Autor: Will Ogden Moore, compilado por: 0xjs@金财经
A IA é uma das tecnologias emergentes mais promissoras deste século, com potencial para aumentar exponencialmente a produtividade humana e impulsionar avanços médicos. Embora a IA possa ser importante hoje, o seu impacto só irá crescer, com a PwC a estimar que se transformará numa indústria de 15 biliões de dólares até 2030.
No entanto, esta tecnologia promissora também enfrenta desafios. À medida que a tecnologia da IA se torna mais poderosa, a indústria da IA torna-se extremamente concentrada, com o poder concentrado nas mãos de algumas empresas, o que pode prejudicar a sociedade. Também levanta sérias preocupações sobre deepfakes, preconceitos incorporados e riscos de privacidade de dados. Felizmente, a Crypto e a sua natureza descentralizada e transparente oferecem soluções potenciais para alguns destes problemas.
Neste artigo exploraremos os problemas causados pela IA centralizada e como a IA descentralizada pode ajudar a resolver alguns de seus males, e discutiremos a atual intersecção entre criptografia e IA, destacando aplicações de criptografia no campo que estão mostrando sinais de adoção precoce.
Problemas com IA centralizada
Hoje, o desenvolvimento da IA enfrenta certos desafios e riscos. Os efeitos de rede e os requisitos intensivos de capital da IA são tão significativos que muitos criadores de IA fora de grandes empresas tecnológicas, tais como pequenas empresas ou investigadores académicos, ou têm dificuldades em obter os recursos necessários para o desenvolvimento da IA ou são incapazes de rentabilizar o seu trabalho. Isto limita a concorrência e a inovação globais em IA.
Como resultado, a influência sobre esta tecnologia crítica está concentrada nas mãos de algumas empresas, como a OpenAI e a Google, levantando sérias questões sobre a governação da IA. Em fevereiro, por exemplo, o gerador de imagens de IA do Google, Gemini, expôs preconceitos raciais e imprecisões históricas, ilustrando como a empresa manipulou seus modelos. Além disso, a decisão de novembro passado do conselho de administração de seis membros de demitir o CEO da OpenAI, Sam Altman, expôs o fato de que um punhado de pessoas controla as empresas que desenvolvem esses modelos.
À medida que a IA cresce em influência e importância, muitos estão preocupados que uma empresa possa ganhar controlo sobre a tomada de decisões num modelo de IA que poderia ter um enorme impacto na sociedade, erguendo barreiras de protecção, operando à porta fechada ou manipulando o modelo para seu próprio benefício. — —mas às custas de outros membros da sociedade.
Como a IA descentralizada pode ajudar
A IA descentralizada refere-se a serviços de IA que aproveitam a tecnologia blockchain para distribuir a propriedade e a governação da IA de uma forma concebida para aumentar a transparência e a acessibilidade. A Grayscale Research acredita que a IA descentralizada tem o potencial de libertar estas decisões importantes de sistemas fechados e torná-las propriedade pública.
A tecnologia Blockchain pode ajudar os desenvolvedores a ter maior acesso à IA e reduzir o limite para que desenvolvedores independentes desenvolvam e monetizem seus trabalhos. Acreditamos que isto pode ajudar a melhorar a inovação e a concorrência globais da IA e a manter o equilíbrio com modelos desenvolvidos por gigantes da tecnologia.
Além disso, a IA descentralizada ajuda a democratizar o investimento em IA. Atualmente, existem poucas outras formas de colher os benefícios financeiros associados ao desenvolvimento da IA, a não ser através de um punhado de ações de tecnologia. Ao mesmo tempo, quantidades significativas de capital privado são atribuídas a startups de IA e empresas privadas (47 mil milhões de dólares em 2022, 42 mil milhões de dólares em 2023). Como resultado, apenas um pequeno grupo de capitalistas de risco e investidores credenciados tem acesso aos benefícios financeiros destas empresas. Em contraste, os criptoativos de IA descentralizados estão disponíveis para todos, permitindo que todos possuam uma parte do futuro da IA.
Onde está a intersecção entre criptografia e IA hoje?
Hoje, a intersecção entre criptomoeda e IA ainda está nos seus estágios iniciais em termos de maturidade, mas a resposta do mercado tem sido encorajadora. Em maio de 2024, o retorno do campo de IA para ativos criptográficos era de 20%, superando todas as faixas criptográficas, exceto Moedas (Figura 1). Além disso, de acordo com o provedor de dados Kaito, o tópico IA atualmente é responsável pela maior “partilha mental narrativa” nas plataformas sociais em comparação com outros tópicos, como finanças descentralizadas, Camada 2, moedas meme e ativos do mundo real.
Recentemente, alguns grandes nomes começaram a abraçar esta intersecção emergente, trabalhando para resolver as deficiências da IA centralizada. Em março deste ano, Emad Mostaque, o fundador da conhecida empresa de IA Stability AI, deixou a empresa para buscar a IA descentralizada. Ele disse que "é hora de garantir que a IA permaneça aberta e descentralizada". Além disso, o empresário de criptomoedas Erik Vorhees lançou recentemente o Venice.ai, um serviço de IA focado na privacidade com criptografia de ponta a ponta.
Figura 1: Até agora neste ano, a trilha de IA superou quase todas as trilhas de criptografia
Podemos dividir a interseção de criptografia e IA em três subcategorias principais:
1. Camada de infraestrutura: rede que fornece uma plataforma para desenvolvimento de IA (como NEAR, TAO, FET)
2. Recursos necessários para IA: ativos que fornecem recursos essenciais (computação, armazenamento, dados) necessários para o desenvolvimento de IA (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
3. Resolver problemas de IA: Ativos que tentam resolver problemas relacionados à IA, como o surgimento de bots e deepfakes, e validação de modelo (por exemplo, WLD, TRAC, NUM)
Figura 2: Mapa de mercado de IA e criptografia
Fonte: Investimentos em tons de cinza
Uma rede que fornece infraestrutura para o desenvolvimento de IA
A primeira é uma rede que fornece uma arquitetura aberta e sem permissão, construída especificamente para o desenvolvimento geral de serviços de IA. Estes ativos não se concentram num tipo de produto ou serviço de IA, mas sim na criação da infraestrutura subjacente e dos mecanismos de incentivo para várias aplicações de IA.
Near se destaca nesta categoria, sendo seus fundadores cocriadores da arquitetura “Transformer” que alimenta sistemas de IA como ChatGPT. No entanto, a empresa aproveitou recentemente a sua experiência em IA para revelar os seus esforços para desenvolver “IA de propriedade do utilizador” através de uma divisão de I&D liderada por um antigo consultor de engenharia de investigação da OpenAI. No final de junho de 2024, a Near lançou seu programa de incubadora de IA para o desenvolvimento de modelos básicos nativos do Near, plataformas de dados de aplicativos de IA, estruturas de agentes de IA e mercados de computação.
Bittensor fornece outro exemplo potencialmente convincente. Bittensor é uma plataforma que usa tokens TAO para incentivar financeiramente o desenvolvimento de IA. Bittensor é a plataforma subjacente para 38 sub-redes (sub-redes), cada uma com diferentes casos de uso, como chatbots, geração de imagens, previsão financeira, tradução de idiomas, treinamento de modelos, armazenamento e computação. A rede Bittensor recompensa os mineradores e validadores de melhor desempenho em cada sub-rede com tokens TAO e fornece aos desenvolvedores uma API sem permissão para construir aplicativos de IA específicos consultando mineradores na sub-rede Bittensor.
Esta categoria também inclui outros protocolos como Fetch.ai e Allora Network. Fetch.ai, uma plataforma para desenvolvedores criarem assistentes de IA complexos, ou “agentes de IA”, fundiu-se recentemente com AGIX e OCEAN, com um valor combinado de aproximadamente US$ 7,5 bilhões. A outra é a rede Allora, uma plataforma focada na aplicação de IA a aplicações financeiras, incluindo bolsas descentralizadas e estratégias de negociação automatizadas para mercados de previsão. A Allora, que ainda não lançou um token, levantou uma rodada de financiamento estratégico em junho, elevando seu financiamento total para US$ 35 milhões em capital privado.
Recursos necessários para o desenvolvimento de IA
A segunda categoria inclui ativos que fornecem os recursos necessários para o desenvolvimento da IA na forma de computação, armazenamento ou dados.
A ascensão da inteligência artificial criou uma demanda sem precedentes por recursos computacionais na forma de GPUs. Mercados de GPU descentralizados como Render (RNDR), Akash (AKT) e Livepeer (LPT) fornecem um suprimento de GPUs ociosas para desenvolvedores que precisam de computação para treinamento de modelo, inferência de modelo ou renderização de IA generativa em 3D. Hoje, estima-se que o Render ofereça cerca de 10.000 GPUs com foco em artistas e IA generativa, enquanto o Akash oferece 400 GPUs com foco em desenvolvedores e pesquisadores de IA. Enquanto isso, Livepeer anunciou recentemente planos para sua nova sub-rede de IA, que visa concluir tarefas como texto para imagem, texto para vídeo e imagem para vídeo até agosto de 2024.
Além de serem computacionalmente intensivos, os modelos de IA também requerem grandes quantidades de dados. Como resultado, a procura por armazenamento de dados aumentou significativamente. Soluções de armazenamento de dados como Filecoin (FIL) e Arweave (AR) podem servir como alternativas de rede seguras e descentralizadas para armazenar dados de IA em servidores AWS centralizados. Essas soluções não apenas fornecem armazenamento econômico e escalável, mas também melhoram a segurança e a integridade dos dados, eliminando pontos únicos de falha e reduzindo o risco de violações de dados.
Finalmente, os serviços de IA existentes, como OpenAI e Gemini, fornecem acesso contínuo a dados em tempo real via Bing e Google Search, respectivamente. Isso coloca todos os outros desenvolvedores de modelos de IA fora dessas empresas de tecnologia em desvantagem. No entanto, serviços de coleta de dados como Grass e Masa (MASA) podem ajudar a nivelar o campo de atuação, pois permitem que os indivíduos monetizem os dados de seus aplicativos, usando-os para treinamento de modelos de IA, enquanto mantêm o controle sobre seus dados pessoais e privacidade.
Ativos que tentam resolver problemas relacionados à IA
A terceira categoria inclui ativos que tentam resolver problemas relacionados à IA, incluindo o surgimento de bots, deepfakes e proveniência de conteúdo.
Um grande problema agravado pela IA é a proliferação de bots e desinformação. Os deepfakes gerados por IA já estão a ter impacto nas eleições presidenciais na Índia e na Europa, com os especialistas “muito assustados” de que a próxima campanha presidencial envolva um “tsunami de desinformação” fortemente impulsionado por deepfakes. Os ativos que buscam ajudar a resolver problemas relacionados a deepfakes estabelecendo fontes verificáveis de conteúdo incluem Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) e Story Protocol. Além disso, a Worldcoin (WLD) procura resolver o problema dos bots, provando a humanidade de uma pessoa através de um identificador biométrico exclusivo.
Outro risco da IA é garantir a confiança no próprio modelo. Como podemos confiar que os resultados de IA que recebemos não foram adulterados ou manipulados? Vários protocolos estão trabalhando atualmente para ajudar a resolver esse problema por meio de criptografia, provas de conhecimento zero e criptografia totalmente homomórfica (FHE), incluindo Modulus Labs e Zama.
para concluir
Embora estes ativos descentralizados de IA tenham feito progressos iniciais, ainda estamos no primeiro turno desta intersecção. No início deste ano, o famoso capitalista de risco Fred Wilson disse que a IA e a criptomoeda são "duas faces da mesma moeda" e "a web3 nos ajudará a confiar na IA". À medida que a indústria de IA continua a amadurecer, a Grayscale Research acredita que esses casos de uso de criptografia relacionados à IA se tornarão cada vez mais importantes, com as duas tecnologias em rápida evolução provavelmente apoiando o crescimento uma da outra.
Há muitos sinais de que a IA está a chegar e terá impactos de longo alcance, tanto positivos como negativos. Ao aproveitar as propriedades da tecnologia blockchain, acreditamos que a criptografia pode, em última análise, ajudar a mitigar alguns dos perigos representados pela IA.