Vitalik propose l’utilisation de grands modèles de langage personnels combinés à la preuve à divulgation zéro pour résoudre l’apathie électorale et l’asymétrie d’information dans la gouvernance DAO.
(Précision préalable : V神 trace une ligne rouge « la neutralité appartient au protocole, les principes à l’humain » : vous n’avez pas besoin d’être d’accord pour utiliser librement Ethereum)
(Complément d’information : Vitalik annonce qu’il prévoit de remplacer les contrats intelligents ETH par un nouveau langage dans 5 ans : créer un Ethereum cyberpunk non laid)
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Vitalik a publié hier soir un message expliquant comment combiner la cryptographie (ZK, MPC) avec les LLM pour pallier les défauts de la gouvernance démocratique. Il pense qu’au lieu de laisser l’IA gouverner l’humanité, il vaut mieux qu’elle devienne le secrétaire numérique de chacun, filtrant l’information et vous représentant :
« L’IA comme gouvernement » est une dystopie : quand l’IA est faible, elle entraîne un effondrement de la gouvernance ; quand elle est forte, elle maximise les risques de destruction. Mais si elle est bien utilisée, l’IA peut donner du pouvoir à l’humain et repousser les limites de la gouvernance démocratique et décentralisée.
Nous savons que l’idéal d’une organisation autonome décentralisée (DAO) est séduisant, mais sa mise en œuvre rencontre de nombreux obstacles.
Premier problème : l’apathie des votants. Le taux de participation moyen dans les DAO majeures oscille entre 17 % et 25 %, et certains propositions voient moins de 10 % des détenteurs de tokens y participer réellement. Ce n’est pas parce que les détenteurs ne se soucient pas, mais parce qu’une DAO active peut recevoir plusieurs centaines de propositions par an, touchant à des mises à jour de contrats, des répartitions financières, des ajustements de paramètres, tous très techniques.
Pour un détenteur lambda, lire chaque proposition et voter demande un temps bien supérieur à la valeur de son token de gouvernance.
Deuxième problème : la concentration du pouvoir. Les 10 principaux votants de Compound détiennent 57,86 % des voix ; pour Uniswap, c’est 44,72 %. Le système de vote pondéré par token favorise naturellement la concentration du capital, et l’apathie des votants aggrave cette tendance.
Troisième problème : l’asymétrie d’information. La majorité des détenteurs de tokens n’ont ni le temps ni la compétence pour évaluer une proposition impliquant la conception d’oracles ou les paramètres d’une pool de liquidité.
Résultat : apathie rationnelle, prise de décision par une minorité, et vulnérabilités exploitées lors d’attaques de gouvernance.
La proposition de Vitalik se déploie en trois couches :
Première couche : un agent de gouvernance personnel. Chacun fait fonctionner son propre agent, capable d’inférer ses préférences personnelles à partir de ses écrits, conversations, déclarations directes. En d’autres termes, c’est votre conseiller privé en gouvernance, qui peut lire rapidement 300 propositions et vous en résumer en trois phrases celles qui méritent votre attention.
Deuxième couche : un mécanisme de dialogue citoyen assisté par IA. L’agent vous aide à synthétiser votre point de vue, le transformer en contenu partageable, créant une discussion structurée à la pol.is ou Community Notes, pour identifier le consensus entre différentes opinions et réduire les oppositions.
Troisième couche : un marché de prédiction intégré à l’IA. Si un mécanisme de gouvernance valorise tout type d’entrée de haute qualité (propositions ou arguments), vous pouvez créer un marché de prédiction : tout le monde peut soumettre une entrée, et l’IA peut faire parier des tokens sur cette entrée ; si le mécanisme « adopte » cette proposition, il verse une somme X à ses détenteurs.
Vitalik souligne que l’un des plus grands défauts d’une gouvernance hautement décentralisée/démocratique est son inefficacité lorsque des décisions importantes nécessitent des informations secrètes. Cas courants :
Il propose donc d’utiliser la preuve à divulgation zéro (ZKP) pour valider l’éligibilité au vote sans révéler l’identité ; des environnements d’exécution fiables (TEE) pour faire participer un LLM privé dans une boîte noire ; et le calcul multipartie sécurisé (MPC) pour traiter des décisions impliquant des données confidentielles.
En résumé, cette architecture ne vise pas à supprimer le jugement humain par l’IA, mais à améliorer la qualité de chaque jugement humain grâce à l’IA.
La métaphore de Vitalik « l’IA comme moteur, l’humain comme volant » est élégante, mais le poids du volant dépend de celui qui le tient. Si 90 % des détenteurs de tokens remettent entièrement le volant à leur LLM, et si ces LLM sont tous entraînés sur les mêmes données et adoptent des modes de raisonnement similaires, la gouvernance décentralisée pourrait finir par devenir une forme d’intelligence artificielle homogène, plus efficace que le vote humain mais aussi plus vulnérable à la manipulation systémique.
La faisabilité de cette vision dépend d’une prémisse fondamentale : combien de personnes seront prêtes, pour améliorer la qualité de la gouvernance, à consacrer du temps à entraîner et calibrer leur propre agent IA. Si la réponse est « aussi peu que celles qui votent aujourd’hui », alors la gouvernance par LLM ne ferait que remplacer les grands acteurs (whales) par leurs assistants IA.
Mais au moins, Vitalik pose la bonne question : le principal frein à la gouvernance décentralisée n’est pas la technique, mais l’attention. Si l’IA peut aider à répartir l’attention plutôt qu’à la remplacer dans le jugement, cette voie mérite d’être sérieusement explorée.
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