好久不见。在这一期“漫谈”节目中，我们邀请了播客的老朋友超哥（Chao Wang），聊聊他最近的一项有趣研究。他构建了一个由大语言模型（LLM）组成的“算法委员会”，对 Nouns DAO 历史上的 508 个真实提案进行全量模拟评估，复盘并推演了这笔巨额国库资金在不同治理逻辑下本该如何被分配。

这不仅仅是一场技术实验，更是一次对人类治理历史的“祛魅”与反思。当 AI 拒绝模仿人类的决策时，它揭示了什么？当 Nouns DAO 被戏称为“分赃DAO”时，我们还能在昂贵的沙盒里找到意义吗？

时间轴 (Timeline)：

• 00:08 开场： 为什么还是 Nouns？一个理想的“玻璃盒”理论现场。
• 04:06 实验动机： 我们无法拿上市公司开刀，但 DAO 提供了完美的透明数据。
• 06:43 实验设计： 当我们把 508 个历史提案扔给 7 个不同性格的 AI 代理人（Agent）。
• 08:18 核心发现： AI 的决策有理有据，但我们要如何面对它的“不稳定性”？
• 10:12 分层架构： 别信 AI 的“投票”，要信 AI 的“理由”（Tiered Trust 框架）。
• 14:31 差异的价值： 为什么 AI 的模拟结果与人类历史发生了巨大偏差？
• 16:21 模拟 vs 优化： 既然人类投得很烂，AI 就不该模仿人类，而应追求更优解。
• 20:06 参与者视角： 剥开洋葱后，Nouns DAO 是一个无头品牌，还是一个“分赃DAO”？
• 30:00 治理速通 (Governance Speedrun)： DAO 是如何在几年内跑完人类几百年的治理弯路的？
• 38:53 数字治理的未来指针： AI 辅助、预测市场与隐私社会。
• 56:18 思想实验： Ralph Merkle 的“幸福指数”预测市场与 MetaDAO 的局限性。
• 74:40 结语： 哲学是 AI 的工程实践。

1. 什么是“可编程的治理参与者”？不再把 AI 视为冷冰冰的工具，而是通过提示词（Prompt）赋予其特定的人设（Persona）。在实验中，超哥设计了“财政保守派”、“创新狂热者”、“理性 AI”等不同角色，它们能像真正的利益相关者一样进行博弈。

2. AI 治理的“分层信任” (Tiered-Trust Framework)这是论文提出的核心实操建议：

• 不可靠层： AI 的最终投票（Yes/No）。它对参数非常敏感，容易动摇。
• 可靠层： AI 的文本理由。即使两次投票结果相反，AI 给出的逻辑分析往往是惊人一致且高质量的。
• 结论： AI 不该是最终决策者，而应该是人类的“魔鬼代言人”和思维脚手架。

3. “治理速通” (Governance Speedrun) 理论超哥在节目中提出的精彩观点。DAO 就像是一场高倍速的社会实验，它用极短的时间、极高的资金成本，把人类历史上关于寡头、贿选、分赃、公共物品困境等治理难题全部“通关”了一遍。这些失败的沙盒，是留给未来的宝贵遗产。

4. 预测市场与幸福指数讨论了密码学先驱 Ralph Merkle 在 2016 年提出的治理构想：利用预测市场来决定“如何做”（How），利用全员投票来决定“想要什么”（What，例如年度幸福指数）。这与后来 MetaDAO 的 Futarchy 实践有异曲同工之妙，但也面临现实世界的复杂性挑战。

• 本期讨论的论文：Assisted Governance with LLM-based Algorithmic Committees by Chao Wang
• 提到的项目/组织：
  Nouns DAO
  MetaDAO (Futarchy)
  DUNA (Wyoming DUNA)
• 提到的概念/人物：
  Ralph Merkle 的治理论文 DAOs, Democracy and Governance
  《乌合之众》（The Crowd: A Study of the Popular Mind）与《群体的智慧》 (The Wisdom of Crowds)
• 嘉宾社交媒体：
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  主播的 Farcaster