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