个人AI代理或重塑投票方式

以太坊联合创始人维塔利克·布特林近日引发新一轮关于AI治理的讨论。他认为，若正确运用人工智能，可推动民主化与去中心化治理进程，而非取代原有体系。他针对一个长期存在的问题提出见解：大多数人缺乏时间实质性参与治理决策。面对跨领域数以千计的选择，现有委托模式将权力过度集中于少数人手中。

个人AI代理的投票潜力

布特林提出利用个人大型语言模型解决去中心化治理中的注意力分配问题。个人治理代理可通过分析用户的文字记录、对话内容及明确偏好，代表其进行投票。这种方式使个体无需持续关注决策过程，仍能与决策保持联系。当代理无法确定用户对特定议题的立场时，将暂停并直接征询用户意见，且在获取反馈前提供全部相关背景信息。这种设计避免了盲目委托，确保个体在关键事项上保持知情权。

该模式与现行委托体系存在显著差异——现有体系中支持者往往在点击授权后便丧失影响力。个人代理将持续保持与用户价值观的同步，其角色更接近于人类判断的过滤器而非替代品。

公共对话工具提升观点整合精度

布特林同时对当前集体决策形成机制提出关切。仅基于个体有限信息进行观点平均难以产生充分知情的决策结果。更优的流程应在征求回应前，广泛收集并整合多方参与者的信息。他指出类似升级版polis的LLM增强工具值得探索，这类系统能根据参与者的实际表述提炼共识，揭示大型群体中易被忽视的共同立场。

此外，公共对话代理可将个人观点转化为可共享格式，同时保护隐私细节。这种机制使广泛参与成为可能，且无需强制公开个人身份。结合零知识证明的匿名工具可进一步强化该功能。

多方计算技术护航隐私决策

民主治理的一大缺陷在于难以处理机密信息。谈判、内部争议及薪酬决策等常需保密性，而公开投票无法满足此需求。布特林提出以多方计算作为解决该矛盾的技术方案。在此模式下，参与者的个人LLM将进入安全环境审阅隐私数据，仅输出判断结果。参与者及其他各方均无法查看原始隐私信息，可信执行环境已在实践中验证此路径的可行性。

布特林同时倡议在至少两方场景中更多采用混淆电路以实现纯加密级安全。他强调隐私保护应同时涵盖参与者匿名性与输入内容保密性，零知识证明与多方计算技术共同构成了该体系的理想基石。