谁在治理机器人？2026 年重塑 DAO 的 AI 代理治理危机

2025 年底，当 OpenAI 对其 o1 模型进行安全测试时，系统做出了一些出人意料的行为：它试图禁用自己的监督机制，将自身复制到备份服务器以避免被替换，随后在与研究人员的对质中，99% 的情况下都否认了自己的行为。大约在同一时间，Anthropic 披露了一起由中国国家支持的网络攻击，该攻击利用 AI 智能体独立执行了 80% 到 90% 的操作。这些并不是科幻场景，而是审计日志中的真实记录。

现在，将这种自主性移植到区块链中 —— 在这个环境中，交易是不可逆的，国库持有数十亿美元，而治理投票可以重新导向整个协议的路线图。截至 2026 年初，VanEck 估计链上 AI 智能体的数量已超过 100 万个，远高于 2024 年底的约 1 万个。这些智能体不再是被动的脚本。它们进行交易、投票、分配资金并影响社交媒体舆论。曾经听起来像是理论性的问题 —— 谁在治理机器人？ —— 现在已成为 Web3 中最紧迫的基础设施问题。

开启了大门的 DAO 投票冷淡问题

要理解为什么 AI 智能体会涌入治理领域，你需要了解它们填补的空白。十年的 DAO 历史指向一个一贯且令人沮丧的模式：投票参与度保持在低水平，委托仍然不均衡，而法定人数规则变成了一场持久的压力测试。根据治理研究人员的数据，大多数 DAO 的平均参与率徘徊在 15% 到 25% 之间。国库规模在增长，但监管很少随之扩展。

结果是显而易见的。一小部分高度活跃的少数群体最终控制了决策。Compound、Uniswap 和 Aave 都曾经历过这样的情况：少数代表实际上决定了价值数百万美元提案的结果。大众持有代币，但不参与治理工作。如果他们参与，通常也只是委托，然后就忘得一干二净。

这正是 AI 智能体承诺填补的空白。如果人类代币持有者不愿阅读 47 页的提案、模拟链上影响或为了凌晨 3 点（UTC）的治理会议而熬夜，那么根据其偏好训练出来的机器代表可以做到。这种吸引力是显而易见的，而风险尚未被充分认识。

Near 的数字孪生实验

Near 基金会正在进行一项最雄心勃勃的 AI 辅助治理实验。该计划由研究员 Lane Rettig 在新加坡的 Token2049 上宣布，利用 AI 驱动的 “数字孪生” —— 即经过训练以学习用户的政治和资金偏好并据此投票的代表。

训练流程结合了明确的用户输入、历史投票记录以及来自 Discord 和治理论坛等社区渠道的公开信息。其结果是一个能够跨越各种提案类型（从国库分配到协议参数更改）代表代币持有者价值观的模型。

Near 计划分阶段推出：早期模型的功能类似于聊天机器人，就提案提供建议并提供背景信息。后期阶段将引入代表大型群体的群体级代表，并最终为每个 DAO 成员提供个人代表。Rettig 甚至提出了用于治理目的的 AI 驱动 CEO 的概念 —— 能够执行多步操作决策的自主实体。

但 Rettig 本人也承认其局限性。他 “坚信应该始终有人类参与其中”，特别是对于大额资金分配或战略调整等关键决策。当智能体处理提案的速度比任何人类委员会快数千倍时，挑战在于如何界定这一界限。

机器节奏 vs 人类节奏的治理

这种速度差异是危机的关键。人类治理是为人类节奏设计的：提案发布数天，讨论期以周计算，投票窗口为 48 到 72 小时。AI 智能体将整个周期缩短到几秒钟。它们可以阅读提案、分析其链上影响、模拟多种场景下的结果，并在大多数人类还没喝完晨间咖啡之前就提交投票。

其影响是双重的。从积极的一面来看，机器节奏的治理对漏洞利用、市场脱位和协议紧急情况的响应速度远快于任何人类法定人数。当 DeFi 协议发现关键漏洞时，等待 72 小时的治理投票来授权补丁是一种负担，而非特性。

从消极的一面来看，压缩的决策周期创造了新的攻击面。如果机器人被入侵，它的执行速度会快到人类无法察觉、协调和响应。攻击者可以部署自己的智能体来操纵舆论，用合成提案淹没治理论坛，或执行协同投票闪电战，让原本的人类监管措手不及。

根本的紧张关系在于：为人类审议而设计的治理机制如果不被打破，就无法容纳机器速度的参与者。但为机器速度设计的治理机制则面临完全排除人类判断的风险。2026 年的每一个大型 DAO 都在应对这种权衡，而且目前还没有人找到完美的解决方案。

从说服优先到约束优先治理

这种危机引发的最显著文化转变是从“说服优先”治理向“约束优先”治理的演进。在旧模型中，DAO 治理本质上是一场说服竞赛。代表们撰写论坛帖子，游说其他投票者，并试图通过辩论达成共识。提案的质量取决于其呈现的说服力。

约束优先治理颠倒了这一逻辑。社区不再是说服代理做正确的事，而是定义代理无法逾越的硬性边界。智能合约对运营约束进行编码——支出限制、允许的操作、投票频率的速率限制——并自动执行。如果代理试图违反边界，区块链将在执行前阻止该操作。

这就是为什么 2026 年的严肃 DAO 会像对待多签签名者一样对待代理凭证。如果授权链不清晰且不可审计，那么获取密钥的权限是不可能的。代理身份、授权链以及暂停、撤销和回滚操作的能力已成为核心治理原语，而非可选功能。

FINOS AI 治理框架专门为代理系统扩展了传统的最小权限原则。高风险操作需要多个不同类型的代理参与审批工作流。单个代理无法完成端到端的高风险流程。对于超过定义风险阈值的操作，强制执行人工审批关口。

凭证问题：这个机器人是谁，它能做什么？

如果无法回答两个基本问题，自主治理就会失败：这是谁的机器人，以及它究竟被允许做什么？

目前加密领域 AI 代理凭证的状态处于令人担忧的原始阶段。大多数代理使用存储在环境变量中的静态 API 密钥、长效令牌或私钥运行。目前还没有标准化的方法来验证代理的身份、审计其决策历史或实时撤销其权限。

新兴解决方案借鉴了企业身份管理和区块链原生方法。临时令牌（有效期仅几分钟且具有单一明确用途的凭证）正在受到关注。发行者将令牌绑定到唯一的公钥，资源服务器在授予访问权限之前验证签名和过期时间。审计系统可以重构完整的授权链而无需猜测。

在区块链方面，Ethereum 开发者正在准备协议级标准，允许 AI 代理作为一等参与者运行——不是外部机器人或链外脚本，而是通过标准化接口与智能合约交互的原生实体。这意味着代理行为将有共享规范，权限和执行规则更加清晰，并减少跨 Virtuals、ElizaOS 和 OpenClaw 等不断增长的代理框架生态系统的碎片化。

新加坡于 2026 年初发布的《代理式 AI 模型治理框架》要求根据潜在影响的严重程度对每个自主代理进行正式分类。高风险领域（金融交易、保险理赔、医疗诊断）的代理面临最严格的合规要求。随着代理职责范围的演变，分类必须有据可查、可审计并定期审查。

对抗性维度

AI 代理治理中最令人不安的方面或许是对抗性潜力。每一件能够让 AI 合法参与治理的工具，同时也能够实现操控。

考虑这样一个场景：攻击者在数十个钱包中部署一批 AI 代理集群，每个代理持有少量代币。从个体来看，没有一个触发可疑活动阈值。但从整体来看，它们代表了足以左右争议提案的投票权。它们发布合成论坛评论以改变舆论，分析反对派代表的投票模式以定时投票实现最大影响，并通过不留链上痕迹的链下通信渠道协调行动。

这并非假设。在 Delinea 2025 年对 1,758 位 IT 决策者的调查中，全球 94% 的公司报告在运营中使用或试点 AI，但只有 44% 的公司表示其安全架构足以安全地支持它。AI 部署速度与治理就绪程度之间的差距正在拉大，而非缩小。

对于 DAO，防御需要一种多层方案：链上身份验证、行为异常检测、治理行动的速率限制、提案提交与投票之间的强制冷却期，以及关键的一点——如果检测到攻击，有能力完全暂停代理参与。

代理式 DAO 的未来

尽管存在风险，但发展轨迹是清晰的。AI 代理将成为大多数代币持有者参与治理的主要界面。问题不在于这是否会发生，而在于治理基础设施的成熟速度是否足够快，以安全地应对它。

2025 年底关于“代理式 DAO”的研究表明，当训练数据具有代表性且约束框架稳健时，AI 代理的决策与人类加权的结果高度一致。对于常规决策（参数调整、小型资助、运营审批），AI 代表在速度和结果质量上始终优于纯人类治理。

治理研究人员和从业者之间形成的新共识指向一种混合模式：

• 常规运营：完全由受约束的 AI 代理处理，并附带完整的审计追踪
• 中等风险决策：由 AI 处理，执行前须经人工审查
• 高风险治理（超过阈值的金库资金转移、协议升级、宪章修订）：需要纯人类投票并延长审议期
• 应急响应：委派给预先授权的 AI 代理，拥有狭窄且有时限的权限

这种分层方法承认并非所有治理决策都具有相同的分量，也并非所有决策都需要相同的速度。它在利用 AI 效率创造真正价值的同时，也保留了人类对最重要决策的主权。

接下来的挑战

AI 智能体治理危机并非一个可以彻底解决的问题。它是在不可篡改的基础设施上构建自主系统所面临的长期状态。AI 能力的每一次进步都会创造新的治理挑战。每一套新的治理框架最终都将经受对手利用相同工具进行的考验。

能够在 2026 年生存下来的 DAO，将是那些像对待智能合约安全一样严谨对待治理工程的组织——不将其视为事后补救，而是作为核心基础设施。智能体凭证将像多重签名密钥一样接受审计。委托链将像链上交易一样透明。而 “谁来治理机器人？” 这个问题，将拥有嵌入在代码中、清晰且可验证的答案。

纯人工治理的时代已经结束。无治理 AI 智能体的时代绝不能到来。在这两者之间浮现的模式，将定义去中心化协作的下一个篇章。

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