интеллект в процессы принятия решений DAO, улучшая адаптивность и эффективность при сохранении прозрачности.
2. DAO общественных благ: Проекты такие, какGitcoinиФинансирование общественных благ ретроспективно оптимизмасосредоточиться на поддержке инфраструктуры с открытым исходным кодом и инициатив, ориентированных на сообщество.
3. Платформы DAO-as-a-Service: Сервисы, такие какdaos.funупростить создание и управление DAO, сделать децентрализованное управление более доступным для широкой аудитории.

Несмотря на свои обещания, DAO сталкиваются с постоянными вызовами:

• Масштабируемость: текущие системы голосования в цепочке часто медленны и дороги, что ограничивает их используемость для крупных организаций.
• Сложности координации: Достижение консенсуса между различными участниками остается серьезным препятствием по мере масштабирования DAO.
• Неопределенность в регулировании: Правовой статус DAO и их участников неясен, что создает потенциальные риски для участников.

Для решения этих задач потребуется непрерывное развитие моделей управления, правовых рамок и технической инфраструктуры. От раннего видения умных контрактов Сабо до экспериментов Ethereum и далее, DAO постепенно превратились в преобразовательные инструменты для коллективного принятия решений и организации. По мере их зрелости DAO имеют потенциал переопределить, как люди и сообщества сотрудничают в цифровую эпоху.

DAO людей и ИИ

Концепция DAO развивается включая гибридные модели, в которых люди и ИИ сотрудничают в децентрализованных структурах. Эти организации могут решать некоторые текущие ограничения DAO, открывая новые горизонты для инноваций и управления.

Структурирование гибридных DAO

Гибридные DAO, объединяющие участников искусственного интеллекта и AI, представляют собой передовую эволюцию в децентрализованном управлении. Эти организации стремятся использовать взаимодополняющие силы творчества человека и эффективности искусственного интеллекта для создания адаптивных, масштабируемых и устойчивых структур. С помощью использования интуиции человека и вычислительной точности гибридные DAO могут решать существующие ограничения, исследуя новые возможности для децентрализованного сотрудничества. Они могут быть организованы несколькими способами:

• Многоуровневое принятие решений: Человеческие участники занимаются стратегическими и управленческими решениями высокого уровня, в то время как искусственный интеллект выполняет оперативные задачи, анализирует данные и предоставляет рекомендации.
• Специализированные роли для искусственного интеллекта: модели искусственного интеллекта могут выступать в качестве советников или посредников, обрабатывая сложные наборы данных для руководства коллективными решениями или выполняя автоматические задачи, такие как контроль соответствия и оптимизация распределения ресурсов.
• Протоколы консенсуса: Гибридные DAO могут использовать искусственный интеллект для облегчения достижения консенсуса путем анализа предложений и представления кратких аргументов за или против, что снижает перегрузку информацией для участников.

Гибридные DAO могут решить основные проблемы, с которыми сталкиваются традиционные DAO. В частности:

• Масштабируемость: системы искусственного интеллекта могут автоматизировать повторяющиеся задачи, уменьшая узкие места, вызванные процессами принятия решений только людьми, и ускоряя операции.
• Координация: искусственный интеллект может выступать в качестве беспристрастного посредника в разрешении споров, выравнивании интересов участников и обеспечении справедливых результатов голосования.
• Безопасность: Искусственный интеллект, усиливающий смарт-контракты, способен обнаруживать и устранять потенциальные уязвимости в режиме реального времени, повышая устойчивость к злонамеренным атакам.

Приложения в области управления и согласования искусственного интеллекта

Гибридные DAO предлагают перспективную структуру для управления управлением и согласованием передовых AI систем. Например:

• Этический надзор: гибридные DAO могут обеспечивать этическое использование ИИ через прозрачное, основанное на сообществе управление, гарантируя соответствие эволюции ИИ общественным ценностям.
• Инициативы по выравниванию финансирования: DAO могут объединять ресурсы для поддержки исследований по выравниванию ИИ, стимулируя открытое сотрудничество и ответственность среди разработчиков.
• Адаптивные модели управления: Интегрируя AI-агентов, способных обучаться и давать обратную связь в режиме реального времени, гибридные DAO могут динамически изменять правила управления для адаптации к возникающим вызовам в области этики и безопасности искусственного интеллекта.

Совмещая преимущества децентрализованного управления с возможностями искусственного интеллекта, гибридные DAO-структуры могут стать ключом к будущему, где технологии и человечество будут гармонично сосуществовать.

DAO людей и ИИ

Концепция DAO развивается в направлении включения гибридных моделей, где люди и ИИ сотрудничают в рамках децентрализованных структур. Эти организации могут решать некоторые текущие ограничения DAO, открывая новые горизонты для инноваций и управления.

Структурирование гибридных DAO

Гибридные DAO, объединяющие участников-людей и агентов ИИ, представляют собой передовую эволюцию в децентрализованном управлении. Эти организации стремятся использовать комбинированные силы человеческого творчества и эффективности ИИ для создания адаптивных, масштабируемых и устойчивых структур. Сочетая человеческую интуицию и вычислительную точность, гибридные DAO могут преодолевать существующие ограничения и исследовать новые возможности для децентрализованного сотрудничества. Они могут быть организованы несколькими способами:

• Многоуровневое принятие решений: человеческие участники занимаются стратегическими и управленческими решениями на высоком уровне, в то время как агенты ИИ выполняют операционные задачи, анализируют данные и предоставляют рекомендации.
• Специализированные роли для ИИ: ИИ-модели могут выступать в качестве советников или посредников, обрабатывая сложные наборы данных для направления коллективных решений или выполняя автоматизированные задачи, такие как мониторинг соответствия и оптимизация распределения ресурсов.
• Протоколы консенсуса: Гибридные DAO могут использовать искусственный интеллект для облегчения консенсуса путем анализа предложений и представления кратких аргументов за или против, сокращая информационную перегрузку для участников.

Проблемы, которые гибридные DAO могут решить

Гибридные DAO могут решить основные проблемы, с которыми сталкиваются традиционные DAO. В частности:

• Масштабируемость: системы искусственного интеллекта могут автоматизировать повторяющиеся задачи, уменьшая узкие места, вызванные процессами принятия решений исключительно человеком, и ускоряя операции. Например, в DAO, управляющей глобальной финансовой инициативой, ИИ может автоматизировать категоризацию и приоритизацию финансовых предложений на основе заранее определенных критериев. Представляя ранжированный список предложений с ключевыми идеями, ИИ позволяет DAO обрабатывать больший объем заявок, сохраняя эффективность и справедливость.
• Координация: ИИ может выступать в качестве непредвзятого посредника для разрешения споров, выравнивания интересов участников и обеспечения справедливого голосования. Например, в DAO, управляющем проектами, основанными на сообществе, ИИ может анализировать исторические шаблоны голосования и результаты проектов, чтобы рекомендовать стратегии, минимизирующие групповое мышление и обеспечивающие представление разнообразных точек зрения.
• Безопасность: Смарт-контракты, усиленные искусственным интеллектом, могут обнаруживать и устранять потенциальные эксплойты в реальном времени, увеличивая устойчивость к злонамеренным атакам. Например, система искусственного интеллекта, встроенная в DAO, управляющую протоколами децентрализованных финансов (DeFi), могла бы отслеживать необычные шаблоны в данных транзакций, которые могут указывать на эксплойт. Затем ИИ мог бы запускать автоматические защитные меры, такие как замораживание конкретных контрактов или уведомление администраторов, чтобы предотвратить дальнейший ущерб, обеспечивая быстрый ответ на угрозу.
• Участие: Участие в управлении остается значительным вызовом для DAO с низким уровнем вовлеченности и отсутствием стимулов для обдуманных решений. ИИ может помочь в этом, анализируя поведение избирателей и рекомендуя структуры стимулирования, такие как вознаграждение делегатов и избирателей, которые способствуют успешным результатам. ИИ также может помочь в предоставлении данных-ориентированных идей, помогая членам делать более обоснованные решения путем синтезирования сложных стратегических, краткосрочных и долгосрочных соображений.
• Прозрачность: прозрачность в отношении распределения власти, истории голосования и тенденций управления является ключевым фактором успеха DAO. Инструменты, такие как панели управления управлением, могут быть усовершенствованы с помощью искусственного интеллекта, чтобы выступать в роли нейтральных наблюдателей, анализировать и визуализировать образцы принятия решений. Искусственный интеллект также может помочь установить механизмы поощрения хороших решений и позволить избирателям разделять успех сети за пределами стоимости токена.

Приложения в управлении и выравнивании искусственного интеллекта

Гибридные DAO предлагают многообещающую основу для управления и согласования передовых систем ИИ. Например:

• Этический контроль: Гибридные DAO могут обеспечить этическое использование искусственного интеллекта через прозрачное, общинно-управляемое управление, обеспечивая соответствие эволюции искусственного интеллекта общественным ценностям.
• Инициативы по выравниванию финансирования: DAO могут объединять ресурсы для поддержки исследований по выравниванию искусственного интеллекта, стимулируя открытое сотрудничество и ответственность среди разработчиков.
• Модели адаптивного управления: Интеграция искусственного интеллекта, способного к обучению и обратной связи в реальном времени, позволяет гибридным DAO динамически изменять правила управления, чтобы приспосабливаться к возникающим вызовам в этике и безопасности искусственного интеллекта.
• Эксперименты в принятии решений: гибридные DAO могут экспериментировать с ИИ, соревнующимся с человеком в таких задачах, как распределение средств, что позволяет проводить сравнения, основанные на данных, их эффективности в достижении желаемых результатов, например, успешного финансирования в ретроспективе.

Сочетая в себе преимущества децентрализованного управления с возможностями искусственного интеллекта, гибридные DAO могут сыграть ключевую роль в формировании будущего, где технологии и человечество гармонично сосуществуют.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья взята из [ Davide Crapis]. Перенаправьте оригинальное название: Краткая история DAO. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [Давиде Крапис]. Если есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они решат это быстро.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно мнениями автора и не являются инвестиционными советами.
3. Переводы статей на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано другое, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.