Autor original: Will Ogden Moore
Compilação original: Luffy, Foresight News
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A inteligência artificial (IA) é uma das tecnologias emergentes mais promissoras deste século, prometendo aumentar exponencialmente a produtividade humana e impulsionar avanços médicos. Embora a inteligência artificial já tenha deixado a sua marca, a sua influência será ainda maior no futuro. A PricewaterhouseCoopers estima que crescerá e se tornará uma enorme indústria de US$ 15 trilhões até 2030.
No entanto, esta tecnologia promissora também enfrenta desafios. À medida que a tecnologia de inteligência artificial se torna cada vez mais poderosa, a indústria da inteligência artificial tornou-se extremamente centralizada, com o poder concentrado nas mãos de algumas empresas, o que representa uma ameaça potencial para toda a sociedade humana. A inteligência artificial também levanta sérias preocupações sobre deepfakes, preconceitos e riscos de privacidade de dados. Felizmente, as criptomoedas e as suas propriedades descentralizadas e transparentes oferecem soluções potenciais para alguns destes problemas.
Abaixo, exploraremos os problemas causados pela centralização e como a IA descentralizada pode ajudar a resolver alguns dos males, e discutiremos a atual intersecção entre criptomoeda e IA, destacando aplicações criptográficas no espaço que estão mostrando sinais de adoção precoce.
Problemas com inteligência artificial centralizada
Hoje, o desenvolvimento da inteligência artificial enfrenta certos desafios e riscos. Os efeitos de rede e os requisitos intensivos de capital da IA são tão significativos que os criadores de IA fora das grandes empresas tecnológicas, tais como empresas mais pequenas ou investigadores académicos, ou têm dificuldade em obter os recursos necessários para desenvolver ou comercializar. 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 inteligência artificial Gemini do Google expôs preconceitos raciais e imprecisões históricas. 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 essas empresas.
À medida que a IA cresce em influência e importância, muitos estão preocupados que uma empresa possa obter controle sobre a tomada de decisões em modelos de IA que poderiam ter um enorme impacto na sociedade, erguendo grades de proteção, operando a portas fechadas ou manipulando os modelos para obter lucro.
Como a IA descentralizada pode ajudar
IA descentralizada refere-se ao uso da tecnologia blockchain para distribuir a propriedade e a governança da IA de uma forma que aumente 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 colocá-las nas mãos do público.
A tecnologia Blockchain pode ajudar os desenvolvedores a ter maior acesso à inteligência artificial e reduzir o limite para desenvolvimento e comercialização por desenvolvedores independentes. Acreditamos que isso pode ajudar a melhorar a inovação e a concorrência na indústria de IA e a alcançar algum equilíbrio entre pequenas empresas e gigantes da tecnologia.
Além disso, a IA descentralizada ajuda a democratizar o investimento em IA. Atualmente, fora um punhado de ações de tecnologia, existem poucas outras maneiras de obter ganhos financeiros relacionados ao desenvolvimento de IA. Ao mesmo tempo, quantidades significativas de capital privado foram 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 são iguais para todos e todos podem possuir uma parte do futuro da IA.
Até que ponto se desenvolveu este campo de fertilização cruzada?
A intersecção entre criptomoeda e inteligência artificial ainda está em seus estágios iniciais, mas a resposta do mercado tem sido encorajadora. Em maio de 2024, ativos criptográficos de conceito de IA (Nota: um portfólio de investimento em criptomoeda definido pela Grayscale Research, incluindo NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM e LTP.) têm uma taxa de retorno de 20%, perdendo apenas para a categoria de conceito de moeda (Figura 1). Além disso, de acordo com o fornecedor de dados Kaito, a inteligência artificial é atualmente a “narrativa” mais quente nas plataformas sociais em comparação com outros tópicos como DeFi, Layer 2, Memecoin e ativos do mundo real.
Recentemente, várias figuras proeminentes começaram a abraçar esta intersecção emergente, trabalhando para resolver as deficiências da inteligência artificial centralizada. Em março deste ano, Emad Mostaque, o fundador da conhecida empresa de inteligência artificial Stability AI, deixou a empresa para explorar a inteligência artificial descentralizada. Ele disse que “é hora de tornar a inteligência artificial aberta e descentralizada”. 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: O campo de IA superou quase todos os segmentos de criptomoedas neste ano
Podemos dividir a convergência da criptomoeda e da inteligência artificial em três subcategorias principais:
Camada de infraestrutura: a rede que fornece uma plataforma para o desenvolvimento de IA (por exemplo, NEAR, TAO, FET);
Recursos necessários para a inteligência artificial: Fornecer computação, armazenamento, dados e outros recursos essenciais necessários para o desenvolvimento da inteligência artificial (tais como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);
Resolvendo problemas de IA: Tentando resolver problemas relacionados à IA, como o surgimento de bots e deepfakes e validação de modelo (por exemplo, WLD, TRAC, NUM).
Figura 2: Layout do projeto integrando inteligência artificial e criptomoeda, fonte: Grayscale Investments
Rede de infraestrutura de IA
A primeira é uma rede que oferece uma arquitetura aberta e sem permissão, construída especificamente para o desenvolvimento de IA. Estas redes não se concentram num único produto ou serviço de IA, mas, em vez disso, criam a infra-estrutura subjacente e os mecanismos de incentivo para uma variedade de aplicações de IA.
A NEAR se destaca nesta categoria, sendo seu fundador um dos coautores da arquitetura “Transformer” que alimenta sistemas de IA como o ChatGPT. No entanto, a empresa aproveitou recentemente a sua experiência em IA para revelar os resultados dos seus esforços para desenvolver "IA de propriedade do utilizador" através de um braço de I&D liderado por um antigo consultor de engenharia de investigação da OpenAI. No final de junho de 2024, a Near lançou um programa de incubadora de IA para o desenvolvimento do modelo básico nativo da Near, da plataforma de dados de aplicativos de IA, da estrutura do agente de IA e do mercado de computação.
Bittensor é outro exemplo convincente. Bittensor é uma plataforma que incentiva economicamente o desenvolvimento de inteligência artificial utilizando tokens TAO. Bittensor é a plataforma subjacente para 38 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 ajudá-los a construir aplicativos específicos de inteligência artificial.
A rede de infraestrutura de IA também inclui outros protocolos como Fetch.ai e Allora. Fetch.ai, uma plataforma para desenvolvedores criarem assistentes de IA complexos (conhecidos como "agentes de IA"), recentemente se fundiu 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 às finanças, 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.
Forneça os recursos necessários para IA
A segunda categoria são projetos que fornecem os recursos necessários para o desenvolvimento da inteligência artificial 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. Estima-se que a Render ofereça cerca de 10.000 GPUs, focadas em artistas e IA generativa, enquanto a Akash oferece 400 GPUs, focadas em desenvolvedores e pesquisadores de IA. Enquanto isso, Livepeer anunciou recentemente planos para sua nova sub-rede de IA, com o objetivo de completar os recursos de 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 ao armazenamento de 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 dos gigantes da tecnologia em desvantagem. No entanto, serviços de coleta de dados como Grass and 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 e a privacidade sobre seus dados pessoais.
Resolva problemas relacionados à IA
A terceira categoria inclui projetos que tentam resolver problemas relacionados com a inteligência artificial, incluindo a proliferação de cyberbots e deepfakes.
Um grande problema agravado pela inteligência artificial 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 seja mergulhada num “tsunami de desinformação” impulsionado por deepfakes. Projetos que buscam ajudar a resolver problemas associados 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 usando tecnologia biométrica exclusiva para provar a humanidade de uma pessoa.
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? Atualmente, vários protocolos estão trabalhando 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 tenham sido feitos progressos iniciais com estes ativos descentralizados de IA, ainda estamos nas fases iniciais desta intersecção. No início deste ano, o famoso capitalista de risco Fred Wilson disse que a inteligência artificial e a criptomoeda são "duas faces da mesma moeda" e "a Web3 nos ajudará a confiar na inteligência artificial". 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 e que essas duas tecnologias em rápido desenvolvimento têm o potencial de se apoiarem e se desenvolverem juntas.
Há muitos sinais de que a era da inteligência artificial está a chegar, o que terá impactos de longo alcance, tanto positivos como negativos. Ao aproveitar as propriedades da tecnologia blockchain, acreditamos que as criptomoedas podem, em última análise, ajudar a mitigar alguns dos perigos representados pela inteligência artificial.
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