이더 리움의 공동 창립자 인 Vitalik Buterin은 AI-Enhanced Governance 모델을 제안합니다

이더 리움의 공동 창립자 인 Vitalik Buterin은 인공 지능 (AI)을 통합하면서 인간의 감독을 보장하는 거버넌스 모델을 제안했습니다.

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.

이더 리움 (Crypto : ETH) 공동 창립자 인 Vitalik Buterin은 인공 지능 (AI)을 통합하여 의사 결정을 강화하면서 인간의 감독을 보장하는 새로운 거버넌스 모델을 제안했습니다.

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.

X의 게시물에서 이전에 Twitter의 게시물에서 Buterin은 DAOS (Decentralized Autonomous Organizations)에서 AI를 효과적으로 활용하여 단일 AI 시스템에서 힘을 집중시키지 않고 인간의 판단을 강화하는 방법에 대해 논의했습니다.

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.

Buterin은 AI가 거버넌스를 지시하는 대신 인간이 "엔진"으로 사용하는 반면 인간은 "스티어링 휠"역할을 할 것을 제안합니다. 그는 AI가 대규모 데이터를 처리하고 예측을하는 시스템을 구상하고 인간 심판이 점검하고 조정합니다.

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

이 접근법은 효율성과 탈 중앙화의 균형을 잡아 단일 엔터티가 과도한 영향을 미치지 못하게하는 것을 목표로합니다.

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.

Buterin이 강조한 한 가지 거버넌스 모델은 Futarchy입니다. Futarchy는 이코노미스트 Robin Hanson이 도입 한 개념입니다. Futarchy는 예측 시장에 의존하여 사전 정의 된 목표를 달성하는 가장 좋은 정책을 결정합니다.

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.

Buterin이 설명했듯이,이 시장의 참가자들은 특정 제안의 결과에 베팅하고 시장은 예상 성공률이 가장 높은 옵션을 선택합니다.

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.

Buterin은 AI가 관련 데이터를 분석하고 예측을 통해이 시스템을 향상시키기 위해 사용될 수 있다고 지적했다.

“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.

Buterin은“우리는 대규모 관련 데이터 소스를 따르는 AI 시스템을 보유하고 있으며 많은 유용한 통계를 추적하고 인간 심판이 확인하고 조정할 제안의 성공 또는 실패에 대해 예측할 수 있습니다.

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.

Buterin이 언급 한 또 다른 모델은 "증류 된 인간의 판단"이며, AI는 많은 질문에 대답하는 반면, 인간의 판사는 인간 표준에 맞게 답변의 작은 하위 집합을 검증합니다.

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.

이 시스템은 협업 프로젝트의 기여도 평가 또는 X와 같은 플랫폼의 컨텐츠를 중재하여 스팸을 식별하고 제거하는 등 다양한 응용 프로그램에서 사용될 수 있습니다.

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.

Buterin은 또한 기여 그래프를 기반으로 자원을 할당하고 그에 따라 자금을 배포하기 위해 프로젝트 간의 종속성을 추적하는 메커니즘 인 "Deep Funding"의 개념을 도입했습니다.

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.

예를 들어, 프로젝트가 자금으로 10,000을받는 경우, 10%와 같은 일부는 시간이 지남에 따라 상류 기고자로 자동으로 유입되며 차례로 각 자금 지원자의 비율을받습니다.

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

Buterin 은이 접근법은 전통적인 토큰 발행 모델의 대안으로 사용될 수 있으며, 잠재적으로 시간이 지남에 따라 더 공정하게 기여한 기여자들에게 보상을 줄 수 있다고 말했다.

"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.

Buterin은 "시간이 지남에 따라이 시스템이 전체 사회 경제 계급의 노력을 단일의 대규모 평행하고 대규모로 모듈화 된 좋은 정렬 된 계산 프로세스에서 놀라운 가치의 최종 제품을 만들 수있는 데 사용될 수있는 것으로 보인다"고 Buterin은 말했다.

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.

Buterin이 지적했듯이, AI 시스템이 윤리적이고 효과적으로 사용되며 그들의 행동이 인간의 가치와 일치하도록하기 위해 이러한 모든 시나리오에서 인간의 감독이 중요 할 것입니다.

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

Buterin은 DAOS (Decentralized Autonomous Organizations)의 보컬 옹호자였으며 경제 및 사회 시스템에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력에 대해 광범위하게 글을 썼습니다.

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

이번 주 초, Buterin은 DAOS의 취약성에 대해 투표 "임대"를 허용하는 거버넌스 모델로 경고했습니다. Futarchy를 인용하면서 그는 뇌물을 주목했습니다