转发原文标题：《去中心化自治组织（DAO）的发展简史》

去中心化自治组织（DAO）的起源可以追溯到以太坊诞生之前很久形成的一些基础理念。 1996 年，Nick Szabo 引入了“智能合约”的概念，即嵌入软件中的自动执行协议，可以在没有中介的情况下自动执行和执行条款。通过设想一个 计算逻辑控制合同义务的系统 Szabo 为创建能够自主运营的实体奠定了基础。这些早期的理论框架预示着 DAO 作为自治组织的出现。

去中心化自治公司

2013 年，Vitalik Buterin 在《比特币杂志》发表的一系列文章中提出了去中心化自治公司（DAC）的概念。 Buterin 在他的著作中将 DAC 设想为基于区块链的实体，其特点是三个核心原则：

1. 自治： 操作由智能合约中编码的规则指导，使系统无需持续的人工输入即可运行。
2. 去中心化： 权力和决策权分布在参与者之间，而不是集中在单个实体中。
3. 透明度： 所有流程和活动都记录在公共区块链上，确保所有利益相关者的责任和可见性。

Buterin 的早期工作提出 DAC 可以在比特币区块链上实施。然而，比特币的脚本语言缺乏处理此类实体所需的复杂逻辑的灵活性。这一限制凸显了对能够执行复杂程序的更先进区块链的需求。

这个局限性是推动以太坊发展的因素之一——以太坊是一个采用图灵完备编程语言设计的平台。以太坊的先进功能使得 DAC 能够以更实用、更通用的形式实现，最终演变成我们现在所认识的 DAO。

从 DAC 到 DAO

从 DAC 到 DAO 的转变代表的不仅是术语的变化，更是概念的扩展。虽然 DAC 最初被定义为具有预定义运营规则的基于区块链的公司， DAO 扩展了这一想法，包括更灵活的治理模型。

DAO 的主要区别特征包括：

• 可编程治理： DAO 基于智能合约中编码的规则运行，确保满足条件时自动执行决策。
• 代币化投票： 成员使用治理代币来提议变更并进行投票，从而实现去中心化决策。
• 透明度： 每一个行动和决定都记录在链上，确保问责制和可验证性。
• 全球可访问性： DAO 向世界各地的参与者开放，培养多元化和包容性的成员资格。
• 模块化和自适应设计： DAO 可以随着时间的推移而发展，融入新的功能或治理机制，以满足社区不断变化的需求。

这些功能使社区能够创建适合其特定需求的组织，从风险投资到社区资源管理。通过集成可编程治理和决策，以太坊的 DAO 克服了许多限制最初 DAC 愿景的限制。例如，像这样的平台 Aragon 出现，使用户能够设计具有模块化治理系统的 DAO，并且 MolochDAO 展示了简化的、信任最小化的融资机制。

从 DAC 到 DAO 的演变反映了区块链创新的更广泛转变——从静态、僵化的框架转向能够适应各种用例的动态系统。它还强调了以太坊的设计如何解决比特币基础设施的局限性，为去中心化治理铺平道路。

DAO 和以太坊的早期实验

2016 年，以太坊推出了第一个备受瞩目的 DAO，简称为“The DAO”。 DAO 被设计为去中心化的风险投资基金，允许代币持有者提出融资计划并对其进行投票。它筹集了超过 1.5 亿美元的 ETH，这是当时历史上最大的众筹活动之一。

然而，这个 DAO 暴露了早期 DAO 实施中的严重漏洞。其代码中的重入错误被利用，导致价值约 6000 万美元的 ETH 被盗。这一事件在以太坊社区内引发了一场有争议的争论：

• 硬分叉的支持者 主张回滚区块链以追回被盗资金，强调社区信任的重要性。
• 反对者坚持“代码就是法律” 警告说，改变区块链将破坏其不变性和审查制度的抵抗力。

最终，社区实施了硬分叉，将以太坊分为以太坊（ETH）和以太坊经典（ETC），前者逆转了盗窃行为，后者保留了未改变的历史。这一决定强调了在去中心化系统中平衡不变性与实际治理的挑战。

DAO 的演变

The DAO 崩溃后，以太坊生态系统致力于提高 DAO 的安全性和功能。这一时期的主要进展包括：

1. 多重签名钱包和 Gnosis Safe： 多重签名钱包成为提高 DAO 安全性的基础工具。这种方法显着减少了由单点故障引起的漏洞。例如，Gnosis Safe 提供了一个用户友好的平台来管理多重签名钱包，允许 DAO 对关键决策实施分层审批，例如资金支付或合约升级。这些保护措施确保任何恶意行为者或错误都不会危害组织。
2. Aragon 和 MolochDAO： Aragon 开发了一个用于设计和部署 DAO 的综合框架，提供模块化治理工具，允许社区定制决策流程。它实现了链上投票和基于角色的权限等功能，使 DAO 能够适应各种用例。相比之下，MolochDAO 专注于一种极简主义方法，旨在为以太坊生态系统内的公共产品提供资金。其关键创新之一是“愤怒退出（rage quit）”机制，如果成员不同意集体决策，则可以撤回其相应比例的资金份额。这一功能促进了信任并最大限度地减少了纠纷。

DAO 的多样化应用

到 2020 年，DAO 已经发展到可以解决广泛的用例：

• 协议 DAO： 使代币持有者能够参与协议更新和资源分配，例如：
  • MakerDAO 管理 Maker 协议，该协议为 DAI 稳定币提供动力。代币持有者对抵押品类型和风险模型等关键参数进行投票，以确保协议保持稳定和有效。
  • Uniswap DAO 管理 Uniswap 去中心化交易所，允许代币持有者对协议升级、流动性挖矿计划和费用调整进行提议和投票。 Uniswap 的成功体现了 DAO 如何管理大规模金融基础设施。
• 社交 DAO： 团体如 有福利的朋友 (FWB) 专注于围绕共同价值观和资源培育社区， 种子俱乐部 帮助创作者和社区推出代币化社区， Cabin DAO 创建去中心化的共居空间并支持数字游牧者。
• 投资 DAO： 组织如 The DAO 允许成员汇集资金进行风险投资，同时保留集体治理。其他例子包括 梅塔卡特尔风险投资公司，专注于资助早期 dApp 和基于区块链的项目。另一个突出的例子是 火烈鸟DAO，专门从事艺术品收购和策展，作为其投资策略的一部分。

DAO 设计的最新创新和一些挑战

截至 2024 年，DAO 生态系统已显着成熟，新工具和概念推动其发展。主要趋势包括：

1. 人工智能增强治理： ai16z 等实体提出的框架将人工智能集成到 DAO 决策过程中，在保持透明度的同时提高适应性和效率。
2. 公共产品 DAO： 项目如 Gitcoin 和 Optimism 的追溯性公共产品资金 专注于支持开源基础设施和社区驱动的举措。
3. DAO 即服务平台： 服务如 DAOs.FUN 简化 DAO 的创建和管理，使去中心化治理更容易为更广泛的受众所接受。

尽管做出了承诺，DAO 仍然面临着持续的挑战：

• 可扩展性： 当前的链上投票系统通常速度缓慢且昂贵，限制了它们对大型组织的可用性。
• 协调复杂性： 随着 DAO 规模的扩大，不同参与者之间达成共识仍然是一个重大障碍。
• 监管不确定性： DAO 及其参与者的法律地位不明确，这给成员带来了潜在风险。

应对这些挑战需要治理模式、法律框架和技术基础设施方面的持续创新。从 Szabo 的早期智能合约愿景到以太坊的实验等，DAO 已经稳步发展成为集体决策和组织的变革性工具。随着 DAO 的不断成熟，它们有可能重新定义数字时代个人和社区的协作方式。

人类和人工智能的 DAO

DAO 的概念正在不断发展，包括人类和人工智能在去中心化框架内协作的混合模型。这些组织可以解决 DAO 当前的一些局限性，同时开辟创新和治理的新领域。

构建混合 DAO

混合 DAO 将人类参与者和人工智能代理结合在一起，代表了去中心化治理的前沿发展。这些组织旨在利用人类创造力和人工智能效率的互补优势来构建适应性、可扩展性和弹性的结构。通过利用人类直觉和计算精度，混合 DAO 可以解决现有限制，同时探索去中心化协作的新可能性。它们可以通过多种方式构建：

• 分层决策： 人类参与者处理高层战略和治理决策，而人工智能代理则执行操作任务、分析数据并提供建议。
• 人工智能的专门角色： 人工智能模型可以充当顾问或调解人，处理复杂的数据集以指导集体决策，或执行自动化任务，例如监控合规性和优化资源分配。
• 共识协议： 混合 DAO 可以使用人工智能通过分析提案并提出支持或反对的总结论点来促进共识，从而减少参与者的信息过载。

混合 DAO 可以解决的挑战

混合 DAO 可以解决传统 DAO 面临的关键挑战。尤其：

• 可扩展性： 人工智能系统可以自动执行重复性任务，减少仅由人类决策过程造成的瓶颈并加快操作速度。例如，在管理全球融资计划的 DAO 中，人工智能可以根据预定义的标准自动对融资提案进行分类和优先级排序。通过提供具有关键见解的提案排名列表，人工智能使 DAO 能够处理更多的提交内容，同时保持效率和公平性。
• 协调： 人工智能可以充当公正的促进者来解决争端、协调成员利益并确保公平的投票结果。例如，在管理社区驱动项目的 DAO 中，人工智能可以分析历史投票模式和项目结果，以推荐最小化群体思维并确保代表不同观点的策略。
• 安全： 人工智能增强的智能合约可以实时检测和缓解潜在的漏洞，从而提高抵御恶意攻击的能力。例如，集成到管理去中心化金融（DeFi）协议的 DAO 中的人工智能系统可以监控交易数据中可能表明存在漏洞的异常模式。然后，人工智能可以触发自动保护措施，例如冻结特定合同或通知管理员，以防止进一步的损害，同时能够对威胁做出快速响应。
• 参与： 参与治理仍然是 DAO 面临的一项重大挑战，因为参与度较低且缺乏深思熟虑决策的激励机制。人工智能可以通过分析选民行为和推荐激励结构来帮助解决这个问题，例如奖励为成功结果做出贡献的代表和选民。人工智能还可以帮助提供数据驱动的见解，通过综合复杂的战略、短期和长期考虑，帮助成员做出更明智的决策。
• 透明度： 权力分配、选民历史和治理趋势的透明度对于 DAO 的成功至关重要。诸如治理仪表板之类的工具可以通过人工智能得到增强，以充当中立的观察者，分析和可视化决策模式。人工智能还可以帮助建立奖励良好决策的机制，并使选民能够分享网络超越代币价值的成功。

人工智能治理和协调中的应用

混合 DAO 为管理先进人工智能系统的治理和协调提供了一个有前途的框架。例如：

• 道德监督： 混合 DAO 可以通过透明的、社区驱动的治理来强制执行道德的人工智能使用，确保人工智能的发展符合社会价值观。
• 资金调整计划： DAO 可以汇集资源来支持人工智能一致性研究，激励开发人员之间的开放协作和问责制。
• 适应性治理模型： 通过集成能够实时学习和反馈的人工智能代理，混合 DAO 可以动态发展治理规则，以适应人工智能道德和安全方面新出现的挑战。
• 决策实验： 混合 DAO 可以尝试让人工智能在资金分配等任务中与人类决策者竞争，从而以数据驱动的方式比较其在实现预期结果（例如追溯资助成功）方面的有效性。

通过将去中心化治理的优势与人工智能的能力相结合，混合 DAO 可以在塑造技术与人类和谐共存的未来方面发挥关键作用。

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