O termo inteligência artificial (IA) faz parte do jargão dominante desde o final de 2022. No entanto, sempre que surgem discussões em torno desta tecnologia revolucionária, o foco parece estar centrado principalmente em aspectos como o uso de algoritmos de ponta e o poderoso hardware que impulsiona esses sistemas. 

No entanto, um componente igualmente crucial que muitas vezes passa despercebido são os conjuntos de dados que alimentam esses modelos de IA. Ao longo do último ano, tornou-se cada vez mais claro que a qualidade e a quantidade de informação fornecida a estes sistemas complexos são fundamentais para o sucesso dos sistemas de IA. Mas quem recolhe estes dados e como podemos garantir que são diversos, precisos e de origem ética?

Tradicionalmente, a recolha de dados de IA tem sido domínio de especialistas e equipas especializadas. Esta abordagem, embora produza sem dúvida conjuntos de dados de alta qualidade, conduz frequentemente a estrangulamentos no processo de formação em IA, especialmente quando se trata da introdução de preconceitos individuais. Portanto, não se trata apenas de ter dados suficientes; trata-se de ter os dados certos que representem uma ampla gama de perspectivas e casos de uso. 

Neste contexto, as discussões relativas às «infraestruturas descentralizadas de IA» estão a começar a ganhar muita força recentemente, especialmente porque oferecem uma solução legítima para democratizar a recolha de dados de IA e acelerar a inovação no terreno. Até este ponto, a NeurochainAI, um fornecedor de infraestrutura de IA pronta para uso, aproveita um módulo desenvolvido pela comunidade chamado “AI Mining”, permitindo que indivíduos participem de várias tarefas de coleta e validação de dados – transformando efetivamente seus apoiadores em um vasto e diversificado conjunto de dados. rede de coleta.

Simplificando o Complexo 

Olhando de fora, a genialidade dos sistemas descentralizados de coleta de dados de IA reside em sua capacidade de dividir tarefas complexas em pedaços gerenciáveis ​​e pequenos que não exigem conhecimento especializado. Esta abordagem, muitas vezes referida como “microtrabalho”, permite que praticamente qualquer pessoa com formação básica contribua para o desenvolvimento da IA.

O ‘Data Launchpad’ da NeurochainAI incorpora essa abordagem de forma que os desenvolvedores ou empresas de IA comecem enviando tarefas de coleta ou validação de dados. Essas tarefas são então meticulosamente divididas em instruções que qualquer pessoa pode seguir. Os membros da comunidade, chamados de “Mineiros de IA”, podem selecionar tarefas que lhes interessam e concluí-las usando seu hardware de consumo dentro de suas respectivas DePINs (Redes de Infraestrutura Física Descentralizada) - ou seja, ecossistemas digitais localizados que aproveitam o hardware do consumidor para executar tarefas computacionais, distribuindo assim o carga de trabalho em uma rede de dispositivos.

Os dados recolhidos são posteriormente validados por outros membros da comunidade, garantindo precisão e qualidade. Os colaboradores são devidamente recompensados ​​pelos seus esforços, promovendo um cenário mutuamente benéfico tanto para os desenvolvedores de IA como para a comunidade.

Além disso, o modelo da NeurochainAI aborda um dos desafios mais urgentes da IA: o seu monumental consumo de energia. Os data centers tradicionais de IA consomem grandes quantidades de energia, com algumas estimativas sugerindo que, até 2027, poderão consumir tanta eletricidade quanto toda a Holanda.

Além disso, um estudo da Agência Internacional de Energia estima que estes centros de dados poderão ver o seu consumo de energia aumentar para entre 620 e 1.050 TWh até 2026 – equivalente às necessidades energéticas da Suécia e da Alemanha, respetivamente. A abordagem da NeurochainAI distribui essa carga computacional, reduzindo potencialmente a pegada energética geral do desenvolvimento de IA.

Desbloqueando Novas Fronteiras 

Do jeito que as coisas estão, as implicações da coleta democratizada de dados de IA parecem ser bastante abrangentes e estimulantes. Ao eliminar alguns dos estrangulamentos associados às práticas de “recolha de dados apenas por especialistas”, é possível que possamos testemunhar uma explosão de aplicações de IA em campos que têm sido historicamente mal servidos devido à falta de conjuntos de dados relevantes.

Por exemplo, pode-se imaginar modelos de IA que possam compreender e gerar informações de alta qualidade em línguas raras (graças aos dados recolhidos por falantes nativos em todo o mundo). Da mesma forma, também podem surgir novos casos de utilização de IA médica, como aqueles que conseguem reconhecer sintomas de doenças raras, treinados com base em dados fornecidos por pacientes e profissionais de saúde em todo o mundo. As possibilidades são literalmente infinitas!

Por último, mas não menos importante, esta abordagem democratizada poderia levar a um desenvolvimento de IA mais ético e transparente. Quando a recolha de dados é um esforço comunitário, há inerentemente mais supervisão e diversidade no processo. 

Portanto, à medida que olhamos para um futuro impulsionado pela IA, plataformas como a NeurochainAI não estão apenas mudando a forma como coletamos informações para o treinamento de dados de IA; eles estão remodelando completamente a paisagem que cerca este domínio.