觀點作者：Jarrad Hope，Logos聯合創始人
隨著AI快速擴展，人類在管理這項新技術上陷入了意識形態僵局。要麼選擇允許政府和公司主導AI的訓練和使用方式，制定控制我們生活的政策，要麼呼籲建立基於透明、再生和公共利益的新治理模式。
網絡國家——利用區塊鏈形成無國界社會的數位社區，為協調AI與人類福祉提供了顯著改進的方法。隨著技術不斷推進數位增強的範圍，建立一個專注於服務人民而非權力的AI開發管理新類別至關重要。
偏見問題既是數據問題也是治理問題
當今的生成式AI在狹窄的數據集上訓練，並由中心化參與者（如xAI和OpenAI）治理，公共問責有限。在有限數據集上訓練大型語言模型會導致語言模型強化偏見，無法反映多元化觀點並破壞公平倡議。例如，Grok因為在更新後對某些提示產生極端主義回應而引發這家社交媒體巨頭的反彈。
網絡國家可以通過建立授予社區治理權的組織來解決這個問題，允許在訓練和民主化AI方面採用新方法。將基礎哲學轉向共識、所有權、隱私和社區，將減輕當前AI話語中突出的負面含義。網絡國家內的去中心化社區將定義他們的目標和數據集，並訓練與其需求一致的AI模型。
影響力去中心化自治組織（DAO）可以通過專注於將區塊鏈技術用於社會公益來幫助民主化AI。它們可以集體資助開源AI工具，促進包容性數據收集，並提供持續的公共監督。這種方法將治理從把關轉向管理，確保AI開發造福全人類。共同責任將使最脆弱人群的需求得到包含，並促進利益相關者對AI優勢的更大認同。
中心化是對AI公共資源的威脅
全球領先AI開發的60%以上集中在美國的一個州——加利福尼亞州，反映了影響力的高度集中。這種不平衡不僅是地理上的，也是政治和經濟上的。例如，xAI因在田納西州孟菲斯使用燃氣渦輪機為其數據中心供電而被起訴。這是地方政府與人民對環境監管呼聲不一致的明顯例子。沒有制衡，這種權力可以從社會中提取價值，同時將傷害外部化。這種傷害通過AI對高能耗輸出的需求而加劇，導致生態因素對特定社區產生不成比例的影響。
網絡國家提供了一種替代方案：不受邊界約束的去中心化社區，數位公民共同創建AI治理框架。嵌入這些系統中的影響力DAO允許參與者提出、投票和實施保障措施和激勵機制，將AI從控制工具轉變為面向公共資源的基礎設施。擴大AI的代表性將為如何最好地利用該技術產生積極社會影響提供信息。
邁向透明、再生的AI管理和應用
當今大多數AI系統在算法黑盒中運行，在沒有確定人類輸入或監督的情況下產生現實世界的影響。從有偏見的招聘算法到不透明的醫療分診系統，人們越來越多地受到自動化決策的影響，卻對這些決策的制定方式沒有發言權。
網絡國家通過允許鏈上治理和透明的公共記錄來顛覆這種模式。人們可以看到規則是如何制定的，參與其形成，如果不同意就退出。
影響力DAO通過減輕傷害和激勵公共物品的補充來建立這一願景。它們投資於公平、可審計系統的長期可持續性，為社區創造開放、透明的發展，也可能邀請外部各方選擇加入並貢獻資金或其他資源。
下一階段
傳統民族國家由於立法者數位背景過時、政策分散和過度依賴傳統技術領導層等問題，難以適當監管AI。網絡國家正在從頭開始構建模式，使用區塊鏈原生工具、去中心化協調和可編程治理。影響力DAO——由目標驅動的開放公共數位社區，可以開啟AI開發的新時代。這些社區可以通過將去中心化區塊鏈和治理與生成式和代理AI相結合來調整激勵機制，構建參與式、代表性和再生性AI。
集體利益未來的基礎
AI應該被視為公共物品，而不僅僅是效率工具。新的治理系統必須開放、透明和社區主導才能實現這一目標，促進智能和公平的創新與發展規劃。我們今天就可以通過擁抱網絡國家和影響力DAO的包容性、技術性和哲學性方面來構建這些系統。優先投資支持數位主權和集體關懷的基礎設施，對於設計一個造福人民而不僅僅是利潤的AI未來至關重要。
觀點作者：Jarrad Hope，Logos聯合創始人。