Menjelajahi DAO-AI: Bagaimana Sistem Agensial Mengubah Pengambilan Keputusan Kolektif

Seiring pertumbuhan pemerintahan terdesentralisasi, sebuah paradoks struktural menjadi tak terhindarkan: DAO menjanjikan kecerdasan kolektif, namun sebagian besar anggota tidak dapat mengikuti aliran proposal, debat, dan data. Kurang dari satu dari sepuluh pemegang token biasanya berpartisipasi dalam pemungutan suara. Masalahnya bukan apati, tetapi kelebihan kognitif. Forum pemerintahan dipenuhi dengan informasi, proposal menjadi semakin teknis, dan kecepatan deliberasi melebihi perhatian manusia.

Pendekatan Agensi untuk Memahami Proposal

“DAO-AI,” dikembangkan oleh peneliti dari Universitas Columbia dan IBM Research, memperkenalkan sistem keputusan agentik yang dirancang untuk menginterpretasikan proposal, menganalisis diskusi, dan mengartikulasikan sikapnya yang transparan. Alih-alih bertindak sebagai orakel prediksi, sistem ini beroperasi sebagai lensa analitis — cara terstruktur untuk merefleksikan dan menguji logika yang tertanam dalam debat komunitas.

Membaca, Penalaran, dan Memilih dalam Skala Besar

DAO-AI dibangun di atas kerangka IBM Agentics, yang mewakili informasi melalui struktur bertipe yang dikenal sebagai ATypes. Objek-objek ini mengkodekan teks, metrik, dan sinyal kontekstual yang diambil dari forum pemerintahan dan data on-chain. Transduksi logis menghubungkan sinyal-sinyal ini untuk menangkap makna.

Program Modular Komposabel (MCPs) kemudian menyusun sinyal-sinyal ini menjadi alur penalaran dari ujung ke ujung. Mereka mengumpulkan metadata proposal, mensintesis tren diskusi, menganalisis preseden historis, dan mengevaluasi reaksi pasar. Sistem ini menghasilkan suara — mendukung, menolak, atau abstain — dan memasangkannya dengan penjelasan dan ukuran kepercayaan.

Dari 3.383 proposal dari Aave, Lido, Uniswap, dan lainnya, DAO-AI selaras dengan hasil voting manusia sekitar 92–93% dari waktu. Bahkan dalam kasus kontroversial di mana sentimen manusia terbelah, model tetap konsisten dan dapat diinterpretasikan. Alasan yang diberikan juga menunjukkan korelasi dengan kinerja positif setelah voting, menunjukkan bahwa analisis agensi dapat mencerminkan logika ekonomi yang mendasari serta suasana komunitas.

Teori dan Ketidakpastian dari Penyesuaian

Para penulis menekankan bahwa keselarasan tidak berarti superioritas. DAO-AI tidak membuktikan bahwa agen buatan membuat pilihan yang lebih baik; itu hanya menunjukkan bahwa mereka dapat mendekati pemikiran kolektif dengan transparansi. Jendela pelatihannya dan konfigurasi dibatasi, dan studi ini tidak mengklaim validitas kausal.

Pekerjaan di masa depan akan mencakup ekspansi ke ekosistem tata kelola tambahan, membuat tolok ukur untuk keputusan yang diperdebatkan, dan memperkenalkan audit manusia-dalam-loop untuk mengevaluasi perbedaan antara logika manusia dan agensi. Penelitian semacam itu pada akhirnya dapat mendukung pengujian kausal — menentukan apakah partisipasi agensi secara terukur meningkatkan kualitas tata kelola.

Dari Automasi ke Interpretasi

Yang membedakan DAO-AI bukanlah otomatisasi tetapi terjemahan. Ini mengubah deliberasi yang luas dan tidak terstruktur menjadi penjelasan yang koheren. Alih-alih menggantikan pemilih, sistem agensif dapat menjadi penasihat yang transparan yang menempatkan setiap proposal dalam konteks sejarah pemikiran komunitas yang lebih luas, termasuk trade-off dan preseden sebelumnya.

Pendekatan ini mengarah pada konsep “paspor deleGate,” di mana baik manusia maupun agen otonom membangun profil reputasi berdasarkan seberapa baik penalaran mereka sejalan dengan hasil kolektif. Kredibilitas menjadi terkait dengan koherensi, bukan kepatuhan. Penasihat membantu anggota beralasan tanpa merusak tanggung jawab; deleGates mewakili kontinuitas logika bersama, bukan otoritas.

Sebuah Jalur Menuju Evolusi Kecerdasan Kolektif

DAO-AI mengusulkan bahwa masa depan pemerintahan terdesentralisasi bergantung pada kolaborasi antara penilaian manusia dan penalaran sintetis. Tujuannya bukan untuk menyerahkan keputusan kepada mesin, tetapi untuk mengembangkan sistem di mana kedua bentuk kecerdasan memperkuat transparansi, interpretasi, dan tujuan bersama.

Ketika pengambilan keputusan menjadi dapat dijelaskan, tata kelola bergerak melampaui penghitungan suara dan memasuki ranah di mana alasan di balik suara tersebut menjadi penting. Sistem tata kelola yang agensif menunjukkan masa depan di mana deliberasi dapat ditingkatkan tanpa kehilangan integritas — suatu bentuk baru dari alasan kolektif untuk komunitas terdesentralisasi.