Transmettre le titre original : Une brève histoire des DAO

Les origines des organisations autonomes décentralisées (DAO) remontent à des idées fondamentales développées bien avant la création d'Ethereum. En 1996, Nick Szabo a introduit le concept de "contrats intelligents", des accords auto-exécutants intégrés dans des logiciels qui pourraient automatiser et faire respecter les termes sans intermédiaires. En envisageant unesystème où la logique computationnelle régit les obligations contractuelles, Szabo a posé les bases de la création d'entités capables de fonctionner de manière autonome. Ces premiers cadres théoriques préfiguraient l'émergence des DAO en tant qu'organisations autonomes.

Corporations Autonomes Décentralisées

En 2013, Vitalik Buterin a introduit le concept desociétés autonomes décentralisées (DAC)dans une série d'articles publiés dans Bitcoin Magazine. Dans ses écrits, Buterin a imaginé les DAC comme des entités basées sur la blockchain caractérisées par trois principes fondamentaux :

1. Autonomie : les opérations sont guidées par des règles encodées dans des contrats intelligents, permettant au système de fonctionner sans nécessiter une intervention humaine continue.
2. Décentralisation : l'autorité et la prise de décision sont réparties entre les participants plutôt que centralisées dans une entité unique.
3. Transparence : Tous les processus et activités sont enregistrés sur une blockchain publique, garantissant la responsabilité et la visibilité pour toutes les parties prenantes.

Le travail initial de Buterin a proposé que les DAC pourraient être mis en œuvre sur la blockchain de Bitcoin. Cependant, le langage de script de Bitcoin manquait de la flexibilité nécessaire pour gérer la logique complexe requise pour de telles entités. Cette limitation a souligné le besoin d'une blockchain plus avancée capable d'exécuter des programmes sophistiqués.

C'était l'un des manques de Bitcoin qui a motivé le développement d'Ethereum - une plateforme conçue avec un langage de programmation complet de Turing. Les capacités avancées d'Ethereum ont permis la réalisation de DACs sous une forme plus fonctionnelle et polyvalente, évoluant finalement en ce que nous reconnaissons maintenant comme des DAOs.

Des DAC aux DAO

La transition des DAC aux DAO n'était pas simplement un changement de nom mais une expansion du concept. Alors que les DAC étaient initialement présentés comme des sociétés basées sur la blockchain avec des règles opérationnelles prédéfinies, les DAO ont élargi l'idée pour inclure des modèles de gouvernance plus flexibles.

Les caractéristiques distinctives clés des DAO incluent :

• Gouvernance programmable: Les DAO fonctionnent sur la base de règles encodées dans des contrats intelligents, garantissant que les décisions sont automatiquement exécutées lorsque les conditions sont remplies.
• Vote Tokenisé: Les membres utilisent des jetons de gouvernance pour proposer et voter sur des changements, ce qui permet une prise de décision décentralisée.
• Transparence : Chaque action et décision est enregistrée sur la chaîne, garantissant la responsabilité et la vérifiabilité.
• Accessibilité mondiale: Les DAO sont ouverts aux participants du monde entier, favorisant une adhésion diversifiée et inclusive.
• Conception modulaire et adaptative : les DAO peuvent évoluer avec le temps, intégrant de nouvelles fonctionnalités ou mécanismes de gouvernance pour répondre aux besoins changeants de leurs communautés.

Ces fonctionnalités ont permis aux communautés de créer des organisations adaptées à leurs besoins spécifiques, allant du financement de projets à la gestion des ressources communautaires. En intégrant la gouvernance programmable et la prise de décision, les DAO d'Ethereum ont abordé bon nombre des limitations qui avaient restreint la vision originale des DAC. Par exemple, des plates-formes commeAragonémergé, permettant aux utilisateurs de concevoir des DAO avec des systèmes de gouvernance modulaires, etMolochDAOmécanismes de financement simplifiés et minimisant la confiance démontrés.

Cette évolution des DAC vers les DAO reflète un changement plus large dans l'innovation blockchain, passant de cadres statiques et rigides à des systèmes dynamiques capables de s'adapter à une grande variété de cas d'utilisation. Cela met également en lumière comment la conception d'Ethereum a traité les limitations de l'infrastructure de Bitcoin, ouvrant la voie à une gouvernance décentralisée.

L'expérimentation précoce de DAO et Ethereum

En 2016, Ethereum a introduit son premier DAO de haut niveau, simplement appelé “The DAO.” Conçu comme un fonds de capital-risque décentralisé, The DAO a permis aux détenteurs de jetons de proposer et de voter sur des initiatives de financement. Il a levé plus de 150 millions de dollars en ETH, marquant l'une des plus importantes campagnes de financement participatif de l'histoire à l'époque.

Cependant, The DAO a révélé des vulnérabilités critiques dans les premières implémentations de DAO. Un bogue de réentrance dans son code a été exploité, entraînant le vol d'environ 60 millions de dollars d'ETH. Cet événement a déclenché un débat controversé au sein de la communauté Ethereum :

• Les partisans d'une division dure ont plaidé en faveur d'un retour en arrière de la blockchain pour récupérer les fonds volés, mettant l'accent sur l'importance de la confiance de la communauté.
• Les opposants qui adhèrent au principe du "code-is-law" ont averti que modifier la blockchain compromettrait son caractère immuable et sa résistance à la censure.

Finalement, la communauté a mis en œuvre une bifurcation difficile, divisant Ethereum en Ethereum (ETH), qui a annulé le vol, et Ethereum Classic (ETC), qui a préservé l'histoire non modifiée. Cette décision souligne les défis de concilier l'immutabilité avec la gouvernance pratique dans les systèmes décentralisés.

L'évolution des DAO

Après l'effondrement de DAO, l'écosystème Ethereum s'est concentré sur l'amélioration de la sécurité et de la fonctionnalité de DAO. Les avancées clés de cette période comprenaient:

1. Portefeuilles Multisignature et Gnosis Safe: Les portefeuilles multisignatures sont devenus des outils fondamentaux pour améliorer la sécurité des DAO. Cette approche a considérablement réduit les vulnérabilités causées par les points de défaillance uniques. Par exemple, Gnosis Safe a fourni une plateforme conviviale pour gérer les portefeuilles multisignatures, permettant aux DAO de mettre en place des approbations en couches pour les décisions critiques, telles que les versements de fonds ou les mises à niveau de contrat. Ces mesures de sécurité ont garanti qu'aucun acteur malveillant unique ou erreur ne puisse compromettre une organisation.
2. Aragon et MolochDAO : Aragon a développé un cadre complet pour la conception et le déploiement des DAO, offrant des outils de gouvernance modulaires qui ont permis aux communautés de personnaliser les processus de prise de décision. Il a activé des fonctionnalités telles que le vote sur la chaîne et les autorisations basées sur les rôles, ce qui rend les DAO adaptables à divers cas d’utilisation. En revanche, MolochDAO s’est concentré sur une approche minimaliste visant à financer les biens publics au sein de l’écosystème Ethereum. L’une de ses principales innovations a été le mécanisme de « ragequit », qui permettait aux membres de retirer leur part proportionnelle des fonds s’ils n’étaient pas d’accord avec les décisions collectives. Cette fonctionnalité a favorisé la confiance et minimisé les conflits.

Diverses applications des DAO

D'ici 2020, les DAO ont évolué pour répondre à un large éventail de cas d'utilisation :

• DAOs de protocole : permettent aux détenteurs de jetons de participer aux mises à jour du protocole et à l'allocation des ressources, par exemple :
  • MakerDAO gouverne le protocole Maker, qui alimente le stablecoin DAI. Les détenteurs de jetons votent sur des paramètres critiques tels que les types de garanties et les modèles de risque, garantissant que le protocole reste stable et efficace.
  • Le DAO Uniswap régit l'échange décentralisé Uniswap, permettant aux détenteurs de jetons de proposer et de voter sur les mises à jour du protocole, les programmes d'extraction de liquidité et les ajustements des frais. Le succès de Uniswap illustre comment les DAO peuvent gérer l'infrastructure financière à grande échelle.
• Social DAOs: Des groupes commeFriends With Benefits (FWB)axé sur la promotion de communautés autour de valeurs et de ressources communes,Seed Clubaidé les créateurs et les communautés à lancer des communautés tokenisées,Cabin DAOcrée des espaces de colocation décentralisés et soutient les nomades digitaux.
• Investment DAOs: Organisations telles queLe LAOa permis aux membres de regrouper des capitaux pour des investissements en capital-risque tout en conservant une gouvernance collective. D'autres exemples incluentMetaCartel Ventures, qui se concentrait sur le financement des dApps en phase initiale et des projets basés sur la blockchain. Un autre exemple notable estFlamingoDAO, qui se spécialise dans l'acquisition et la curation d'art dans le cadre de sa stratégie d'investissement.

Récentes innovations dans la conception de DAO et quelques défis

En 2024, l'écosystème DAO a considérablement mûri, avec de nouveaux outils et concepts stimulant sa croissance. Les principales tendances incluent :

1. Gouvernance améliorée par l'IA : Les cadres proposés par des entités comme ai16z intègrent l'intelligence artificielle dans les processus de prise de décision des DAO, améliorant ainsi l'adaptabilité et l'efficacité tout en maintenant la transparence.
2. DAOs de biens publics : Des projets tels queGitcoinetFinancement rétroactif des biens publics de l'optimismese concentrer sur le soutien à l'infrastructure open source et aux initiatives communautaires.
3. Plateformes DAO-as-a-Service : des services tels quedaos.funsimplifier la création et la gestion des DAO, rendant la gouvernance décentralisée plus accessible à un public plus large.

Malgré leur promesse, les DAO font face à des défis persistants :

• Scalabilité : Les systèmes de vote on-chain actuels sont souvent lents et coûteux, limitant leur utilisabilité pour les grandes organisations.
• Complexités de coordination : parvenir à un consensus parmi des participants divers reste un obstacle significatif à mesure que les DAOs se développent.
• Incertitude réglementaire : Le statut juridique des DAO et de leurs participants est incertain, ce qui crée des risques potentiels pour les membres.

Pour relever ces défis, il sera nécessaire de continuer à innover dans les modèles de gouvernance, les cadres juridiques et l'infrastructure technique. De la vision précoce de Szabo des contrats intelligents aux expérimentations d'Ethereum et au-delà, les DAO ont évolué de manière constante en tant qu'outils transformateurs pour la prise de décision collective et l'organisation. Alors qu'ils continuent à mûrir, les DAO ont le potentiel de redéfinir la façon dont les individus et les communautés collaborent à l'ère numérique.

DAOs d'humains et d'IA

Le concept des DAO évolue pour inclure des modèles hybrides où les humains et les IA collaborent au sein de frameworks décentralisés. Ces organisations pourraient résoudre certaines des limitations actuelles des DAO tout en ouvrant de nouvelles frontières pour l'innovation et la gouvernance.

Structuration des DAO hybrides

Les DAO hybrides, combinant des participants humains et des agents d'IA, représentent une évolution de pointe dans la gouvernance décentralisée. Ces organisations visent à exploiter les forces complémentaires de la créativité humaine et de l'efficacité de l'IA pour construire des structures adaptatives, évolutives et résilientes. En combinant l'intuition humaine et la précision computationnelle, les DAO hybrides peuvent aborder les limitations existantes tout en explorant de nouvelles possibilités de collaboration décentralisée. Ils pourraient être structurés de plusieurs façons :

• Prise de décision en couches : les participants humains gèrent les décisions stratégiques et de gouvernance de haut niveau, tandis que les agents d'IA exécutent les tâches opérationnelles, analysent les données et fournissent des recommandations.
• Rôles spécialisés pour l'IA : Les modèles d'IA peuvent agir en tant que conseillers ou médiateurs, traitant des ensembles de données complexes pour guider les décisions collectives, ou effectuer des tâches automatisées telles que le suivi de la conformité et l'optimisation de l'allocation des ressources.
• Protocoles de consensus : les DAO hybrides pourraient utiliser l'IA pour faciliter le consensus en analysant les propositions et en présentant des arguments résumés pour ou contre, réduisant la surcharge d'informations pour les participants.

Les DAO hybrides pourraient résoudre les principaux défis auxquels sont confrontés les DAO traditionnels. En particulier:

• Scalabilité : les systèmes d'IA peuvent automatiser les tâches répétitives, réduisant les goulots d'étranglement causés par les processus de prise de décision humains et accélérant les opérations.
• Coordination : l'IA peut agir en tant que facilitateur impartial pour résoudre les litiges, aligner les intérêts des membres et garantir des résultats de vote équitables.
• Sécurité : les contrats intelligents augmentés par l'IA peuvent détecter et atténuer en temps réel les exploitations potentielles, renforçant la résilience contre les attaques malveillantes.

Applications en matière de gouvernance et d'alignement de l'IA

Les DAO hybrides offrent un cadre prometteur pour la gestion de la gouvernance et l'alignement des systèmes avancés d'IA. Par exemple :

• Supervision éthique : les DAO hybrides peuvent faire respecter l'utilisation éthique de l'IA grâce à une gouvernance transparente et communautaire, garantissant que l'évolution de l'IA soit conforme aux valeurs sociétales.
• Initiatives d'alignement du financement : les DAO peuvent regrouper des ressources pour soutenir la recherche sur l'alignement de l'IA, en encourageant la collaboration ouverte et la responsabilité entre les développeurs.
• Modèles de gouvernance adaptative : En intégrant des agents d'IA capables d'apprentissage et de rétroaction en temps réel, les DAO hybrides peuvent faire évoluer dynamiquement les règles de gouvernance pour s'adapter aux défis émergents en matière d'éthique et de sécurité de l'IA.

En combinant les forces de la gouvernance décentralisée avec les capacités de l'intelligence artificielle, les DAO hybrides pourraient être la clé d'un avenir où la technologie et l'humanité coexistent harmonieusement.

DAOs des Humains et des IA

Le concept des DAO évolue pour inclure des modèles hybrides où les humains et les IA collaborent au sein de cadres décentralisés. Ces organisations pourraient résoudre certaines des limitations actuelles des DAO tout en ouvrant de nouvelles frontières pour l'innovation et la gouvernance.

Structurer les DAO hybrides

Les DAO hybrides, combinant des participants humains et des agents d'IA, représentent une évolution de pointe de la gouvernance décentralisée. Ces organisations visent à exploiter les forces complémentaires de la créativité humaine et de l'efficacité de l'IA pour construire des structures adaptatives, évolutives et résilientes. En tirant parti à la fois de l'intuition humaine et de la précision computationnelle, les DAO hybrides peuvent répondre aux limitations existantes tout en explorant de nouvelles possibilités de collaboration décentralisée. Ils pourraient être structurés de plusieurs manières :

• Décision hiérarchisée: les participants humains gèrent les décisions de stratégie et de gouvernance de haut niveau, tandis que les agents d'IA exécutent les tâches opérationnelles, analysent les données et fournissent des recommandations.
• Rôles spécialisés pour l'IA : les modèles d'IA peuvent agir en tant que conseillers ou médiateurs, traitant des ensembles de données complexes pour guider les décisions collectives, ou effectuant des tâches automatisées telles que le suivi de la conformité et l'optimisation de l'allocation des ressources.
• Protocoles de consensus: les DAO hybrides pourraient utiliser l'IA pour faciliter le consensus en analysant les propositions et en présentant des arguments résumés pour ou contre, réduisant ainsi la surcharge d'informations pour les participants.

Les défis auxquels les DAO hybrides peuvent faire face

Les DAO hybrides pourraient répondre aux principaux défis auxquels sont confrontés les DAO traditionnels. En particulier :

• Évolutivité: les systèmes d'IA peuvent automatiser les tâches répétitives, réduisant ainsi les goulots d'étranglement causés par les processus de prise de décision humaine et accélérant les opérations. Par exemple, dans un DAO gérant une initiative mondiale de financement, l'IA pourrait automatiser la catégorisation et la priorisation des propositions de financement en fonction de critères prédéfinis. En présentant une liste classée des propositions avec des informations clés, l'IA permet au DAO de traiter un plus grand volume de soumissions tout en maintenant efficacité et équité.
• Coordination : L'IA peut agir en tant que facilitateur impartial pour résoudre les litiges, aligner les intérêts des membres et garantir des résultats de vote équitables. Par exemple, dans un DAO gérant des projets pilotés par la communauté, l'IA pourrait analyser les schémas de vote historiques et les résultats des projets pour recommander des stratégies qui minimisent la pensée de groupe et garantissent la représentation de diverses perspectives.
• Sécurité : Les contrats intelligents augmentés par l'IA peuvent détecter et atténuer en temps réel les exploits potentiels, renforçant ainsi la résilience contre les attaques malveillantes. Par exemple, un système d'IA intégré dans un DAO gérant des protocoles de finance décentralisée (DeFi) pourrait surveiller les modèles inhabituels dans les données de transaction qui pourraient indiquer un exploit. L'IA pourrait alors déclencher des mesures de protection automatiques, telles que la congélation de contrats spécifiques ou la notification des administrateurs, pour prévenir de nouveaux dommages tout en permettant une réponse rapide à la menace.
• Participation : La participation à la gouvernance reste un défi important pour les DAO, avec une faible implication et un manque d'incitations à une prise de décision réfléchie. L'IA pourrait aider à résoudre ce problème en analysant le comportement des électeurs et en recommandant des structures d'incitation, telles que la récompense des délégués et des électeurs qui contribuent à des résultats réussis. L'IA pourrait également aider à fournir des informations basées sur les données, aidant les membres à prendre des décisions plus éclairées en synthétisant des considérations stratégiques, à court terme et à long terme complexes.
• Transparence : La transparence sur la répartition du pouvoir, l’historique des électeurs et les tendances en matière de gouvernance est essentielle au succès de la DAO. Des outils tels que les tableaux de bord de gouvernance pourraient être améliorés par l’IA pour agir en tant qu’observateurs neutres, en analysant et en visualisant les modèles de prise de décision. L’IA pourrait également aider à mettre en place des mécanismes pour récompenser les bonnes décisions et permettre aux électeurs de partager le succès du réseau au-delà de la valeur symbolique.

Applications en gouvernance et alignement de l'IA

Les DAO hybrides offrent un cadre prometteur pour gérer la gouvernance et l'alignement des systèmes d'IA avancés. Par exemple:

• Surveillance éthique : les DAO hybrides peuvent imposer une utilisation éthique de l'IA grâce à une gouvernance transparente et communautaire, garantissant que l'évolution de l'IA est en phase avec les valeurs sociétales.
• Initiatives d'alignement du financement : les DAO peuvent regrouper des ressources pour soutenir la recherche en matière d'alignement de l'IA, en encourageant la collaboration ouverte et la responsabilité entre les développeurs.
• Modèles de gouvernance adaptative: En intégrant des agents d'IA capables d'apprentissage et de rétroaction en temps réel, les DAO hybrides peuvent faire évoluer dynamiquement les règles de gouvernance pour s'adapter aux défis émergents en matière d'éthique et de sécurité de l'IA.
• Expérimentation en matière de prise de décision : les DAO hybrides pourraient expérimenter l'intelligence artificielle en compétition avec les décideurs humains dans des tâches telles que l'allocation de fonds, permettant des comparaisons basées sur les données de leur efficacité à atteindre les résultats souhaités, comme le succès de financement rétrospectif.

En combinant les forces de la gouvernance décentralisée avec les capacités de l'intelligence artificielle, les DAO hybrides pourraient jouer un rôle crucial dans la création d'un avenir où la technologie et l'humanité cohabitent harmonieusement.

Avertissement :

1. Cet article est repris de [ Davide Crapis]. Transférer le titre original : A Brief History of DAOs. Tous les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original [Davide Crapis]. S'il y a des objections à cette réimpression, veuillez contacter le Gate Apprendreéquipe, et ils s'en occuperont rapidement.
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