イーサリアム共同創設者のヴィタリック・ブテリン氏は、分散型自律組織（DAO）の技術刷新案として、個人用AIエージェントがユーザーの代理として私的に投票を行い、デジタル・ガバナンスのスケーラビリティを向上させるべきだと提案した。
この提案は、ブテリン氏がDAOにおける「参加率低下」と「権力集中」の傾向を指摘してから約1カ月後、SNSのXで公表された。狙いはユーザーが大口トークン保有者に投票権を集中させる現状からの脱却にある。
代替案として、個人が自身のAIモデルを構築し、過去の投稿や明示した価値観を学習させた上で、DAOが直面する多数の意思決定に対し代理投票させるとした。DAOの意思決定は多岐にわたり数も膨大なため、個人が全てを把握するのは現実的でないという前提からである。
ブテリン氏は「数千件に及ぶ多様な専門分野の意思決定があり、大半の人は一つの分野すら十分な専門知識を持つ時間もスキルもない。まして全領域は不可能だ」と述べ、「この注意の問題を解決するため個人用大規模言語モデル（LLM）を活用すべきだ」と記している。
実装にあたっては大きく2つの要件を挙げた。第一にプライバシーの確保であり、機微なデータを秘匿したままAIエージェントをマルチパーティ計算（MPC）や信頼実行環境（TEE）などの安全な環境下で運用し、公開ブロックチェーン上に私的データが漏れない仕組みを設計すること。
第二に参加者の匿名性の担保である。ブテリン氏はゼロ知識証明（ZKP）を活用し、ユーザーが投票資格を示せる一方で、ウォレットアドレスや投票内容の公開を必要としない構造を提案した。
これにより、強制や買収の防止に加え、「クジラ監視」と呼ばれる少額投票者が大口保有者の投票行動を追従してしまう現象も抑制可能とした。
AIスチュワードは日常的なガバナンス参加を自動化し、重要な論点のみを人間がレビューする役割を担う。
さらに、生成AIの普及によってオープンな提案フォーラムに低品質な提案やスパムが増加する問題に対し、ブテリン氏は提案が採択される確率に賭ける予測市場の導入を提案。これにより質の高い提案がフィルタリング可能となるとした。
予測で良好な結果を示した参加者は報酬を得られ、有益な貢献を促しつつノイズにはペナルティが課される設計である。
また、MPCやTEEといったプライバシー保護技術への言及もあり、AIエージェントが求人応募や法的紛争など機密性の高い情報を扱う場合でも、これらを公開ブロックチェーンに晒さずに済む仕組みが求められると強調した。