Encaminhar o Título Original: Uma Breve História de DAOs

As origens das organizações autônomas descentralizadas (DAOs) remontam a ideias fundamentais desenvolvidas muito antes do surgimento do Ethereum. Em 1996, Nick Szabo introduziu o conceito de "contratos inteligentes", acordos autoexecutáveis incorporados em software que poderiam automatizar e fazer cumprir termos sem intermediários. Ao visualizar umsistema em que a lógica computacional governa as obrigações contratuais, Szabo lançou as bases para criar entidades capazes de operar autonomamente. Essas estruturas teóricas iniciais prefiguraram o surgimento de DAOs como organizações autogovernadas.

Corporações Autônomas Descentralizadas

Em 2013, Vitalik Buterin introduziu o conceito decorporações autônomas descentralizadas (DACs)numa série de artigos publicados na Bitcoin Magazine. Nos seus escritos, Buterin imaginou os DACs como entidades baseadas na blockchain caracterizadas por três princípios fundamentais:

1. Autonomia: As operações são guiadas por regras codificadas em contratos inteligentes, permitindo que o sistema funcione sem exigir entrada humana contínua.
2. Descentralização: A autoridade e a tomada de decisão são distribuídas entre os participantes em vez de estarem centralizadas numa única entidade.
3. Transparência: Todos os processos e atividades são registados numa blockchain pública, garantindo responsabilidade e visibilidade para todos os intervenientes.

O trabalho inicial de Buterin propôs que as DACs pudessem ser implementadas na blockchain do Bitcoin. No entanto, a linguagem de script do Bitcoin carecia da flexibilidade para lidar com a lógica complexa necessária para tais entidades. Essa limitação destacou a necessidade de uma blockchain mais avançada capaz de executar programas sofisticados.

Esta foi uma das lacunas no Bitcoin que motivou o desenvolvimento do Ethereum - uma plataforma projetada com uma linguagem de programação completa de Turing. As capacidades avançadas do Ethereum permitiram a realização de DACs de forma mais funcional e versátil, evoluindo eventualmente para o que agora reconhecemos como DAOs.

De DACs para DAOs

A transição de DACs para DAOs não foi apenas uma mudança de marca, mas uma expansão do conceito. Enquanto os DACs foram inicialmente concebidos como corporações baseadas em blockchain com regras operacionais predefinidas, os DAOs expandiram a ideia para incluir modelos de governança mais flexíveis.

As principais características distintivas dos DAOs incluem:

• Governança Programável: DAOs operam com base em regras codificadas em contratos inteligentes, garantindo que as decisões sejam executadas automaticamente quando as condições forem atendidas.
• Votação tokenizada: Os membros usam tokens de governança para propor e votar em mudanças, permitindo a tomada de decisões descentralizada.
• Transparência: Todas as ações e decisões são registadas na cadeia de blocos, garantindo responsabilidade e verificabilidade.
• Acessibilidade Global: DAOs estão abertos a participantes de todo o mundo, promovendo uma adesão diversificada e inclusiva.
• Design Modular e Adaptável: DAOs podem evoluir ao longo do tempo, incorporando novos recursos ou mecanismos de governança para atender às necessidades em constante mudança de suas comunidades.

Essas funcionalidades permitiram às comunidades criar organizações adaptadas às suas necessidades específicas, abrangendo desde financiamento de empreendimentos até gestão de recursos comunitários. Ao integrar governança programável e tomada de decisões, os DAOs do Ethereum abordaram muitas das limitações que haviam restringido a visão original do DAC. Por exemplo, plataformas comoAragonsurgiram, permitindo que os usuários projetem DAOs com sistemas de governança modular, eMolochDAOmecanismos de financiamento simplificados e descentralizados demonstrados.

Esta evolução de DACs para DAOs reflete a mudança mais ampla na inovação blockchain - passando de estruturas estáticas e rígidas para sistemas dinâmicos capazes de se adaptar a uma ampla variedade de casos de uso. Também destaca como o design do Ethereum abordou as limitações da infraestrutura do Bitcoin, abrindo caminho para governança descentralizada.

A DAO e a Experimentação Inicial do Ethereum

Em 2016, a Ethereum introduziu sua primeira DAO de destaque, simplesmente chamada de “The DAO”. Projetada como um fundo de capital de risco descentralizado, The DAO permitia que os detentores de tokens propusessem e votassem em iniciativas de financiamento. Ela arrecadou mais de $150 milhões em ETH, marcando uma das maiores campanhas de financiamento coletivo da história na época.

No entanto, o DAO revelou vulnerabilidades críticas nas primeiras implementações do DAO. Um bug de reentrância em seu código foi explorado, resultando no roubo de aproximadamente $60 milhões em ETH. Esse evento desencadeou um debate controverso dentro da comunidade Ethereum:

• Os defensores de um hard fork argumentaram a favor de reverter a blockchain para recuperar os fundos roubados, enfatizando a importância da confiança da comunidade.
• Os oponentes que aderem ao "código-é-lei" avisaram que alterar o blockchain iria comprometer sua imutabilidade e resistência à censura.

No final, a comunidade implementou um fork rígido, dividindo o Ethereum em Ethereum (ETH), que reverteu o roubo, e Ethereum Classic (ETC), que preservou a história não alterada. Essa decisão destacou os desafios de equilibrar a imutabilidade com a governança prática em sistemas descentralizados.

A Evolução das DAOs

Após o colapso do DAO, o ecossistema do Ethereum concentrou-se em melhorar a segurança e funcionalidade do DAO. Os principais avanços durante este período incluíram:

1. Carteiras Multissig e Gnosis Safe: As carteiras Multissig tornaram-se ferramentas fundamentais para melhorar a segurança do DAO. Essa abordagem reduziu significativamente as vulnerabilidades causadas por pontos únicos de falha. Por exemplo, o Gnosis Safe forneceu uma plataforma amigável para gerenciar carteiras Multissig, permitindo que os DAOs implementassem aprovações em camadas para decisões críticas, como liberações de fundos ou atualizações de contratos. Essas salvaguardas garantiram que nenhum ator malicioso ou erro pudesse comprometer uma organização.
2. Aragão e MolochDAO: Aragão desenvolveu uma estrutura abrangente para projetar e implantar DAOs, oferecendo ferramentas modulares de governança que permitiram às comunidades personalizar os processos de tomada de decisão. Ele habilitou recursos como votação on-chain e permissões baseadas em função, tornando as DAOs adaptáveis a vários casos de uso. Em contraste, MolochDAO se concentrou em uma abordagem minimalista destinada a financiar bens públicos dentro do ecossistema Ethereum. Uma das suas principais inovações foi o mecanismo de "ragequit", que permitia aos membros retirar a sua parte proporcional dos fundos se discordassem de decisões coletivas. Este recurso fomentou a confiança e minimizou disputas.

Diversas Aplicações de DAOs

Até 2020, os DAOs evoluíram para abordar uma ampla gama de casos de uso:

• Protocolos DAO: Permitiu que detentores de tokens participassem em atualizações de protocolo e alocação de recursos, por exemplo:
  • O MakerDAO governa o Protocolo Maker, que alimenta a stablecoin DAI. Os detentores de tokens votam em parâmetros críticos como tipos de garantia e modelos de risco, garantindo que o protocolo permaneça estável e eficaz.
  • O Uniswap DAO governa a troca descentralizada do Uniswap, permitindo que os detentores de tokens proponham e votem em atualizações de protocolo, programas de mineração de liquidez e ajustes de taxas. O sucesso do Uniswap exemplifica como os DAOs podem gerir infraestruturas financeiras em grande escala.
• DAOs Sociais: Grupos comoAmigos com benefícios (FWB) focado em promover comunidades em torno de valores e recursos compartilhados, Clube de Sementesajudou criadores e comunidades a lançar comunidades tokenizadas,Cabine DAOcria espaços de coliving descentralizados e apoia nómadas digitais.
• Investimento DAOs: Organizações comoA LAOpermitiu que os membros juntassem capital para investimentos em empreendimentos, mantendo o governo coletivo. Outros exemplos incluemMetaCartel Ventures, que se concentrou no financiamento de dApps e projetos baseados em blockchain em estágio inicial. Outro exemplo proeminente éFlamingoDAO, que se especializa em adquirir e curar arte como parte de sua estratégia de investimento.

Recentes Inovações no Design do DAO e Alguns Desafios

A partir de 2024, o ecossistema DAO amadureceu significativamente, com novas ferramentas e conceitos impulsionando seu crescimento. Tendências-chave incluem:

1. Governança Aprimorada por IA: Estruturas propostas por entidades como ai16z integram inteligência artificial nos processos de tomada de decisão da DAO, melhorando a adaptabilidade e eficiência, mantendo a transparência.
2. DAOs de bens públicos: Projetos comoGitcoineFinanciamento retroativo de bens públicos do Optimismconcentrar-se no apoio à infraestrutura de código aberto e às iniciativas orientadas pela comunidade.
3. Plataformas DAO-as-a-Service: Serviços comodaos.funsimplificar a criação e gestão de DAOs, tornando a governação descentralizada mais acessível a um público mais amplo.

Apesar de sua promessa, DAOs enfrentam desafios persistentes:

• Escalabilidade: Os sistemas de votação atuais na cadeia são frequentemente lentos e caros, limitando sua usabilidade para grandes organizações.
• Complexidades de Coordenação: Alcançar consenso entre participantes diversos continua a ser um obstáculo significativo à medida que os DAOs crescem.
• Incerteza Regulatória: O status legal das DAOs e seus participantes é incerto, criando riscos potenciais para os membros.

Abordar esses desafios exigirá inovação contínua em modelos de governança, estruturas legais e infraestrutura técnica. Desde a visão inicial de contratos inteligentes de Szabo até as experiências do Ethereum e além, os DAOs têm evoluído constantemente como ferramentas transformadoras para tomada de decisões coletivas e organização. À medida que continuam a amadurecer, os DAOs têm o potencial de redefinir como indivíduos e comunidades colaboram na era digital.

DAOs de Humanos e IA

O conceito de DAOs está evoluindo para incluir modelos híbridos onde humanos e AIs colaboram dentro de estruturas descentralizadas. Essas organizações podem abordar algumas das limitações atuais dos DAOs, ao mesmo tempo que abrem novas fronteiras para inovação e governança.

Estruturando DAOs Híbridos

Hybrid DAOs, que combinam participantes humanos e agentes de IA, representam uma evolução de ponta na governança descentralizada. Essas organizações visam aproveitar os pontos fortes complementares da criatividade humana e da eficiência da IA para construir estruturas adaptáveis, escaláveis e resilientes. Ao aproveitar tanto a intuição humana quanto a precisão computacional, os híbridos DAOs podem abordar limitações existentes enquanto exploram novas possibilidades de colaboração descentralizada. Eles podem ser estruturados de várias maneiras:

• Tomada de decisão em camadas: os participantes humanos lidam com decisões estratégicas e de governança de alto nível, enquanto os agentes de IA executam tarefas operacionais, analisam dados e fornecem recomendações.
• Funções Especializadas para IA: Modelos de IA podem atuar como consultores ou mediadores, processando conjuntos de dados complexos para orientar decisões coletivas ou realizar tarefas automatizadas, como monitorar conformidade e otimizar alocação de recursos.
• Protocolos de Consenso: DAOs Híbridos poderiam usar IA para facilitar o consenso, analisando propostas e apresentando argumentos resumidos a favor ou contra, reduzindo a sobrecarga de informações para os participantes.

Os DAO híbridos podem abordar os principais desafios enfrentados pelos DAOs tradicionais. Em particular:

• Escalabilidade: os sistemas de IA podem automatizar tarefas repetitivas, reduzindo os gargalos causados pelos processos de tomada de decisão exclusivamente humanos e acelerando as operações.
• Coordenação: a IA pode atuar como um facilitador imparcial para resolver disputas, alinhar interesses dos membros e garantir resultados justos das votações.
• Segurança: Contratos inteligentes aprimorados por IA podem detectar e mitigar possíveis explorações em tempo real, aumentando a resiliência contra ataques maliciosos.

Aplicações em Governança e Alinhamento de IA

As DAOs híbridas oferecem uma estrutura promissora para gerenciar a governança e o alinhamento de sistemas avançados de IA. Por exemplo:

• Supervisão ética: os DAOs híbridos podem fazer cumprir o uso ético da IA através de uma governança transparente e orientada pela comunidade, garantindo que a evolução da IA esteja alinhada com os valores sociais.
• Iniciativas de Alinhamento de Financiamento: As DAOs podem reunir recursos para apoiar a pesquisa de alinhamento de IA, incentivando a colaboração aberta e a responsabilidade entre os desenvolvedores.
• Modelos de Governança Adaptativa: Ao integrar agentes de IA capazes de aprendizagem e feedback em tempo real, os DAOs híbridos podem evoluir dinamicamente as regras de governança para se adaptar aos desafios emergentes na ética e segurança da IA.

Ao combinar as forças da governança descentralizada com as capacidades da inteligência artificial, DAOs híbridos poderiam ser a chave para um futuro onde a tecnologia e a humanidade coexistem harmoniosamente.

DAOs de Humanos e AIs

O conceito de DAOs está a evoluir para incluir modelos híbridos nos quais humanos e IA colaboram dentro de estruturas descentralizadas. Estas organizações poderiam abordar algumas das limitações atuais das DAOs, enquanto abrem novas fronteiras para a inovação e governação.

Estruturando DAOs híbridos

Os DAOs híbridos, que combinam participantes humanos e agentes de IA, representam uma evolução de ponta na governança descentralizada. Essas organizações visam aproveitar as forças complementares da criatividade humana e da eficiência da IA para construir estruturas adaptáveis, escaláveis e resilientes. Ao aproveitar a intuição humana e a precisão computacional, os DAOs híbridos podem abordar limitações existentes e explorar novas possibilidades para a colaboração descentralizada. Eles podem ser estruturados de várias maneiras:

• Tomada de Decisão em Camadas: Os participantes humanos lidam com decisões de estratégia e governança de alto nível, enquanto agentes de IA executam tarefas operacionais, analisam dados e fornecem recomendações.
• Funções Especializadas para IA: Modelos de IA podem atuar como conselheiros ou mediadores, processando conjuntos de dados complexos para orientar decisões coletivas ou executando tarefas automatizadas, como monitorar conformidade e otimizar alocação de recursos.
• Protocolos de Consenso: DAOs Híbridos poderiam usar IA para facilitar o consenso, analisando propostas e apresentando argumentos resumidos a favor ou contra, reduzindo a sobrecarga de informações para os participantes.

Desafios que os DAOs híbridos podem enfrentar

Hybrid DAOs poderiam abordar os principais desafios enfrentados pelos DAOs tradicionais. Em particular:

• Escalabilidade: Os sistemas de IA podem automatizar tarefas repetitivas, reduzindo os gargalos causados pelos processos de tomada de decisão exclusivamente humanos e acelerando as operações. Por exemplo, num DAO que gerencia uma iniciativa de financiamento global, a IA poderia automatizar a categorização e priorização das propostas de financiamento com base em critérios predefinidos. Ao apresentar uma lista classificada de propostas com insights-chave, a IA permite que o DAO processe um volume maior de submissões, mantendo a eficiência e a imparcialidade.
• Coordenação: A IA pode atuar como um facilitador imparcial para resolver disputas, alinhar interesses dos membros e garantir resultados de votações justos. Por exemplo, em um DAO que gerencia projetos impulsionados pela comunidade, a IA poderia analisar padrões de votação históricos e resultados de projetos para recomendar estratégias que minimizem o pensamento de grupo e garantam a representação de perspectivas diversas.
• Segurança: Contratos inteligentes aumentados por IA podem detectar e mitigar possíveis explorações em tempo real, aumentando a resiliência contra ataques maliciosos. Por exemplo, um sistema de IA integrado em um DAO que gerencia protocolos de finanças descentralizadas (DeFi) pode monitorar padrões incomuns nos dados de transação que possam indicar uma exploração. A IA pode então acionar medidas de proteção automáticas, como congelar contratos específicos ou notificar administradores, para evitar danos adicionais enquanto permite uma resposta rápida à ameaça.
• Participação: A participação na governança continua a ser um desafio significativo para DAOs, com baixa participação e falta de incentivos para tomadas de decisão ponderadas. A IA poderia ajudar a resolver isso analisando o comportamento dos eleitores e recomendando estruturas de incentivo, como recompensar delegados e eleitores que contribuem para resultados bem-sucedidos. A IA também poderia ajudar fornecendo insights baseados em dados, ajudando os membros a tomar decisões mais informadas sintetizando considerações estratégicas complexas de curto e longo prazo.
• Transparência: A transparência sobre a distribuição de poder, histórico de votação e tendências de governança é fundamental para o sucesso da DAO. Ferramentas como painéis de governança podem ser aprimoradas com IA para atuar como observadores neutros, analisando e visualizando padrões de tomada de decisão. A IA também poderia ajudar a estabelecer mecanismos para recompensar boas decisões e permitir que os votantes compartilhem do sucesso da rede além do valor dos tokens.

Aplicações em Governança e Alinhamento de IA

Os DAOs híbridos oferecem uma estrutura promissora para gerenciar a governança e alinhamento de sistemas avançados de IA. Por exemplo:

• Supervisão ética: os DAOs híbridos podem garantir o uso ético da IA por meio de uma governança transparente e orientada pela comunidade, garantindo que a evolução da IA esteja alinhada com os valores sociais.
• Iniciativas de Alinhamento de Financiamento: DAOs podem reunir recursos para apoiar a pesquisa de alinhamento de IA, incentivando a colaboração aberta e a responsabilidade entre os desenvolvedores.
• Modelos de Governança Adaptativa: Ao integrar agentes de IA capazes de aprendizagem e feedback em tempo real, os DAOs híbridos podem evoluir dinamicamente regras de governança para se adaptarem aos desafios emergentes na ética e segurança da IA.
• Experimentação em Tomada de Decisão: DAOs Híbridas poderiam experimentar com IA competindo contra tomadores de decisão humanos em tarefas como alocação de fundos, permitindo comparações baseadas em dados de sua eficácia em alcançar resultados desejados, como sucesso retroativo no financiamento.

Ao combinar os pontos fortes da governança descentralizada com as capacidades da inteligência artificial, os DAO híbridos poderiam desempenhar um papel fundamental na moldagem de um futuro onde a tecnologia e a humanidade coexistem harmoniosamente.

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