Reenviar el Título Original: Una Breve Historia de DAOs

Los orígenes de las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) se remontan a ideas fundamentales desarrolladas mucho antes de la creación de Ethereum. En 1996, Nick Szabo introdujo el concepto de los 'contratos inteligentes', acuerdos autoejecutables incrustados en software que podrían automatizar y hacer cumplir los términos sin intermediarios. Al imaginar unasistema donde la lógica computacional gobierna las obligaciones contractuales, Szabo sentó las bases para crear entidades capaces de operar de forma autónoma. Estos marcos teóricos iniciales prefiguraron la aparición de DAOs como organizaciones autogobernadas.

Corporaciones Autónomas Descentralizadas

En 2013, Vitalik Buterin introdujo el concepto decorporaciones autónomas descentralizadas (DACs)en una serie de artículos publicados en Bitcoin Magazine. En sus escritos, Buterin imaginó a los DAC como entidades basadas en blockchain caracterizadas por tres principios fundamentales:

1. Autonomía: las operaciones se guían por reglas codificadas en contratos inteligentes, lo que permite que el sistema funcione sin necesidad de una intervención humana continua.
2. Descentralización: la autoridad y la toma de decisiones se distribuyen entre los participantes en lugar de estar centralizadas en una sola entidad.
3. Transparencia: Todos los procesos y actividades se registran en una cadena de bloques pública, garantizando la responsabilidad y la visibilidad para todas las partes interesadas.

El trabajo temprano de Buterin propuso que los DACs podrían implementarse en la cadena de bloques de Bitcoin. Sin embargo, el lenguaje de script de Bitcoin carecía de la flexibilidad necesaria para manejar la lógica compleja requerida para tales entidades. Esta limitación destacó la necesidad de una cadena de bloques más avanzada capaz de ejecutar programas sofisticados.

Esta fue una de las brechas en Bitcoin que motivó el desarrollo de Ethereum, una plataforma diseñada con un lenguaje de programación Turing-completo. Las capacidades avanzadas de Ethereum permitieron la realización de DACs en una forma más funcional y versátil, evolucionando finalmente en lo que ahora reconocemos como DAOs.

Desde DACs hasta DAOs

La transición de los DAC a los DAO no fue simplemente un cambio de marca sino una expansión del concepto. Mientras que los DAC se presentaron inicialmente como corporaciones basadas en blockchain con reglas operativas predefinidas, los DAO ampliaron la idea para incluir modelos de gobierno más flexibles.

Las características distintivas clave de DAOs incluyen:

• Gobernanza programable: los DAO operan en base a reglas codificadas en contratos inteligentes, asegurando que las decisiones se ejecuten automáticamente cuando se cumplan las condiciones.
• Votación tokenizada: Los miembros utilizan tokens de gobernanza para proponer y votar cambios, permitiendo la toma de decisiones descentralizada.
• Transparencia: Cada acción y decisión se registra en la cadena, asegurando la responsabilidad y verificabilidad.
• Accesibilidad global: los DAO están abiertos a participantes de todo el mundo, fomentando una membresía diversa e inclusiva.
• Diseño modular y adaptable: los DAO pueden evolucionar con el tiempo, incorporando nuevas características o mecanismos de gobernanza para satisfacer las necesidades cambiantes de sus comunidades.

Estas características permitieron a las comunidades crear organizaciones adaptadas a sus necesidades específicas, desde financiamiento de empresas hasta la gestión de recursos comunitarios. Al integrar la gobernanza y la toma de decisiones programables, los DAO de Ethereum abordaron muchas de las limitaciones que habían limitado la visión original de DAC. Por ejemplo, plataformas comoAragoniaemergió, permitiendo a los usuarios diseñar DAOs con sistemas de gobierno modulares, yMolochDAOmecanismos de financiación simplificados y minimizados en confianza.

Esta evolución de los DAC a los DAO refleja el cambio más amplio en la innovación de blockchain, pasando de marcos estáticos y rígidos a sistemas dinámicos capaces de adaptarse a una amplia variedad de casos de uso. También destaca cómo el diseño de Ethereum abordó las limitaciones de la infraestructura de Bitcoin, allanando el camino para la gobernanza descentralizada.

La DAO y la experimentación temprana de Ethereum

En 2016, Ethereum introdujo su primer DAO de alto perfil, simplemente llamado “The DAO.” Diseñado como un fondo de capital de riesgo descentralizado, The DAO permitía a los titulares de tokens proponer y votar sobre iniciativas de financiamiento. Recaudó más de $150 millones en ETH, marcando una de las mayores campañas de financiamiento colectivo en la historia en ese momento.

Sin embargo, The DAO reveló vulnerabilidades críticas en las implementaciones tempranas de DAO. Se explotó un error de reentrancia en su código, lo que resultó en el robo de aproximadamente $60 millones de ETH. Este evento desencadenó un debate controvertido dentro de la comunidad de Ethereum:

• Los partidarios de un hard fork argumentaron a favor de retroceder la cadena de bloques para recuperar los fondos robados, enfatizando la importancia de la confianza de la comunidad.
• Los oponentes que se adhieren a la consigna “el código es la ley” advirtieron que modificar la cadena de bloques socavaría su inmutabilidad y resistencia a la censura.

Finalmente, la comunidad implementó una bifurcación dura, dividiendo Ethereum en Ethereum (ETH), que revirtió el robo, y Ethereum Classic (ETC), que preservó la historia inalterada. Esta decisión subrayó los desafíos de equilibrar la inmutabilidad con la gobernanza práctica en sistemas descentralizados.

La Evolución de DAOs

Después del colapso de DAO, el ecosistema de Ethereum se centró en mejorar la seguridad y funcionalidad de DAO. Los avances clave durante este período incluyeron:

1. Billeteras Multifirma y Gnosis Safe: Las billeteras multifirma se convirtieron en herramientas fundamentales para mejorar la seguridad de las DAO. Este enfoque redujo significativamente las vulnerabilidades causadas por puntos únicos de falla. Por ejemplo, Gnosis Safe proporcionó una plataforma fácil de usar para administrar billeteras multifirma, lo que permitió a las DAO implementar aprobaciones en capas para decisiones críticas, como desembolsos de fondos o actualizaciones de contratos. Estos salvaguardias aseguraron que ningún actor malicioso o error único pudiera comprometer una organización.
2. Aragon y MolochDAO: Aragon desarrolló un marco integral para diseñar e implementar DAO, ofreciendo herramientas de gobierno modular que permitían a las comunidades personalizar los procesos de toma de decisiones. Habilitó funciones como votación en cadena y permisos basados en roles, lo que hizo que los DAO fueran adaptables a diversos casos de uso. En contraste, MolochDAO se centró en un enfoque minimalista destinado a financiar bienes públicos dentro del ecosistema de Ethereum. Una de sus principales innovaciones fue el mecanismo de “ragequit”, que permitía a los miembros retirar su parte proporcional de los fondos si no estaban de acuerdo con las decisiones colectivas. Esta característica fomentó la confianza y minimizó las disputas.

Diversas Aplicaciones de DAOs

Para 2020, los DAO habían evolucionado para abordar una amplia gama de casos de uso:

• Protocol DAOs: Permiten a los titulares de tokens participar en actualizaciones del protocolo y asignación de recursos, por ejemplo:
  • MakerDAO gobierna el Protocolo Maker, que impulsa la criptomoneda estable DAI. Los titulares de tokens votan en parámetros críticos como tipos de garantía y modelos de riesgo, asegurando que el protocolo se mantenga estable y efectivo.
  • El DAO de Uniswap gobierna el intercambio descentralizado de Uniswap, permitiendo a los titulares de tokens proponer y votar sobre mejoras del protocolo, programas de minería de liquidez y ajustes de comisiones. El éxito de Uniswap ejemplifica cómo los DAO pueden gestionar infraestructuras financieras a gran escala.
• Social DAOs: Grupos comoAmigos con beneficios (FWB)centrado en fomentar comunidades en torno a valores y recursos compartidos,Seed Clubayudó a los creadores y comunidades a lanzar comunidades tokenizadas,Cabin DAOcrea espacios de convivencia descentralizados y apoya a los nómadas digitales.
• Organizaciones de inversión DAO: Organizaciones comoEl LAOpermitió a los miembros agrupar capital para inversiones de riesgo mientras conservaban el gobierno colectivo. Otros ejemplos incluyenMetaCartel Ventures, que se centró en la financiación de dApps en etapas iniciales y proyectos basados en blockchain. Otro ejemplo destacado esFlamingoDAO, que se especializa en adquirir y curar arte como parte de su estrategia de inversión.

Recientes innovaciones en el diseño de DAO y algunos desafíos

A partir de 2024, el ecosistema de DAO ha madurado significativamente, con nuevas herramientas y conceptos impulsando su crecimiento. Las tendencias clave incluyen:

1. Gobernanza mejorada por IA: Los marcos propuestos por entidades como ai16z integran inteligencia artificial en los procesos de toma de decisiones de DAO, mejorando la adaptabilidad y eficiencia al tiempo que mantienen la transparencia.
2. DAO de Bienes Públicos: Proyectos comoGitcoinyFinanciamiento retroactivo de bienes públicos de Optimismcentrarse en el apoyo a la infraestructura de código abierto y las iniciativas impulsadas por la comunidad.
3. Plataformas de DAO como servicio: Servicios comodaos.funsimplificar la creación y gestión de DAOs, haciendo que la gobernanza descentralizada sea más accesible para un público más amplio.

A pesar de su promesa, las DAO enfrentan desafíos persistentes:

• Escalabilidad: los actuales sistemas de votación en cadena a menudo son lentos y costosos, lo que limita su usabilidad para grandes organizaciones.
• Complejidades de coordinación: Lograr consenso entre participantes diversos sigue siendo un obstáculo significativo a medida que las DAOs se escalan.
• Incertidumbre regulatoria: El estado legal de los DAO y sus participantes no está claro, lo que crea riesgos potenciales para los miembros.

Abordar estos desafíos requerirá una innovación continua en modelos de gobernanza, marcos legales e infraestructura técnica. Desde la visión inicial de contratos inteligentes de Szabo hasta los experimentos de Ethereum y más allá, los DAO han evolucionado constantemente como herramientas transformadoras para la toma de decisiones y la organización colectiva. A medida que siguen madurando, los DAO tienen el potencial de redefinir cómo colaboran individuos y comunidades en la era digital.

DAOs de humanos y IA

El concepto de DAO está evolucionando para incluir modelos híbridos en los que humanos e IA colaboran dentro de marcos descentralizados. Estas organizaciones podrían abordar algunas de las limitaciones actuales de los DAO mientras abren nuevas fronteras para la innovación y la gobernanza.

Estructuración de DAO híbridos

Los DAO híbridos, que combinan participantes humanos y agentes de IA, representan una evolución de vanguardia en la gobernanza descentralizada. Estas organizaciones tienen como objetivo aprovechar las fortalezas complementarias de la creatividad humana y la eficiencia de la IA para construir estructuras adaptables, escalables y resilientes. Al aprovechar tanto la intuición humana como la precisión computacional, los DAO híbridos pueden abordar las limitaciones existentes mientras exploran nuevas posibilidades para la colaboración descentralizada. Podrían estar estructurados de varias maneras:

• Toma de decisiones en capas: los participantes humanos se encargan de las decisiones estratégicas y de gobernanza de alto nivel, mientras que los agentes de IA ejecutan tareas operativas, analizan datos y brindan recomendaciones.
• Roles especializados para la IA: los modelos de IA pueden actuar como asesores o mediadores, procesando conjuntos de datos complejos para guiar decisiones colectivas, o realizando tareas automatizadas como monitorear el cumplimiento y optimizar la asignación de recursos.
• Protocolos de consenso: los DAO híbridos podrían usar IA para facilitar el consenso mediante el análisis de propuestas y la presentación de argumentos resumidos a favor o en contra, reduciendo la sobrecarga de información para los participantes.

Los DAO híbridos podrían abordar los desafíos clave enfrentados por los DAO tradicionales. En particular:

• Escalabilidad: los sistemas de IA pueden automatizar tareas repetitivas, reduciendo los cuellos de botella causados por los procesos de toma de decisiones exclusivamente humanos y acelerando las operaciones.
• Coordinación: la IA puede actuar como un facilitador imparcial para resolver disputas, alinear los intereses de los miembro y garantizar resultados de votación justos.
• Seguridad: los contratos inteligentes mejorados por la IA pueden detectar y mitigar posibles ataques en tiempo real, aumentando la resistencia contra ataques maliciosos.

Aplicaciones en Gobernanza y Alineación de IA

Los DAO híbridos ofrecen un marco prometedor para gestionar la gobernanza y la alineación de los sistemas avanzados de IA. Por ejemplo:

• Supervisión ética: los DAO híbridos pueden hacer cumplir el uso ético de la IA a través de una gobernanza transparente y dirigida por la comunidad, asegurando que la evolución de la IA se alinee con los valores sociales.
• Iniciativas de alineación de financiamiento: los DAO pueden agrupar recursos para apoyar la investigación de alineación de inteligencia artificial, incentivando la colaboración abierta y la responsabilidad entre los desarrolladores.
• Modelos de Gobernanza Adaptativa: Al integrar agentes de IA capaces de aprendizaje y retroalimentación en tiempo real, los DAO híbridos pueden evolucionar dinámicamente las reglas de gobernanza para adaptarse a los desafíos emergentes en ética y seguridad de la IA.

Al combinar las fortalezas de la gobernanza descentralizada con las capacidades de la inteligencia artificial, los DAO híbridos podrían ser la clave de un futuro en el que la tecnología y la humanidad coexistan armónicamente.

DAOs de Humanos e IA

El concepto de DAOs está evolucionando para incluir modelos híbridos en los que humanos e IA colaboran dentro de marcos descentralizados. Estas organizaciones podrían abordar algunas de las limitaciones actuales de los DAOs, al tiempo que abren nuevos frentes para la innovación y la gobernanza.

Estructuración de DAOs híbridos

Los DAO híbridos, que combinan participantes humanos y agentes de IA, representan una evolución de vanguardia en la gobernanza descentralizada. Estas organizaciones tienen como objetivo aprovechar las fortalezas complementarias de la creatividad humana y la eficiencia de la IA para construir estructuras adaptables, escalables y resilientes. Al aprovechar tanto la intuición humana como la precisión computacional, los DAO híbridos pueden abordar las limitaciones existentes mientras exploran nuevas posibilidades para la colaboración descentralizada. Podrían estar estructurados de varias maneras:

• Toma de decisiones en capas: los participantes humanos manejan decisiones estratégicas y de gobierno de alto nivel, mientras que los agentes de IA ejecutan tareas operativas, analizan datos y proporcionan recomendaciones.
• Roles Especializados para IA: Los modelos de IA pueden actuar como asesores o mediadores, procesando conjuntos de datos complejos para guiar decisiones colectivas, o realizando tareas automatizadas como monitorear el cumplimiento y optimizar la asignación de recursos.
• Protocolos de Consenso: los DAO híbridos podrían utilizar la IA para facilitar el consenso mediante el análisis de propuestas y la presentación de argumentos resumidos a favor o en contra, reduciendo la sobrecarga de información para los participantes.

Desafíos que pueden abordar los DAO híbridos

Los DAO híbridos podrían abordar los principales desafíos a los que se enfrentan los DAO tradicionales. En particular:

• Escalabilidad: los sistemas de IA pueden automatizar tareas repetitivas, reduciendo los cuellos de botella causados por los procesos de toma de decisiones exclusivamente humanos y acelerando las operaciones. Por ejemplo, en una DAO que gestiona una iniciativa de financiamiento global, la IA podría automatizar la categorización y priorización de propuestas de financiamiento basadas en criterios predefinidos. Al presentar una lista clasificada de propuestas con ideas clave, la IA permite que la DAO procese un mayor volumen de presentaciones mientras mantiene eficiencia y equidad.
• Coordinación: la IA puede actuar como facilitadora imparcial para resolver disputas, alinear los intereses de los miembros y garantizar resultados de votación justos. Por ejemplo, en un DAO que gestiona proyectos impulsados por la comunidad, la IA podría analizar los patrones de votación históricos y los resultados del proyecto para recomendar estrategias que minimicen el pensamiento grupal y garanticen que se representen perspectivas diversas.
• Seguridad: Los contratos inteligentes aumentados por IA pueden detectar y mitigar posibles exploits en tiempo real, aumentando la resiliencia frente a ataques maliciosos. Por ejemplo, un sistema de IA integrado en una DAO que gestione los protocolos de finanzas descentralizadas (DeFi) podría supervisar patrones inusuales en los datos de las transacciones que puedan indicar un exploit. A continuación, la IA podría activar medidas de protección automáticas, como congelar contratos específicos o notificar a los administradores, para evitar daños mayores y permitir al mismo tiempo una respuesta rápida a la amenaza.
• Participación: La participación en la gobernanza sigue siendo un desafío significativo para los DAO, con baja participación y falta de incentivos para la toma de decisiones reflexivas. La IA podría ayudar a abordar esto analizando el comportamiento de los votantes y recomendando estructuras de incentivos, como recompensar a los delegados y votantes que contribuyen a resultados exitosos. La IA también podría ayudar proporcionando información basada en datos, ayudando a los miembros a tomar decisiones más informadas al sintetizar consideraciones estratégicas, a corto plazo y a largo plazo complejas.
• Transparencia: La transparencia en cuanto a la distribución de poder, historial de votantes y tendencias de gobernanza es fundamental para el éxito de DAO. Las herramientas como los paneles de gobernanza podrían mejorarse con IA para actuar como observadores neutrales, analizando y visualizando patrones de toma de decisiones. La IA también podría ayudar a establecer mecanismos para recompensar las buenas decisiones y permitir a los votantes compartir el éxito de la red más allá del valor de los tokens.

Aplicaciones en la gobernanza y alineación de la IA

Los DAO híbridos ofrecen un marco prometedor para gestionar la gobernanza y alineación de sistemas de IA avanzados. Por ejemplo:

• Supervisión ética: los DAO híbridos pueden hacer cumplir el uso ético de la IA a través de una gobernanza transparente y dirigida por la comunidad, asegurando que la evolución de la IA se alinee con los valores sociales.
• Iniciativas de alineación de financiamiento: los DAO pueden reunir recursos para apoyar la investigación de alineación de IA, incentivando la colaboración abierta y la responsabilidad entre los desarrolladores.
• Modelos de Gobernanza Adaptativa: Al integrar agentes de IA capaces de aprendizaje en tiempo real y retroalimentación, los DAO híbridos pueden evolucionar dinámicamente las reglas de gobernanza para adaptarse a los desafíos emergentes en ética y seguridad de la IA.
• Experimentación en la toma de decisiones: los DAO híbridos podrían experimentar con la IA compitiendo contra los tomadores de decisiones humanos en tareas como la asignación de fondos, lo que permite comparaciones basadas en datos de su efectividad para lograr resultados deseados, como el éxito en la financiación retrospectiva.

Al combinar las fortalezas de la gobernanza descentralizada con las capacidades de la inteligencia artificial, los DAO híbridos podrían desempeñar un papel fundamental en dar forma a un futuro donde la tecnología y la humanidad coexistan armónicamente.

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1. Este artículo es reproducido de [Davide Crapis]. Forward the Original Title: Una breve historia de DAOs. Todos los derechos de autor pertenecen al autor original [Davide Crapis]. Si hay objeciones a esta reimpresión, por favor contacta al Gate Learnequipo, y lo resolverán rápidamente.
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