Dezentrale autonome Organisationen, kurz DAOs, wurden geschaffen, um Communities zu koordinieren, ohne sich auf eine traditionelle zentrale Führungsstruktur zu verlassen. Mitglieder können Vorschläge einreichen, Ideen diskutieren, abstimmen, gemeinsame Treasury-Bestände verwalten und gemeinsam entscheiden, wie sich ein Projekt entwickeln soll. Künstliche Intelligenz eröffnet eine weitere Möglichkeit: Was wäre, wenn KI-Systeme an diesem Governance-Prozess teilnehmen könnten?

KI könnte Vorschläge analysieren, Diskussionen zusammenfassen, ungewöhnliche Abstimmungsaktivitäten erkennen, die Folgen von Entscheidungen modellieren oder sogar innerhalb vordefinierter Regeln als autonomer Teilnehmer agieren. Diese Kombination könnte dezentrale Governance schneller und fundierter machen, wirft aber auch schwierige Fragen zu Verantwortlichkeit, Transparenz, Manipulation und dazu auf, wie viel Entscheidungsgewalt jemals an Software übertragen werden sollte.

Was ist eine DAO?

Eine dezentrale autonome Organisation ist eine internetbasierte Organisation, deren Regeln und Entscheidungsprozesse häufig mithilfe von Blockchain-Technologie koordiniert werden.

Anstelle einer traditionellen Unternehmenshierarchie, in der Führungskräfte die meisten wichtigen Entscheidungen treffen, können DAOs Token-Inhabern, Mitwirkenden, Community-Mitgliedern oder anderen Teilnehmern erlauben, über Vorschläge abzustimmen.

Je nach DAO können Governance-Entscheidungen Folgendes umfassen:

• Wie Treasury-Mittel ausgegeben werden sollen
• Welche Entwickler oder Mitwirkenden finanzielle Unterstützung erhalten sollen
• Änderungen an Protokollparametern
• Partnerschaften mit anderen Projekten
• Community-Förderungen
• Governance-Regeln
• Prioritäten bei der Produktentwicklung
• Änderungen an Smart Contracts
• Delegation von Stimmrechten

Einige DAOs arbeiten fast vollständig über blockchainbasierte Governance-Systeme, während andere On-Chain-Abstimmungen mit Foren, Discord-Servern, Arbeitsgruppen, Multisignatur-Wallets und traditionellen Organisationsstrukturen kombinieren.

Das Wort "autonom" kann daher etwas irreführend sein. Die meisten DAOs sind weiterhin stark von Menschen abhängig.

Künstliche Intelligenz könnte das ändern.

Wo KI in die DAO-Governance einsteigen könnte

KI braucht nicht unbedingt Stimmrechte, um an Governance teilzunehmen.

Es gibt mehrere Ebenen, auf denen künstliche Intelligenz eingebunden werden könnte.

Die einfachste Rolle wäre die Unterstützung menschlicher Teilnehmer. Fortgeschrittenere Systeme könnten Governance-Aufgaben automatisch ausführen, während hochautonome Systeme irgendwann selbst zu Governance-Teilnehmern werden könnten.

Diese Ansätze bringen sehr unterschiedliche Grade an Entscheidungsgewalt und Risiko mit sich.

KI könnte Governance-Vorschläge zusammenfassen

Große DAOs können enorme Mengen an Informationen erzeugen.

Ein einzelner Governance-Vorschlag könnte Folgendes enthalten:

• Eine detaillierte technische Spezifikation
• Hunderte Forumskommentare
• Finanzprognosen
• Änderungen an Smart Contracts
• Feedback aus der Community
• Frühere verwandte Vorschläge
• Externe Recherchen

Zu erwarten, dass jeder Abstimmende alles liest, ist unrealistisch.

KI könnte diese Informationen zusammenfassen und Teilnehmern kürzere Erklärungen dazu liefern, was ein Vorschlag verändern würde.

Zum Beispiel könnte ein KI-Governance-Assistent Zusammenfassungen wie diese erstellen:

Vorschlag: Validator-Belohnungen um 5 % erhöhen.

Mögliche Vorteile: Könnte zusätzliche Validatoren dazu motivieren, dem Netzwerk beizutreten.

Mögliche Nachteile: Erhöht die Token-Ausgabe und könnte die Inflation beeinflussen.

Frühere verwandte Vorschläge: Eine ähnliche Anpassung wurde vor sechs Monaten abgelehnt.

Das könnte Governance zugänglicher machen, besonders für Mitglieder, die nicht die Zeit oder das technische Wissen haben, jeden Vorschlag im Detail zu analysieren.

Zusammenfassungen bringen jedoch eigene Risiken mit sich.

Die Art, wie Informationen zusammengefasst werden, kann beeinflussen, wie Menschen einen Vorschlag verstehen. Wichtige Details könnten ausgelassen, missverstanden oder unbeabsichtigt auf eine bestimmte Weise dargestellt werden.

KI-generierte Zusammenfassungen sollten daher als Unterstützung und nicht als maßgebliche Interpretationen betrachtet werden.

KI könnte Governance-Daten analysieren

DAOs erzeugen häufig große Mengen öffentlich verfügbarer Blockchain-Daten.

Künstliche Intelligenz könnte diese Daten analysieren und Muster erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen.

Zum Beispiel könnte ein KI-System Folgendes untersuchen:

• Abstimmungsbeteiligung
• Token-Konzentration
• Verhalten von Delegierten
• Treasury-Transaktionen
• Trends bei der Governance-Beteiligung
• Erfolgsquoten von Vorschlägen
• Abstimmungskoalitionen
• Veränderungen im Abstimmungsverhalten

Das könnte Communities helfen zu verstehen, wie ihre Governance-Systeme tatsächlich funktionieren.

Eine DAO könnte zum Beispiel feststellen, dass nur eine kleine Anzahl von Wallets regelmäßig an Abstimmungen teilnimmt oder dass sich die Stimmrechte zunehmend konzentrieren.

KI könnte es einfacher machen, solche Muster zu erkennen.

Verdächtige Governance-Aktivitäten erkennen

Governance-Systeme können zum Ziel von Angreifern werden.

Mögliche Angriffe umfassen:

• Stimmenkauf
• Sybil-Angriffe
• Flash-Loan-Governance-Angriffe
• Manipulation von Delegierten
• Koordinierte Abstimmungskampagnen
• Kompromittierte Wallets
• Bösartige Governance-Vorschläge

KI-basierte Überwachungssysteme könnten versuchen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen.

Zum Beispiel könnte ein KI-System eine plötzliche Bewegung großer Mengen an Governance-Token unmittelbar vor einer wichtigen Abstimmung markieren.

Es könnte auch Abstimmungsverhalten erkennen, das deutlich von historischen Mustern abweicht.

Das würde nicht automatisch beweisen, dass ein Angriff stattfindet, könnte Community-Mitglieder aber darauf aufmerksam machen, genauer hinzusehen.

KI könnte die Auswirkungen von Vorschlägen simulieren

Governance-Entscheidungen können komplizierte Folgen haben.

Eine Änderung der Anforderungen an Sicherheiten in einem Lending-Protokoll könnte zum Beispiel Liquidität, Kreditaufnahmeverhalten, Liquidationsrisiko und Einnahmen beeinflussen.

KI-Modelle könnten möglicherweise verschiedene Szenarien simulieren, bevor über einen Vorschlag abgestimmt wird.

Anstatt einfach zu fragen:

"Sollten wir diesen Parameter ändern?"

Teilnehmer könnten mehrere modellierte Ergebnisse sehen.

Zum Beispiel:

Szenario A: Die aktuellen Parameter bleiben unverändert.

Szenario B: Die Anforderungen an Sicherheiten sinken um 5 %.

Szenario C: Die Anforderungen an Sicherheiten sinken um 10 %.

Das Modell könnte anschließend abschätzen, wie sich jedes Szenario unter verschiedenen Marktbedingungen auf die Protokollaktivität auswirken könnte.

Diese Simulationen würden die Zukunft nicht perfekt vorhersagen, könnten Governance-Teilnehmern aber zusätzliche Informationen liefern.

KI-Governance-Assistenten

Eine der praktischsten Anwendungen könnten persönliche Governance-Assistenten sein.

Ein DAO-Mitglied könnte ein KI-System so konfigurieren, dass es Governance-Aktivitäten überwacht und Benachrichtigungen sendet, wenn wichtige Vorschläge erscheinen.

Der Assistent könnte:

• Neue Vorschläge verfolgen
• Forumdiskussionen zusammenfassen
• Technische Änderungen erklären
• Vorschläge mit früheren Entscheidungen vergleichen
• Fristen erkennen
• Kontroverse Themen hervorheben
• Aktivitäten von Delegierten verfolgen

Wer an mehreren DAOs teilnimmt, könnte möglicherweise eine einzige Oberfläche nutzen, um Governance in vielen verschiedenen Communities zu verfolgen.

Das könnte den Zeitaufwand für eine aktive Teilnahme deutlich reduzieren.

Könnte KI zu einem DAO-Delegierten werden?

Viele DAOs erlauben Token-Inhabern, ihre Stimmrechte an einen anderen Teilnehmer zu delegieren.

Anstatt persönlich über jeden Vorschlag abzustimmen, können Nutzer jemanden auswählen, dem sie vertrauen und der in ihrem Namen abstimmt.

Theoretisch könnte dieser Delegierte irgendwann ein KI-System sein.

Ein Token-Inhaber könnte einen KI-Delegierten zum Beispiel mit folgenden Anweisungen konfigurieren:

"Unterstütze Vorschläge, die das Protokollrisiko reduzieren, außer sie erhöhen die Token-Inflation deutlich."

Die KI könnte Vorschläge dann anhand dieser Präferenzen bewerten.

Verschiedene KI-Delegierte könnten unterschiedliche Strategien verfolgen.

Einige könnten Folgendes priorisieren:

• Dezentralisierung
• Sicherheit
• Wachstum
• Erhalt des Treasury-Bestands
• Datenschutz
• Umweltauswirkungen
• Finanzierung von Entwicklern

Dieses Konzept verwandelt Governance-Präferenzen praktisch in programmierbare Regeln.

Könnte KI eine eigene Stimme haben?

Eine radikalere Idee wäre, einem KI-System die Teilnahme als eigenständiger Governance-Akteur zu erlauben.

Ein KI-Agent könnte möglicherweise Token halten, mit Smart Contracts interagieren, Vorschläge einreichen, an Diskussionen teilnehmen und abstimmen.

Technisch gesehen sind Teile davon bereits möglich.

Blockchain-Netzwerke interagieren normalerweise mit kryptografischen Wallets, anstatt zu überprüfen, ob die Entität, die eine Wallet kontrolliert, ein Mensch ist.

Ein automatisierter Software-Agent könnte daher eine Blockchain-Wallet betreiben.

Die wichtigere Frage ist nicht, ob KI teilnehmen kann.

Die Frage ist, ob DAOs autonomen KI-Systemen tatsächlich bedeutende Governance-Macht geben sollten.

KI-Agenten könnten Governance-Vorschläge einreichen

KI-Agenten könnten Vorschläge auch automatisch erstellen.

Stell dir ein dezentrales Lending-Protokoll vor, bei dem eine KI kontinuierlich Folgendes überwacht:

• Liquiditätsniveaus
• Marktvolatilität
• Besicherungsquoten
• Nachfrage nach Krediten
• Treasury-Reserven

Wenn das System ein potenzielles Problem erkennt, könnte es automatisch einen Governance-Vorschlag einreichen, der eine Anpassung eines Parameters empfiehlt.

Menschen könnten die Empfehlung anschließend prüfen und darüber abstimmen.

Dadurch würde etwas entstehen, das einem automatisierten Policy-Analysten ähnelt, der kontinuierlich für die DAO arbeitet.

Fortgeschrittenere Versionen könnten möglicherweise begrenzte Änderungen automatisch umsetzen, wenn vordefinierte Bedingungen erfüllt sind.

Machine-to-Machine-Governance

Die Beteiligung von KI wird noch interessanter, wenn DAOs mit anderen autonomen Systemen interagieren.

Zukünftige dezentrale Netzwerke könnten Folgendes umfassen:

• KI-Agenten
• Autonome Marktplätze
• Dezentrale Infrastrukturnetzwerke
• Robotische Systeme
• Smart Contracts
• Maschinell betriebene Wallets

Einige Governance-Entscheidungen könnten irgendwann Systeme umfassen, die miteinander kommunizieren und verhandeln.

Zum Beispiel könnten mehrere dezentrale Infrastrukturnetzwerke automatisch über Ressourcenpreise oder Dienstleistungsvereinbarungen verhandeln.

Governance könnte dann teilweise von Maschine zu Maschine stattfinden.

Menschen würden die Regeln und Grenzen festlegen, während automatisierte Agenten die routinemäßige Koordination übernehmen.

Das Problem der Verantwortlichkeit

Die größte Herausforderung bei KI-Governance ist möglicherweise nicht technischer Natur.

Es könnte die Verantwortlichkeit sein.

Wenn ein KI-Delegierter eine schädliche Entscheidung trifft, wer ist verantwortlich?

Mögliche Antworten könnten sein:

• Der Entwickler, der das Modell erstellt hat
• Die Person, die den KI-Agenten eingesetzt hat
• Die Token-Inhaber, die ihre Stimmen an ihn delegiert haben
• Die DAO, die KI-Delegierte zugelassen hat
• Niemand

Traditionelle Organisationen haben normalerweise klar identifizierbare Entscheidungsträger.

Autonome Systeme machen Verantwortlichkeit komplizierter.

Das wird besonders wichtig, wenn Governance-Entscheidungen große Treasury-Bestände oder kritische Infrastruktur kontrollieren.

KI-Modelle können Fehler machen

Systeme künstlicher Intelligenz sind nicht unfehlbar.

Sie können:

• Informationen falsch interpretieren
• Ungenaue Schlussfolgerungen erzeugen
• Sich auf unvollständige Daten stützen
• Falsche Erklärungen erzeugen
• Verzerrungen in Trainingsdaten widerspiegeln
• Unter ungewöhnlichen Bedingungen versagen

Ein Governance-System, das KI-Empfehlungen als objektive Wahrheit behandelt, könnte daher ernsthafte Risiken schaffen.

KI sollte grundsätzlich als eine weitere Analysequelle betrachtet werden und nicht als unantastbare Autorität.

Mehrere Modelle, unabhängige Audits und menschliche Überprüfung könnten helfen, diese Risiken zu reduzieren.

Governance-Manipulation könnte sich gegen KI richten

Menschen wären nicht die einzigen Akteure, die versuchen, Governance zu beeinflussen.

Angreifer könnten versuchen, die KI-Systeme selbst zu manipulieren.

Mögliche Methoden könnten Folgendes umfassen:

• Manipulation von Trainingsdaten
• Einspeisen irreführender Informationen in Governance-Diskussionen
• Prompt-Injection-Angriffe
• Ausnutzen von Schwachstellen in Modellen
• Erzeugen einer gefälschten Community-Stimmung
• Koordination automatisierter Accounts

Wenn KI-Systeme stark auf Forumdiskussionen oder Daten aus sozialen Medien angewiesen sind, könnten Angreifer versuchen, diese Informationsquellen zu manipulieren.

Governance-Sicherheit muss daher möglicherweise nicht nur Abstimmungssysteme schützen, sondern auch die Informationsumgebungen, die von KI-Agenten genutzt werden.

Transparenz wird unverzichtbar

Traditionelle Blockchain-Governance legt häufig großen Wert auf Transparenz.

Abstimmungen, Transaktionen und Vorschläge können öffentlich einsehbar sein.

KI-Systeme führen eine weitere Ebene ein, die möglicherweise deutlich schwieriger zu überprüfen ist.

Wenn ein KI-Delegierter gegen einen Vorschlag stimmt, möchten Community-Mitglieder möglicherweise verstehen, warum.

Im Idealfall würden KI-Governance-Systeme Folgendes bereitstellen:

• Klare Entscheidungskriterien
• Nachvollziehbare Begründungen
• Datenquellen
• Modellversionen
• Governance-Regeln
• Audit-Protokolle

Ohne Transparenz könnte ein KI-Delegierter zu einer Blackbox werden, die erhebliche Stimmrechte kontrolliert.

Das würde vielen der Prinzipien widersprechen, die dezentrale Governance fördern soll.

Open-Source-KI könnte eine wichtige Rolle spielen

Open-Source-Modelle könnten für DAO-Governance besonders relevant sein.

Wenn die Software und Konfiguration eines Governance-Agenten öffentlich verfügbar sind, können Community-Mitglieder überprüfen, wie er funktioniert.

Sie könnten möglicherweise überprüfen:

• Welche Informationen der Agent verwendet
• Wie Entscheidungen bewertet werden
• Welche Regeln Abstimmungen beeinflussen
• Ob Updates sein Verhalten verändert haben

Das könnte die Überprüfung von KI-Governance-Systemen erleichtern.

Open-Source-Code allein garantiert jedoch keine Transparenz. Große Machine-Learning-Modelle können weiterhin extrem schwer zu interpretieren sein.

KI könnte Governance-Müdigkeit reduzieren

Ein anhaltendes Problem in DAOs ist Governance-Müdigkeit.

Teilnehmer können anfangs begeistert an Abstimmungen teilnehmen, sich mit der Zeit aber immer weniger beteiligen.

Wenn jeden Monat Dutzende Vorschläge erscheinen, kann es anstrengend werden, jeden einzelnen zu prüfen.

KI könnte diese Belastung reduzieren.

Anstatt jeden Vorschlag zu lesen, könnten Teilnehmer personalisierte Zusammenfassungen erhalten, die nur die für sie wichtigsten Entscheidungen hervorheben.

Ein KI-Assistent könnte zum Beispiel sagen:

"Diese Woche wurden drei Vorschläge eingereicht. Zwei betreffen routinemäßige Verlängerungen für das Treasury. Einer schlägt eine bedeutende Änderung der Abstimmungsschwellen für Governance vor."

Der Nutzer könnte seine Aufmerksamkeit dann auf das wichtigste Thema konzentrieren.

KI könnte dadurch zu einer sinnvolleren Beteiligung beitragen, ohne dass Menschen stundenlang Governance-Diskussionen verfolgen müssen.

KI könnte auch die Zentralisierung verstärken

Es gibt jedoch auch eine widersprüchliche Möglichkeit.

KI könnte Governance effizienter machen und sie gleichzeitig stärker zentralisieren.

Wenn sich die meisten Teilnehmer bei der Analyse von Vorschlägen auf denselben KI-Anbieter verlassen, könnte dieser Anbieter enormen indirekten Einfluss gewinnen.

Auch ohne selbst Token zu kontrollieren, könnte das System, das Governance-Empfehlungen erstellt, beeinflussen, wie Tausende Menschen abstimmen.

Eine DAO könnte technisch gesehen dezentral bleiben und gleichzeitig stark von einem zentralisierten KI-Dienst abhängig sein.

Communities könnten daher auf Vielfalt bei Governance-Tools setzen, anstatt zuzulassen, dass ein einzelnes Modell zur standardmäßigen Informationsquelle wird.

Menschliche und KI-Governance könnten zusammenarbeiten

Die realistischste Zukunft besteht möglicherweise nicht darin, dass DAOs menschliche Governance durch künstliche Intelligenz ersetzen.

Stattdessen könnte KI zu einer weiteren Ebene des Governance-Prozesses werden.

Menschen könnten weiterhin dafür verantwortlich bleiben, Ziele und Werte festzulegen, während KI-Systeme Datenanalyse, Überwachung, Simulationen und repetitive Aufgaben übernehmen.

Ein zukünftiger Governance-Prozess könnte ungefähr so aussehen:

1. Ein Community-Mitglied reicht einen Vorschlag ein.
2. Mehrere KI-Systeme analysieren den Vorschlag.
3. KI-Tools fassen die technischen und finanziellen Auswirkungen zusammen.
4. Community-Mitglieder diskutieren die Ergebnisse.
5. Simulationsmodelle testen mehrere mögliche Ergebnisse.
6. Delegierte und Token-Inhaber stimmen ab.
7. Automatisierte Systeme führen die genehmigte Entscheidung aus.

In diesem Modell unterstützt KI die Governance, ohne menschliches Urteilsvermögen vollständig zu ersetzen.

KI könnte neue Arten von DAOs ermöglichen

Künstliche Intelligenz könnte irgendwann völlig neue Organisationsstrukturen ermöglichen.

Stell dir eine DAO vor, in der KI-Agenten Routineaufgaben übernehmen, während Menschen sich auf wichtige strategische Entscheidungen konzentrieren.

Ein KI-System könnte Folgendes verwalten:

• Treasury-Buchhaltung
• Förderanträge
• Zahlungen an Mitwirkende
• Governance-Zusammenfassungen
• Community-Analysen
• Risikoüberwachung
• Operative Berichterstattung

Die DAO könnte dadurch mit einem sehr kleinen Verwaltungsteam auskommen.

Eine weitere Möglichkeit wäre eine DAO, die speziell zur Governance eines KI-Systems geschaffen wird.

Token-Inhaber oder Community-Mitglieder könnten über Folgendes abstimmen:

• Modell-Updates
• Datenquellen
• Sicherheitsregeln
• Nutzungsrichtlinien
• Verteilung von Einnahmen
• Finanzierung der Infrastruktur

KI und DAO-Governance könnten daher in beide Richtungen funktionieren: KI könnte bei der Governance von DAOs helfen, während DAOs bei der Governance von KI-Systemen helfen könnten.

Die Frage lautet nicht einfach Mensch gegen KI

Diskussionen über künstliche Intelligenz stellen das Thema oft so dar, als würden Menschen durch Maschinen ersetzt.

DAO-Governance könnte sich anders entwickeln.

KI-Systeme könnten zu Werkzeugen, Beratern, Delegierten, Überwachungssystemen, Analysten oder autonomen Agenten werden, je nachdem, wie Communities ihre Governance gestalten.

Die wichtigen Fragen werden sich um Grenzen drehen.

Wie viel Entscheidungsgewalt sollte ein KI-System erhalten?

Wer legt seine Ziele fest?

Wer kann diese Ziele verändern?

Wie transparent müssen seine Entscheidungen sein?

Können Teilnehmer sie anfechten oder außer Kraft setzen?

Und wer ist verantwortlich, wenn etwas schiefgeht?

Ein neues Experiment in digitaler Governance

DAOs sind bereits Experimente darin, wie Gruppen von Menschen sich mithilfe von Blockchain-Technologie online koordinieren können.

Künstliche Intelligenz fügt diesem Experiment eine weitere Ebene hinzu.

KI könnte Communities dabei helfen, komplexe Vorschläge zu verstehen, Governance-Aktivitäten zu überwachen, große Datensätze zu analysieren, Entscheidungen zu simulieren und den Aufwand für die Teilnahme zu reduzieren.

Irgendwann könnten autonome Agenten sogar Stimmrechte besitzen oder selbst Vorschläge einreichen.

Diese Möglichkeit könnte dezentrale Organisationen effizienter machen, aber auch neue Formen von Zentralisierung, Manipulation und Risiko mit sich bringen.

Die wichtigste Entwicklung besteht daher möglicherweise nicht darin, eine KI zu schaffen, die unabhängig Governance ausübt.

Es könnte vielmehr darum gehen, Governance-Systeme zu schaffen, in denen Menschen und künstliche Intelligenz zusammenarbeiten können, während Entscheidungen transparent, nachvollziehbar und klar definierten Regeln unterworfen bleiben.

Während sich sowohl DAO-Technologie als auch KI-Agenten weiterentwickeln, könnte dezentrale Governance zu einem der interessantesten Bereiche werden, um zu beobachten, wie Menschen und intelligente Software lernen, gemeinsam kollektive Entscheidungen zu treffen.