Quack AI：AIガバナンスとRWAコンプライアンスの新しい基準

著者：Mario

"Quack AI の導入は、AI ガバナンスと RWA コンプライアンスにおいて、参加メカニズム、意思決定の質、実行経路においてより明確で実行可能なフレームワークを構築しています。これは、分散型ガバナンスが成熟の新たな段階に進むことを示すだけでなく、ガバナンス革命の出発点とも見なされています。"

業界の初期から現在にかけて、DAO は徐々に主流のガバナンス手法となりました。しかし、DAO のガバナンスパラダイムが進化し続けている一方で、このモデルは長期的に参加率の低さ、ガバナンスの遅延、安全性の懸念などの一連の困難に直面しています。

実際、現段階でほとんどの DAO の投票率は長期間にわたり一桁台にとどまっており、Maker の参加率はわずか 2～3% であり、Compound や Uniswap などのプロジェクトのガバナンスも少数の大口保有者によって支配され、権力が高度に集中しています。低い参加率はガバナンスの効率を直接的に低下させています。DAO のプロセスは通常、数日から数週間を要し、急速に変化する市場やセキュリティ事件に迅速に対応することが困難です。同時に、技術的なハードルや操作コストも一般ユーザーを遠ざけ、高額な提案のハードル、複雑なウォレットのやり取り、Gas コストが無形のうちに大多数の保有者を排除しています。

もちろん、参加しても認知負担は依然として重いです。DeFi プロトコルのパラメータ調整やコミュニティの資金配分に関する提案は、しばしば複雑な金融や戦略的考慮を伴い、ツールの支援がないユーザーには理解が難しく、"コア少数" に頼るしかありません。

さらに、DAO は長期にわたり操作や安全リスクに直面しています。2022 年には Mango Markets が価格操作とガバナンス投票の重なりによって攻撃を受け、Ooki DAO はコンプライアンスの問題から法的責任の最前線に立たされました。これらの事例は、従来のパラダイムにおいて、DAO ガバナンスが積極性の不足、ゲーム理論の歪み、さらには感情的な意思決定の限界を避けることができないことを示しています。

AI ガバナンスの議論

AI が徐々にテクノロジーと暗号業界の中心的な物語となるにつれ、業界における AI ガバナンスの議論も高まっており、DAO が直面する一連の問題に対する解決策を提供することが期待されています。

AI の特性から見ると、大規模なデータを処理し、高頻度で安定した実行を維持し、パターン認識やリスク評価において人間を超える能力を持っています。完全に人間に依存するガバナンスモデルと比較して、AI の介入は効率の向上を意味するだけでなく、ガバナンスの論理の再構築をも示しています。つまり、人間は依然として価値判断と戦略的方向性を担当し、データ集約的で操作されやすい部分は AI に任せるということです。

実際、AI 自体は多くの煩雑で高頻度の操作を引き受けることができます。例えば、モデルはチェーン上のデータやコミュニティの議論を自動的に解析し、冗長またはリスクの高い提案を特定し、ユーザーの情報負担を軽減し、歴史データに基づいて異なる結果をシミュレートする学習と予測モデルを強化し、前向きなリスク警告を提供し、ガバナンスが感情的かつ短期的な決定を避けるのを助けることが期待されています。同時に、スマートコントラクトによって駆動される自動化は、投票結果を即座に実行し、真空期間を減少させることができます。

安全性の面では、AI はリスク監視とコンプライアンス監査を継続的に実行し、異常な投票や資金の流れを自動的に特定し、透明で追跡可能なガバナンスレポートを生成し、ガバナンスの公正性、コンプライアンス、外部の説明可能性を向上させることができます。

したがって、AI ガバナンスは DAO の長期的な困難を補完し、人間が価値判断と戦略的選択に集中できるようにし、データ集約的でプログラム化され、操作されやすい部分を機械に処理させることで、分散型ガバナンスに新たな可能性を注入することが期待されています。

一方で、世界的な規制環境が徐々に明確になる中、RWA（現実世界の資産）は暗号市場の主流の物語の一つとなっています。主要な国々はトークン化された資産に対するフレームワークを探求しており、コンプライアンスが底線の要求となっています。この数兆ドル規模の新興市場において、情報開示、コンプライアンスの実行、投資家保護が徐々に最優先の課題