Suosnivač Ethereum-a, Vitalik Buterin, izjavio je da decentralizovane autonomne organizacije (DAO) i demokratski sistemi upravljanja i dalje pate od osnovnog strukturnog problema – ograničenog ljudskog kapaciteta za obradu informacija i donošenje odluka.
U objavi na mreži X, Buterin je naveo da učesnici u DAO-ovima često moraju donositi stotine ili hiljade odluka iz različitih oblasti, bez dovoljno vremena ili stručnosti da svaku procijene na kvalitetan način. Prema njegovom mišljenju, upravo taj “problem pažnje” ograničava efikasnost decentralizovanog upravljanja.
Delegiranje stvara koncentraciju moći
U praksi, mnogi DAO sistemi koriste model delegiranja glasova. Korisnici prenose pravo glasa na delegate koji potom odlučuju u njihovo ime. Iako to smanjuje operativno opterećenje, Buterin smatra da ovaj model stvara osjećaj disempowermenta.
Nakon što korisnik klikne “delegate”, njegov uticaj postaje indirektan, dok mali broj pojedinaca dobija disproporcionalnu kontrolu nad ključnim odlukama. Time se, prema njegovoj analizi, smanjuje stvarna decentralizacija i povećava koncentracija moći.
"AI becomes the government" is dystopian: it leads to slop when AI is weak, and is doom-maximizing once AI becomes strong. But AI used well can be empowering, and push the frontier of democratic / decentralized modes of governance.
The core problem with democratic /…
— vitalik.eth (@VitalikButerin) February 21, 2026
Lični LLM modeli kao potencijalno rješenje
Kao alternativu, Buterin predlaže upotrebu personalizovanih large language modela (LLM) koji bi djelovali kao “agenti upravljanja”. Ovi modeli bi mogli glasati u ime korisnika na osnovu njihovih prethodnih stavova, pisanih tekstova, istorije komunikacije i eksplicitno izraženih preferencija.
On navodi četiri moguća pristupa:
Lični governance agenti
Model bi automatski glasao u skladu sa korisnikovim vrijednostima. Ako bi sistem procijenio da je pitanje važno, a preferencije nejasne, agent bi zatražio dodatnu potvrdu od korisnika, uz sažetak relevantnog konteksta.Agenti za javnu konverzaciju
Ovi sistemi bi agregirali informacije od velikog broja učesnika, sažimali stavove i identifikovali zajedničke tačke bez otkrivanja privatnih podataka. Cilj je kolektivna obrada informacija prije pojedinačnog glasanja.Suggestion markets (tržišta prijedloga)
Mehanizam sličan predikcionim tržištima gdje bi učesnici predlagali ideje, a AI agenti “ulagali” tokene u prijedloge koje smatraju kvalitetnim. Prihvaćeni prijedlozi bi nagrađivali učesnike, čime se stvaraju finansijski podsticaji za kvalitetne doprinose.Višestruka računarska obrada uz zaštitu privatnosti (MPC)
Za osjetljive odluke, poput internih sporova ili finansijskih pitanja, Buterin predlaže korišćenje multiparty computation tehnologije uz trusted execution environments. Sistem bi omogućio obradu privatnih informacija bez njihovog javnog otkrivanja.
Privatnost i zero-knowledge dokazi
Buterin je naglasio da decentralizovano upravljanje često zakazuje kada odluke zahtijevaju pristup povjerljivim informacijama. U takvim slučajevima organizacije obično delegiraju moć pojedincima, čime se slabi decentralizovani model.
Kao dugoročno rješenje, on vidi integraciju zero-knowledge (ZK) dokaza u governance alate, kako bi anonimnost i zaštita podataka bili ugrađeni u same mehanizme odlučivanja.
Prema njegovim riječima, proces donošenja odluka ne može biti “linearno sabiranje pojedinačnih mišljenja zasnovanih samo na ličnim informacijama”. Umjesto toga, sistemi moraju prvo agregirati kolektivno znanje, a zatim omogućiti informisane odgovore.
Širi značaj za Web3 ekosistem
DAO modeli su centralni dio Web3 infrastrukture, posebno unutar Ethereum ekosistema, gdje upravljaju protokolima, fondovima i razvojnim smjernicama. Međutim, rast kompleksnosti projekata povećava broj odluka koje zahtijevaju tehničko i regulatorno razumijevanje.
Buterinova analiza sugeriše da budućnost decentralizovanog upravljanja može zavisiti od integracije AI sistema i kriptografskih rješenja koja balansiraju efikasnost, privatnost i decentralizaciju.
