イーサリアム共同創設者のヴィタリック・ブテリン氏は、分散型自律組織（DAO）の技術的刷新案として、個人用の人工知能（AI）エージェントがユーザーの代理でプライベートに投票を行い、デジタル・ガバナンスのスケーラビリティを向上させるべきだと提案した。

この提案は、ブテリン氏がDAOにおける「参加率の低下」や「権力の集中」を批判してから約1カ月後、SNSのX上で公開されたものであり、ユーザーが大口トークン保有者へ投票権を委任する現状からの脱却を目指している。

提案の具体策としては、各個人が自身のAIモデルを用意し、過去の投稿や明示された価値観を学習させた上で、DAOでの多数に及ぶ意思決定案件に対して投票を代行させる方法が挙げられる。DAOの意思決定は多岐にわたり膨大な数に上るため、個人がすべてを把握することは現実的でないとの認識に基づく。

ブテリン氏は「数千に及ぶ専門領域をまたぐ意思決定があり、ほとんどの人は単一領域の専門家になる時間もスキルもない。ましてや全領域をカバーすることは不可能だ」と指摘し、「この注意（アテンション）の問題を解決するために、個人用の大規模言語モデル（LLM）を活用すべきだ」と述べた。

実装においては2つの重要な要件がある。第一にプライバシー保護だ。AIエージェントはマルチパーティ計算（MPC）や信頼実行環境（TEE）などの安全な環境内で動作し、機微なデータを公開ブロックチェーンに漏らさない形で処理する。

第二に参加者の匿名性である。ブテリン氏はゼロ知識証明（ZKP）を活用し、投票資格の証明は行いながらも、ウォレットアドレスや投票内容を公開しない仕組みを提案している。

この仕組みにより、投票強要や買収、さらに少額投票者が大口保有者の投票行動を追う「クジラ監視（whale watching）」の現象を防止可能だとされる。

AIスチュワードは日常のガバナンス参加を自動化し、重要な議題のみ人間のレビューに委ねる役割を果たす。

また、生成AIの普及により提案フォーラムに質の低い提案やスパムが増加する問題に対しては、ブテリン氏は予測市場の導入を提案。エージェントが提案の採択確率に賭ける方式で、質の高い提案を効率的に選別できるとする。

ここで良い予測は報酬を得られ、有益な貢献を促進しつつ、ノイズにはペナルティが適用される設計となる。

さらにブテリン氏は、MPCやTEEといったプライバシー保護技術に触れ、AIエージェントが求人選考や法的紛争などの機微なデータを評価する場合でも、その情報を公開ブロックチェーン上に晒さずに安全に処理できる仕組みが求められると述べている。