AI が DAO をどのように変えるか: 概念化から強力なエンゲージメントまで

人工知能の最新の化身 (大規模言語モデル (LLM) として) は、すでに私たちの働き方を変えています。分散型自律組織 (DAO) は、私たちの組織方法を変えています。

The latest incarnation of Artificial Intelligence (as Large Language Models, or LLMs) is already changing how we work. Decentralized Autonomous Organizations (DAOs) are changing the way we organize. Now, the two breakthroughs are converging to truly level the field for anyone to actively participate in shaping their own future and that of humanity.

人工知能の最新の化身 (大規模言語モデル (LLM) として) は、すでに私たちの働き方を変えています。分散型自律組織 (DAO) は、私たちの組織方法を変えています。今、この 2 つの画期的な進歩が融合し、誰もが自分自身と人類の未来の形成に積極的に参加できるよう、真の水準に達しつつあります。

For context, there are tens of thousands of DAOs. Of those tracked by Deep DAO, the top 2,400 DAOs have a total treasury of over $20B and almost 11 million members; yet less than ⅓ has participated in active governance of the DAO at least once, and less than 1% of DAOs have over 100 members. Since DAOs are meant to democratize power and wealth, such a high degree of centralization of both and the lack of popular participation in DAOs is a critical concern. But LLMs can change that.

文脈を説明すると、DAO は数万個あります。 Deep DAO によって追跡されている DAO のうち、上位 2,400 の DAO は、総額 200 億ドルを超える資金と約 1,100 万人のメンバーを擁しています。しかし、DAO の積極的なガバナンスに少なくとも 1 回参加したことがあるのは 1/3 未満であり、100 人を超えるメンバーを抱える DAO は 1% 未満です。 DAO は権力と富を民主化することを目的としているため、両者の高度な集中化と DAO への国民の参加の欠如は重大な懸念事項です。しかし、LLM はそれを変えることができます。

In DeXe Protocol’s recent DAO Talk Panel, they focused on exactly how that may happen (and indeed already is). For this discussion, the host was joined by Deepa, the Founder of ‘grantorb.com,’ a platform that uses AI to unlock millions in grant funding. She was the perfect choice to comprehend the full extent of AI’s impact on DAOs, having worked extensively at the intersection of technology, nonprofits, and fundraising with a focus specifically on both DAOs and AI. Below are some insights from that discussion.

DeXe Protocol の最近の DAO トークパネルでは、まさにそれがどのように起こるか (そして実際にすでにそうなっている) に焦点を当てました。このディスカッションでは、AI を使用して数百万ドルの助成金を獲得するプラットフォーム「grantorb.com」の創設者である Deepa がホストに加わりました。彼女は、特に DAO と AI の両方に焦点を当て、テクノロジー、非営利団体、資金調達の交差点で幅広く働いてきたため、DAO に対する AI の影響を完全に理解するのに最適な選択でした。以下はその議論から得られた洞察の一部です。

How AI could help conceptualize and onboard for a DAO

DAO の概念化と導入に AI がどのように役立つか

Used properly, AI is meant not to replace humans but to do the most menial tasks for them so they can focus on the uniquely human higher-level tasks. Thus, AI can help with explaining your vision for a new DAO to others, from conceptualizing to making the language more accessible for, for example, non-technical or non-artistic audiences. The original idea will still be yours since it takes human originality to come up with something interesting and meaningful enough to attract a following. The AI just saves you time in typing it up, editing it, and breaking into digestible pieces.

適切に使用すれば、AI は人間に取って代わるものではなく、最も単純なタスクを人間に代わって実行し、人間特有のより高度なタスクに集中できるようにすることを目的としています。したがって、AI は、概念化から、技術的または芸術的でない聴衆にとって言語をよりアクセスしやすくするまで、新しい DAO のビジョンを他の人に説明するのに役立ちます。フォロワーを惹きつけるほど面白くて意味のあるものを思いつくには人間の独創性が必要であるため、元のアイデアは引き続きあなたのものになります。 AI は、入力、編集、理解しやすい部分への分割にかかる時間を節約するだけです。

Once people join your DAO, you can use AI to create for them customized, individualized onboarding, helping guide all kinds of new members with different experiences, skills, and interests through the onboarding process without a one-size-fits-all approach that makes one spend hours reading documentation and previous discussions, saving a lot of team resources in the process. In DAOs, as with any organization, many people fall off right at the onboarding stage because of the learning curve being too steep, the rules and values not being communicated clearly, and answers not being adequately answered, among other reasons. Personalized AI-powered onboarding can easily solve those issues.

人々が DAO に参加すると、AI を使用してその人向けにカスタマイズされた個別のオンボーディングを作成でき、画一的なアプローチではなく、オンボーディング プロセスを通してさまざまな経験、スキル、興味を持つあらゆる種類の新しいメンバーをガイドするのに役立ちます。ドキュメントや以前のディスカッションを読むのに何時間も費やし、その過程で多くのチーム リソースを節約します。 DAO では、他の組織と同様に、学習曲線が急すぎる、ルールと価値観が明確に伝えられていない、回答が適切に提供されていないなどの理由により、多くの人が新人研修の段階ですぐに挫折してしまいます。パーソナライズされた AI を活用したオンボーディングにより、これらの問題を簡単に解決できます。

To quote Deepa, “There’s so much to update them on. I think if every DAO had a knowledge graph about everything, it would be very easy with AI. Someone just keeps updating that graph with the different stages of the DAO.”

ディーパの言葉を借りれば、「アップデートすべきことがたくさんあります。すべての DAO があらゆるものについてのナレッジ グラフを持っていれば、AI を使えば非常に簡単になると思います。誰かが DAO のさまざまな段階でそのグラフを更新し続けているだけです。」

Making the DAO multilingual

DAO の多言語化

Not all of our planet’s 8 billion inhabitants speak English, and even fewer as a first language. AI can enable instant — and quality — translation of all guides and discussions, truly democratizing DAO participation. It can go further by, for example, translating tech, design, marketing, legal, and other concepts into the “language” of the individual user.

地球上の 80 億人の住民全員が英語を話すわけではなく、第一言語として英語を話す人はさらに少ないです。 AI により、すべてのガイドとディスカッションの即時かつ高品質な翻訳が可能になり、DAO への参加が真に民主化されます。たとえば、テクノロジー、デザイン、マーケティング、法務、その他の概念を個々のユーザーの「言語」に翻訳することによって、さらに前進することもできます。

AI bringing efficiency to DAO management

DAO 管理に効率性をもたらす AI

Already, AI can help in assigning open tasks in a DAO. Imagine it doing so by matching them with member skills, reputation, and activity. AI can also send members personalized reminders for proposals that match their interests, which would otherwise be drowned in a sea of proposals and general notifications. AI can even help optimize feedback by using each user’s personal interests and criteria for success to judge how well the proposal aligns with the DAO’s mission and with that individual’s values.

すでに、AI は DAO で未解決のタスクを割り当てるのに役立ちます。メンバーのスキル、評判、アクティビティを照合することでそうすることを想像してみてください。 AI は、メンバーの興味に合った提案についてパーソナライズされたリマインダーを送信することもできます。そうでなければ、提案や一般的な通知の海に埋もれてしまうでしょう。 AI は、各ユーザーの個人的な興味や成功の基準を使用して、提案が DAO の使命や個人の価値観とどの程度一致しているかを判断することで、フィードバックを最適化することもできます。

AI supercharging engagement

AI の過給エンゲージメント

As could be seen from the Deep DAO statistics at the beginning of the article, DAOs suffer from a lack of engagement, which defeats their very purpose. Vastly improving onboarding, summarization, and notification goes far in improving engagement. But what else can AI do in that regard?

この記事の冒頭にある Deep DAO の統計からわかるように、DAO はエンゲージメントの欠如に悩まされており、その目的そのものが損なわれています。オンボーディング、要約、通知を大幅に改善することで、エンゲージメントの向上に大きく貢献します。しかし、その点で AI には他に何ができるでしょうか?

One idea floating around DAO governance nerds is to use gamification. AI can seamlessly gamify engagement by creating enticing and innovative reward systems, task completion points, badges, or other incentives. There is, of course, the risk of excessive gamification drawing in people into it for the gamified gains alone and not for the DAOs mission. So gamification needs to be done responsibly.

DAO ガバナンスオタクの間で浮かんでいるアイデアの 1 つは、ゲーミフィケーションを使用することです。 AI は、魅力的で革新的な報酬システム、タスク完了ポイント、バッジ、その他のインセンティブを作成することで、エンゲージメントをシームレスにゲーム化できます。もちろん、過剰なゲーミフィケーションは、DAO の使命のためではなく、ゲーミフィケーションによる利益のみを目的として人々を引き込むリスクがあります。したがって、ゲーミフィケーションは責任を持って行う必要があります。

As Deepa says, “The responsibility for how responsible the AI is lies with the people designing it. If they’re ethical and doing it in good faith, the AI will be responsible.”

ディーパ氏は次のように述べています。「AI がどれほど責任を持つかについての責任は、AI を設計する人々にあります。彼らが倫理的で誠実に行動しているのであれば、AI が責任を負うでしょう。」

AI can also help create a more meritocratic form of organizing by running elaborate reputation systems. For instance, it can verify member contributions by rapidly verifying on-chain data. Looking at the vast number of data points from each contributor’s actions,

AI は、精巧な評判システムを実行することで、より実力主義的な組織形態の作成にも役立ちます。たとえば、オンチェーンデータを迅速に検証することで、メンバーの貢献を検証できます。各投稿者のアクションから得られた膨大な数のデータポイントを見ると、