Các Tổ Chức Tự Trị Phi Tập Trung (DAO) phải đối mặt với những thách thức hệ thống làm suy yếu mục tiêu của họ về quản trị tham gia và minh bạch, đặc biệt là do các cơ chế ủy quyền dẫn đến sự tập trung nghiêm trọng quyền biểu quyết. Mặc dù mục đích của việc ủy quyền là để giảm thiểu sự thờ ơ của cử tri bằng cách cho phép những người nắm giữ token ủy quyền phiếu bầu của họ, nhưng việc thực hiện hiện tại, thường trên các nền tảng phổ biến như Tally, lại củng cố những thiên lệch cấu trúc và dẫn đến quyết định bị thiên lệch. Một phát hiện chính của một nghiên cứu mới là quản trị DAO chịu ảnh hưởng của động lực "người giàu càng giàu hơn". Các giao diện ủy quyền thường xếp hạng các đại biểu theo Quyền Biểu Quyết hoặc Số Lượng Ủy Quyền Nhận Được, thúc đẩy một vài đại biểu nổi bật tích lũy ảnh hưởng không tương xứng bất kể sự phù hợp của họ với lợi ích của cộng đồng rộng lớn hơn. Nghiên cứu, kết hợp dữ liệu lưu trữ trên chuỗi từ năm giao thức lớn (Uniswap, Aave, Arbitrum, ENS và Compound) với các cuộc thảo luận ngoài chuỗi từ 14 diễn đàn quản trị DAO, đã chứng minh rằng các lựa chọn ủy quyền hiện tại thường không phù hợp với các ưu tiên được thể hiện của những người nắm giữ token. Phân tích cho thấy mức độ tập trung cực kỳ cao trong các DAO: Sở hữu token là rất không đồng đều, với hệ số Gini trên 0.99 cho các giao thức lớn như Aave, Compound, ENS và Uniswap. Sự mất cân bằng này càng được khuếch đại khi các token được ủy quyền, với hệ số Gini cho quyền biểu quyết đều vượt quá 0.94. Trong cả Compound và Uniswap, chỉ cần từ 13 đến 16 đại biểu để kiểm soát ngưỡng 50\% quyền lực được ủy quyền. Mô hình hóa việc ủy quyền như một đồ thị có hướng đã xác nhận cấu trúc "trục và vành" không đồng nhất. Topology này cho thấy nhiều người ủy quyền có mức độ thấp kết nối với một vài đại biểu có mức độ cao, đây là một cơ chế chính để củng cố ảnh hưởng. Thực tiễn phổ biến của những người ủy quyền chỉ ủy quyền quyền lực cho một đại biểu duy nhất cũng góp phần vào sự tập trung này. Để đo lường sự không phù hợp, nghiên cứu đã phát triển một phương pháp để định lượng lợi ích của cử tri: Một quy trình chính xác đã được sử dụng để liên kết tên người dùng diễn đàn với địa chỉ trên chuỗi thông qua hồ sơ đại biểu Tally và đăng ký ENS, cho phép kết nối các cuộc thảo luận với hành vi bỏ phiếu. Trích xuất dựa trên LLM: Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs), cụ thể là một biến thể của GPT-5, đã được áp dụng cho hơn 15,000 bài đăng trên diễn đàn để trích xuất từ khóa chủ đề, cảm xúc và tín hiệu ý thức hệ. Các hồ sơ từ khóa này đã được chuyển đổi thành các vector ngữ nghĩa và phân cụm, tiết lộ năm nhóm lợi ích cử tri khác nhau, bao gồm Tài Chính (ngân quỹ, trách nhiệm), Quản Trị (nguyên tắc, hàng hóa công), và Tài Chính DeFi Arbitrum (quản lý rủi ro, thanh khoản). Kết luận Các phát hiện cho thấy rằng các giao diện hiện tại, bằng cách thúc đẩy sự nổi bật hơn là sự phù hợp, làm trầm trọng thêm sự tập trung. Nghiên cứu lập luận rằng việc kết hợp sự phù hợp lợi ích vào các quy trình ủy quyền, có thể bằng cách làm cho sự phù hợp trở nên minh bạch hơn với người dùng, có thể giúp phân phối lại sự hỗ trợ của những người ủy quyền một cách công bằng hơn và cải thiện tính công bằng và đại diện của việc ra quyết định trong DAO. Vì nhiều điều tương tự cũng áp dụng cho tất cả các mạng proof of stake và dPOS, họ đã thất bại trong tất cả các mục tiêu của mình. PoS và DAO có nghĩa là người giàu càng giàu hơn trên sự hy sinh của những nhà đầu tư nhỏ không thấy được.