Ethereumの共同設立者であるVitalik Buterinは、AI強化ガバナンスモデルを提案しています

Ethereumの共同設立者Vitalik Buterinは、人工知能（AI）を統合しながら人間の監視を確保するガバナンスモデルを提案しました。

Ethereum (CRYPTO: ETH) co-founder Vitalik Buterin has proposed a new governance model that integrates artificial intelligence (AI) to enhance decision-making while ensuring human oversight.

Ethereum（Crypto：ETH）の共同設立者Vitalik Buterinは、人工知能（AI）を統合して意思決定を強化しながら、人間の監視を確保する新しいガバナンスモデルを提案しました。

In a post on X, formerly Twitter, Buterin discussed how AI can be effectively utilized in decentralized autonomous organizations (DAOs) to augment human judgment without concentrating power in a single AI system.

以前のTwitterのXの投稿で、Buterinは、単一のAIシステムに力を集中せずに人間の判断を増強するために、AIを分散化された自律組織（DAO）で効果的に利用できる方法について議論しました。

Instead of allowing AI to dictate governance, Buterin suggests using it as an “engine” while humans act as the “steering wheel.” He envisions a system where AI processes large-scale data and makes predictions, which are then checked and adjusted by human referees.

Buterinは、AIがガバナンスを指示するのではなく、「エンジン」として使用することを提案し、人間は「ハンドル」として機能します。彼は、AIが大規模なデータを処理し、予測を行うシステムを想定しており、その後、人間の審判によってチェックおよび調整されます。

This approach aims to balance efficiency and decentralization, preventing any single entity from exerting undue influence.

このアプローチは、効率と地方分権のバランスをとることを目的としており、単一のエンティティが過度の影響力を発揮するのを防ぎます。

One governance model Buterin highlighted is futarchy, a concept introduced by economist Robin Hanson. Futarchy relies on prediction markets to determine which policies best achieve predefined goals.

強調されたガバナンスモデルの1つは、エコノミストのロビン・ハンソンによって導入された概念であるFutarchyです。 Futarchyは予測市場に依存して、どのポリシーが事前定義された目標を最もよく達成するかを決定します。

As Buterin explained, participants in these markets bet on the outcomes of specific proposals, and the market selects the option with the highest expected success rate.

Buterinが説明したように、これらの市場の参加者は特定の提案の結果に賭けており、市場は予想される成功率が最も高いオプションを選択します。

Buterin noted that AI could be employed to enhance this system by analyzing relevant data and making predictions, which would then be verified by humans.

Buterinは、関連データを分析し、予測を行うことにより、AIをこのシステムを強化するために採用できることに注目し、それが人間によって検証されます。

“We might have an AI system that follows a large-relevant-data-source and keeps track of a large number of useful statistics, and is able to make predictions about the success or failure of proposals, which human referees would then check and adjust,” Buterin explained.

「私たちは、大規模な関連性の高い服装に従い、多数の有用な統計を追跡し、提案の成功または失敗について予測することができるAIシステムを持っているかもしれません。

Another model Buterin touched upon is "distilled human judgment," which involves an AI answering a large number of questions while human judges validate a small subset of the answers to ensure they align with human standards.

Buterinが触れた別のモデルは「蒸留された人間の判断」です。これには、人間の裁判官が回答の小さなサブセットを検証して、人間の基準に沿っていることを確認する一方で、多数の質問に答えるAIが含まれます。

This system could be used in various applications, such as assessing contributions in collaborative projects or moderating content on platforms like X to identify and remove spam.

このシステムは、共同プロジェクトの貢献の評価やXなどのプラットフォームでコンテンツをモデレートしてスパムを識別および削除するなど、さまざまなアプリケーションで使用できます。

Buterin also introduced the concept of "deep funding," a mechanism that allocates resources based on contribution graphs, tracking dependencies between projects to distribute funds accordingly.

Buterinは、貢献グラフに基づいてリソースを割り当てるメカニズムである「Deep Funding」の概念も導入し、それに応じて資金を配布するプロジェクト間の依存関係を追跡します。

For instance, if a project receives 10,000 in funding, a portion, like 10%, would automatically flow to its upstream contributors over time, in turn, also receiving a percentage of their respective funders, and so forth.

たとえば、プロジェクトが10,​​000の資金を受け取った場合、10％のような一部は、時間の経過とともに上流の貢献者に自動的に流れ、それぞれの資金提供者の割合も受け取ります。

This approach, Buterin said, could serve as an alternative to traditional token issuance models, potentially rewarding contributors more fairly over time.

Buterin氏によると、このアプローチは、従来のトークン発行モデルの代替として機能する可能性があり、潜在的に貢献者がより​​かなり報いる可能性があります。

"It seems plausible that, over time, this system could be used to coordinate the efforts of entire socioeconomic classes in a single, massively parallel, massively modularized, good-aligned computational process to create a final product of incredible value," Buterin said.

「時間の経過とともに、このシステムを使用して、社会経済クラス全体の努力を単一の並行して、非常にモジュール化された、良好な整列した計算プロセスで調整するために、信じられないほどの価値の最終製品を作成できると考えられます」とButerin氏は言います。

As Buterin pointed out, human oversight would be crucial in all these scenarios to ensure that the AI systems are used ethically and effectively and that their actions are aligned with human values.

Buterinが指摘したように、AIシステムが倫理的かつ効果的に使用され、それらの行動が人間の価値と一致していることを保証するために、これらすべてのシナリオで人間の監視が重要です。

Buterin has been a vocal advocate for decentralized autonomous organizations (DAOs) and has written extensively about their potential to revolutionize economic and social systems.

Buterinは、分散化された自律組織（DAO）の声の擁護者であり、経済および社会システムに革命をもたらす可能性について広く書いています。

Earlier this week, Buterin warned of vulnerabilities in DAOs with governance models that allow vote "renting." Citing Futarchy, he noted a bribea

今週初め、ブタリンは、投票「レンタル」を許可するガバナンスモデルでDAOSの脆弱性について警告しました。未来を引用して、彼は賄bribeaに注目した