AI가 DAO를 어떻게 변화시킬 것인가: 개념화에서 강력한 참여까지

최신 인공 지능(대형 언어 모델, LLM)은 이미 우리가 일하는 방식을 변화시키고 있습니다. 분산형 자율 조직(DAO)은 조직 방식을 변화시키고 있습니다.

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.

최신 인공 지능(대형 언어 모델, LLM)은 이미 우리가 일하는 방식을 변화시키고 있습니다. 분산형 자율 조직(DAO)은 조직 방식을 변화시키고 있습니다. 이제 두 가지 혁신이 융합되어 누구나 자신의 미래와 인류의 미래를 형성하는 데 적극적으로 참여할 수 있는 분야가 진정으로 평준화되고 있습니다.

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.

맥락상 수만 개의 DAO가 있습니다. Deep DAO가 추적하는 상위 2,400개 DAO는 총 자산이 200억 달러가 넘고 회원 수가 거의 1,100만 명에 달합니다. 그러나 DAO의 적극적인 거버넌스에 한 번 이상 참여한 사람은 1/3 미만이며, 회원이 100명이 넘는 DAO는 1% 미만입니다. DAO는 권력과 부를 민주화하기 위한 것이므로, 두 가지 모두에 대한 높은 수준의 중앙 집중화와 DAO에 대한 대중의 참여 부족이 중요한 문제입니다. 하지만 LLM이 이를 바꿀 수 있습니다.

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 프로토콜의 최근 DAO 토크 패널에서 그들은 정확히 어떻게 그런 일이 일어날 수 있는지(그리고 실제로 이미 일어나고 있는지)에 초점을 맞췄습니다. 이 토론에는 AI를 사용하여 수백만 달러의 보조금을 확보하는 플랫폼인 'grantorb.com'의 창립자인 Deepa가 진행자와 합류했습니다. 그녀는 특히 DAO와 AI 모두에 초점을 맞춰 기술, 비영리 단체, 기금 모금의 교차점에서 광범위하게 일해왔으며 AI가 DAO에 미치는 영향을 전체적으로 이해할 수 있는 완벽한 선택이었습니다. 다음은 해당 토론에서 얻은 몇 가지 통찰력입니다.

How AI could help conceptualize and onboard for a DAO

AI가 DAO를 개념화하고 온보딩하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

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.

적절하게 사용하면 AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 가장 비천한 작업을 수행하여 인간이 인간 고유의 상위 수준 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 따라서 AI는 개념화부터 기술적 지식이 없거나 예술적이지 않은 청중이 언어에 더 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 것까지 새로운 DAO에 대한 비전을 다른 사람들에게 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 추종자를 끌어들일 만큼 흥미롭고 의미 있는 무언가를 생각해내려면 인간의 독창성이 필요하기 때문에 독창적인 아이디어는 여전히 귀하의 것입니다. AI는 텍스트를 입력하고, 편집하고, 소화 가능한 부분으로 나누는 데 드는 시간을 절약해 줍니다.

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.

사람들이 DAO에 가입하면 AI를 사용하여 맞춤형, 개별화된 온보딩을 생성할 수 있으며, 모든 종류의 접근 방식 없이 온보딩 프로세스를 통해 다양한 경험, 기술 및 관심 사항을 가진 모든 종류의 신규 회원을 안내할 수 있습니다. 문서와 이전 토론을 읽는 데 몇 시간을 소비하여 그 과정에서 많은 팀 리소스를 절약할 수 있습니다. DAO에서는 다른 조직과 마찬가지로 학습 곡선이 너무 가파르고, 규칙과 가치가 명확하게 전달되지 않으며, 답변이 적절하게 답변되지 않는 등의 이유로 온보딩 단계에서 바로 탈락하는 사람들이 많습니다. 맞춤형 AI 기반 온보딩을 통해 이러한 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.

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.”

Deepa의 말을 인용하면 “업데이트할 내용이 너무 많습니다. 모든 DAO가 모든 것에 대한 지식 그래프를 가지고 있다면 AI를 사용하면 매우 쉬울 것이라고 생각합니다. 누군가는 DAO의 다양한 단계에 따라 해당 그래프를 계속 업데이트하고 있습니다.”

Making the DAO multilingual

DAO를 다국어로 만들기

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.

우리 행성의 80억 주민 모두가 영어를 사용하는 것은 아니며, 모국어로 사용하는 사람은 더욱 적습니다. AI는 모든 가이드와 토론을 즉각적이고 고품질로 번역하여 DAO 참여를 진정으로 민주화할 수 있습니다. 예를 들어 기술, 디자인, 마케팅, 법률 및 기타 개념을 개별 사용자의 "언어"로 번역함으로써 더 나아갈 수 있습니다.

AI bringing efficiency to DAO management

DAO 관리에 효율성을 가져오는 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.

이미 AI는 DAO에서 열린 작업을 할당하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 회원의 기술, 평판, 활동과 연결하여 그렇게 한다고 상상해 보십시오. AI는 또한 회원들에게 자신의 관심사와 일치하는 제안에 대한 개인화된 알림을 보낼 수 있습니다. 그렇지 않으면 제안과 일반 알림의 바다에 빠져들게 됩니다. AI는 각 사용자의 개인적인 관심과 성공 기준을 사용하여 제안이 DAO의 사명과 개인의 가치에 얼마나 잘 부합하는지 판단함으로써 피드백을 최적화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

AI supercharging engagement

AI 과급 참여

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?

기사 시작 부분의 Deep DAO 통계에서 볼 수 있듯이 DAO는 참여 부족으로 어려움을 겪으며 이는 목적 자체를 무너뜨립니다. 온보딩, 요약, 알림을 크게 개선하면 참여도가 크게 향상됩니다. 하지만 이와 관련하여 AI가 또 무엇을 할 수 있을까요?

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 거버넌스 전문가들 사이에 떠오르는 한 가지 아이디어는 게임화를 사용하는 것입니다. AI는 매력적이고 혁신적인 보상 시스템, 작업 완료 포인트, 배지 또는 기타 인센티브를 생성하여 참여를 원활하게 게임화할 수 있습니다. 물론, DAO의 임무가 아닌 게임화된 이익만을 위해 과도한 게임화가 사람들을 끌어들이는 위험이 있습니다. 따라서 게임화는 책임감 있게 이루어져야 합니다.

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.”

Deepa는 이렇게 말합니다. “AI의 책임감에 대한 책임은 AI를 설계하는 사람들에게 있습니다. 그들이 윤리적이고 선의로 행동한다면 AI가 책임을 지게 될 것입니다.”

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,

AI는 또한 정교한 평판 시스템을 운영함으로써 보다 능력주의적인 형태의 조직을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 온체인 데이터를 신속하게 검증하여 회원 기여도를 검증할 수 있습니다. 각 기여자의 활동에서 얻은 방대한 양의 데이터 포인트를 살펴보면,