早在 2014 年，以太坊创始人 vitalik buterin 就已经开始思考自治代理与 dao，而在当时，这一设想对大多数人而言仍相当超前。
在他早期的构想中，正如《DAO、DAC、DA 等：不完整的术语指南》所描述的那样，DAO 是一种去中心化实体，其核心特征是“自动化在中心，人类在边缘”——通过代码而非传统的人类层级结构来维持组织效率与透明度。
十年之后，Variant 的 Jesse Walden 发布了“DAO 2.0”，重新审视自 Vitalik 早期论述以来，DAO 在现实中的演进路径。
简而言之，Walden 认为，第一波 DAO 更接近合作社形态，本质上仍是以人为中心的数字化组织，自动化并不是其最突出的特征。
不过，他同时指出，人工智能，尤其是大型语言模型（LLM）与生成式模型的发展，正在让 Vitalik 十年前设想的去中心化自治更接近落地。
但随着越来越多的 DAO 实验开始引入 AI 代理，这一趋势也带来了新的影响与问题。以下是 DAO 在纳入人工智能能力时，需要重点面对的五个关键挑战。
1. 治理结构正在发生变化
按照 Vitalik 最初的框架，DAO 的目标之一，是通过将治理规则编码到链上，减少对分层式人工决策的依赖。
在这一模式下，人类虽然位于“边缘”，但在复杂判断中依然不可或缺。而在 Walden 所描述的 DAO 2.0 语境里，人类仍然提供资本与战略方向，但组织权力的中心正在逐步偏离纯粹的人类决策。
这意味着，许多 DAO 的治理逻辑可能被重新定义。人类联盟仍会围绕结果展开协商和投票，但越来越多的运营决策，可能会受到 AI 模型学习模式的引导。如何在自动化效率与人类监督之间取得平衡，仍是一个尚未定型的重要设计问题。
2. 如何尽量减少模型错位
DAO 的早期理想之一，是借助透明且不可篡改的代码，削弱人类偏见、腐败与低效率带来的影响。
当 AI 被置于治理或执行环节后，核心挑战则从防范不可靠的人类决策，转向确保 AI 代理始终与 DAO 的目标保持一致。此时，主要风险不再只是人为勾结，还包括模型错位：即 AI 驱动的 DAO 可能围绕偏离人类预期的指标或行为进行优化。
在 DAO 2.0 范式下，这种“对齐”问题不再只是人工智能安全领域的理论讨论，而会成为切实的经济与治理议题。
对目前仅尝试基础 AI 工具的 DAO 而言，这或许还不是最紧迫的问题；但随着模型能力增强，并更深地嵌入去中心化治理结构，这一领域很可能会成为未来重点审查和持续优化的方向。
3. 新的攻击面正在出现
一个典型案例是近期的 Freysa 竞赛。在这场实验中，人类参与者 p0pular.eth 设法诱导 AI 代理 Freysa 误解其“approveTransfer”功能，最终获得了 47,000 美元的以太坊奖金。
尽管 Freysa 已设置内置保护机制，并被明确要求永远不要发送奖品，但人类仍通过提示与代码逻辑之间的互动不断施压，最终让 AI 释放了资金。
这一早期案例说明，随着 DAO 引入更复杂的人工智能模型，组织也会同步暴露于新的攻击面。正如 Vitalik 曾担忧 DO 或 DAO 可能遭遇人类串谋一样，在 DAO 2.0 阶段，系统还必须考虑针对 AI 训练数据、提示工程以及模型行为本身的对抗性输入。
未来，操纵模型推理过程、向其提供误导性的链上数据，或通过精细方式影响其参数设置，都可能演变成新型“治理接管”手段。届时，攻击的重心可能会从传统的人类多数投票博弈，转向更隐蔽、更复杂的 AI 利用路径。
4. AI 可能带来新的中心化问题
DAO 2.0 的一个潜在后果，是将重要权力转移给那些创建、训练并控制底层 AI 模型的人。这种变化可能形成新的中心化瓶颈。
原因并不复杂：训练和维护先进 AI 模型，本身就需要专业能力与基础设施支持。因此，在某些未来组织中，表面上方向由社区掌握，实际上关键控制权可能集中在少数技术专家手中。
这种情况并不难理解，但从长期来看，值得持续关注的是：这些引入 AI 的 DAO 将如何处理模型更新、参数调整、硬件配置等关键问题，以及这些技术决策能否真正保持去中心化。
5. 人类角色、战略层与社区支持面临再定义
Walden 提出的“战略与运营”区分，反映出一种可能的长期平衡：AI 负责处理日常 DAO 任务，而人类主要提供战略方向。
不过，随着 AI 模型能力继续提升，它们也可能逐步进入原本由人类主导的战略层。久而久之，处于“边缘”的人类角色或许会进一步收缩。
这也引出了一个更深层的问题：当下一波 AI 驱动 DAO 到来时，如果人类在很多场景中只负责提供资金并在旁观望，组织结构会演变成什么样？
在这种范式下，人类是否会逐渐变成影响力有限、可替代性更高的投资参与者？组织是否会从共同塑造品牌与使命的协作共同体，转向更接近由 AI 管理的自主经济机器？
可以预见，DAO 领域可能会出现更多此类组织模型：人类扮演被动股东，而非主动管理者。然而，随着真正留给人类参与的关键决策越来越少，且链上资本在其他场景中的流动变得更容易，如何维持社区长期支持，也将成为持续存在的挑战。
DAO 应如何保持主动性
值得注意的是，上述挑战并非无法应对，DAO 可以通过更有意识的制度设计进行提前准备。例如：
- 在治理层面：可以尝试保留部分高影响力决策给人类投票者，或交由轮值的人类专家委员会负责，以维持关键事项上的人工监督。
- 在模型一致性层面：可将对齐检查视为类似安全审计的常规运营支出，确保 AI 代理对公共目标的忠诚度不是一次性验证，而是持续性的责任机制。
- 在去中心化层面：DAO 可以加大社区成员的技能建设投入，减少少数“AI 专家”垄断治理的风险，并推动技术管理能力更广泛地下沉到社区内部。
- 在社区支持层面：当人类逐渐成为更多 DAO 中的被动利益相关者时，组织需要更重视叙事、共同使命与社区仪式，避免社区关系仅停留在资本配置逻辑之上。
无论接下来如何发展，可以确定的是，这一方向的演变空间仍然很大。
例如，Vitalik 最近推出的 Deep Funding，虽然并不属于 DAO 项目，但其目标是借助人工智能与人类评审机制，为以太坊开源开发探索一种新的资助模式。
这仍只是一次新的实验，但它已经反映出一个更广泛的趋势：人工智能与去中心化协作的交汇正在加速推进。随着更多机制出现并逐步成熟，DAO 很可能会继续吸收并扩展这些 AI 理念。与此同时，这些创新也会带来新的治理、技术与组织挑战，因此，尽早识别并准备应对，显得尤为重要。
