Autor: Jan Liphardt
Compilado por: Deep潮 TechFlow
O autor original é Jan Liphardt, professor associado do Departamento de Engenharia Biomédica da Universidade de Stanford, onde obteve seu doutorado na Universidade de Cambridge.
Ele é também o fundador da OpenMind. A OpenMind foca no desenvolvimento de software de código aberto multiagente, com o objetivo de tornar os robôs mais inteligentes e garantir que os humanos possam inspecionar e compreender o processo de tomada de decisão dos robôs. Ele também é um dos principais autores do padrão ERC-7777, um protocolo desenvolvido em conjunto pela OpenMind e Nethermind.io, que visa regulamentar as interações na sociedade de colaboração entre humanos e robôs.
Texto
Robôs autônomos inteligentes costumavam ser vistos como um conceito de ficção científica distante, mas hoje, modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e IA generativa já dão às máquinas a capacidade de planejar, aprender e pensar. Além disso, esses softwares, que podem ganhar olimpíadas de matemática e escrever romances, também podem controlar robôs físicos, permitindo que um personagem digital transite sem costura entre o mundo digital e o físico. Assim, no futuro, os robôs que andarão em sua comunidade ou com quem você trabalhará serão capazes de exibir opiniões e comportamentos consistentes em X/Twitter, mercados preditivos e na vida real.
No entanto, enfrentamos um desafio importante: como integrar essas máquinas inteligentes à sociedade humana, desde escolas, hospitais, fábricas até lares e vida cotidiana? A maioria dos sistemas existentes é projetada para humanos, presumindo a necessidade de impressões digitais, pais e datas de nascimento, condições que claramente não se aplicam a máquinas inteligentes. Além disso, ainda existem grandes controvérsias sobre como regular essas máquinas - devemos proibir seu desenvolvimento, suspender sua pesquisa, ou limitar sua capacidade de gerar emoções compreensíveis para os humanos (como proposto pela União Europeia)? Mais complexo ainda, se um modelo de linguagem de 200 bilhões de parâmetros estiver rodando em um computador em órbita baixa e controlando um robô de negociação ou um robô físico no escritório da Comissão de Valores Mobiliários de Nova York (SEC), a que leis da região ele deve obedecer?
Precisamos urgentemente de um sistema global que possa suportar transações financeiras, permitindo que humanos e máquinas inteligentes votem juntos para estabelecer regras, enquanto mantém imutabilidade, transparência e forte resiliência. Felizmente, nos últimos 16 anos, milhares de desenvolvedores e inovadores construíram tal sistema - uma estrutura paralela para governança descentralizada e finanças. Desde o início, o objetivo da blockchain foi apoiar 'comunidades não geográficas explorando novos modelos econômicos', construindo um sistema 'capaz de interagir com qualquer usuário' (Satoshi, 13 de fevereiro de 2009). Hoje, essa visão se tornou mais clara - ao contrário de outras tecnologias, sistemas financeiros e regulatórios centrados no humano, blockchain e contratos inteligentes podem apoiar indistintamente humanos e máquinas inteligentes. Portanto, redes criptográficas descentralizadas fornecem a infraestrutura crítica para esse novo campo emergente, cujos benefícios serão plenamente refletidos em áreas como saúde, educação e defesa.
Claro que há muitos obstáculos a serem superados nesse processo. É crucial realizar uma conexão perfeita entre a colaboração humano-máquina e a colaboração entre máquinas, especialmente em setores de alto risco como transporte, manufatura e logística. Contratos inteligentes podem ajudar máquinas autônomas a se descobrirem, se comunicarem de forma segura e formarem equipes para completar tarefas complexas. A troca de dados de baixa latência (como a comunicação entre táxis robóticos) pode ocorrer fora da blockchain, como através de uma rede privada virtual, mas os passos anteriores, como descobrir um robô ou humano que possa levá-lo ao aeroporto, são muito adequados para serem realizados por meio de mercados e mecanismos descentralizados. Soluções de escalonamento como a Optimism serão fundamentais para apoiar essas transações e fluxos.
Além disso, a fragmentação das regulamentações em todo o mundo também é um dos principais obstáculos à inovação. Embora regiões como Ontário estejam na vanguarda no campo dos robôs autônomos, a maioria das regiões ainda está muito atrás. A governança descentralizada, ao estabelecer um conjunto de regras programáveis baseado em blockchain, oferece a padronização tão necessária para este campo. Estabelecer padrões globais sobre segurança, ética e operação é crucial para garantir que robôs autônomos inteligentes possam ser implantados em larga escala de forma transnacional, sem comprometer a segurança e a conformidade.
Organizações Autônomas Descentralizadas (DAOs) estão acelerando a pesquisa e o desenvolvimento de robôs e IA. Os canais de financiamento tradicionais são ineficientes e relativamente fechados, limitando o rápido desenvolvimento da indústria. Modelos baseados em tokens (como a plataforma DeSci DAO) quebram esses gargalos, ao mesmo tempo em que oferecem um mecanismo de incentivo para que investidores comuns participem. Além disso, alguns novos modelos de negócios de IA introduziram micropagamentos e formas de compartilhar receitas com provedores de dados ou modelos, que podem ser realizados por meio de contratos inteligentes.
A combinação dessas vantagens impulsionará o rápido desenvolvimento de robôs autônomos inteligentes e trará muitas aplicações práticas esperadas.
Um novo paradigma para robôs e máquinas inteligentes
Muitas pessoas podem temer que a proliferação de máquinas inteligentes crie uma competição com os humanos, acreditando que a cognição é um jogo de soma zero. No entanto, a realidade é que, em várias áreas como educação e saúde, ainda há uma escassez grave de talentos bem-educados.
Um estudo da UNESCO aponta que a escassez global de professores é um problema sério, 'até 2030, o mundo precisará de 44 milhões de professores de ensino fundamental e médio' - isso ainda não inclui os assistentes que fornecem tutoria um a um para ajudar alunos em atraso. Nesse contexto, robôs autônomos inteligentes podem trazer enormes benefícios para o setor educacional, aliviando a crise de escassez de professores. Imagine uma criança aprendendo conceitos complexos com a ajuda de um robô ao seu lado, que pacientemente a guia passo a passo para dominar novas habilidades - isso não apenas aprofunda a compreensão da disciplina, mas também melhora suas habilidades sociais. Costumávamos ensinar os robôs, mas essa relação unidirecional está mudando gradualmente.
Enquanto isso, a Organização Mundial da Saúde (OMS) alerta que o setor de saúde enfrenta uma 'crise de mão de obra'. Atualmente, os sistemas de saúde em 100 países do mundo carecem de cerca de 7,2 milhões de profissionais, e com o agravamento do envelhecimento da população, essa lacuna deve aumentar para 12,9 milhões até 2035. A escassez de talentos é especialmente grave nas áreas de cuidados, atenção primária e saúde relacionada. Essa crise não só afeta a qualidade do atendimento recebido pelos pacientes, mas também ameaça a eficiência dos profissionais de saúde. Nesse contexto, robôs autônomos inteligentes podem desempenhar um papel importante de várias maneiras, como monitorar pacientes com doenças crônicas, auxiliar em procedimentos cirúrgicos e fornecer serviços de companhia para idosos. Eles também podem monitorar automaticamente o estoque de medicamentos e equipamentos, repondo-os prontamente quando necessário. Além disso, em tarefas como transporte de resíduos médicos, limpeza de salas de tratamento e assistência em cirurgias complexas, os robôs podem aumentar significativamente eficiência e consistência. Em um momento em que a indústria da saúde precisa urgentemente aumentar a produtividade, os robôs são, sem dúvida, um apoio importante.
No campo da defesa, a aplicação de sistemas autônomos já está dando resultados, especialmente em ativos de combate como enxames de drones e sistemas marítimos. O potencial dos robôs para executar tarefas de alto risco ou tarefas que os humanos não podem realizar (como resgates em desastres ou trabalhos perigosos) está apenas começando a ser explorado.
De protótipo a aplicação prática
Esses conteúdos podem parecer distantes, como enredos de ficção científica do século 22, mas na verdade, o Ethereum já está sendo usado para armazenar as regras de decisão e ação de IA e robôs. E, segundo a Coinbase, agentes de IA já começaram a negociar entre si usando criptomoedas.
A abertura e auditabilidade das redes criptográficas descentralizadas fornecem aos desenvolvedores de robôs uma plataforma segura para compartilhar dados, modelos e inovações tecnológicas. Esse mecanismo acelera significativamente a transição de robôs autônomos de protótipos para aplicações práticas, permitindo que sejam implantados mais rapidamente em áreas críticas como hospitais e escolas. Imagine, ao caminhar na rua com um robô humanoide, um pedestre parando para perguntar: 'Você não tem medo?' Você pode responder com confiança: 'Não, eu não tenho medo, pois as regras de comportamento dessa máquina são públicas e imutáveis.' Em seguida, você pode até mesmo fornecer um link que aponte para o endereço do contrato Ethereum que armazena essas regras.
A contabilidade descentralizada também pode servir como um centro de coordenação, permitindo que sistemas heterogêneos compostos por diferentes tipos de robôs se encontrem e colaborem sem um intermediário centralizado. Esse mecanismo é conceitualmente semelhante à tecnologia C3 (Comando, Controle e Comunicação) tradicional de defesa, mas sua infraestrutura é descentralizada e transparente. Registros imutáveis garantem que cada interação e ação possa ser rastreada, estabelecendo uma base confiável para a colaboração.
Na interação entre robôs, contratos inteligentes podem simplificar a alocação de tarefas e o compartilhamento de recursos, permitindo uma coordenação eficiente. E na interação humano-máquina, sistemas descentralizados que priorizam a proteção de dados podem gerenciar com segurança informações sensíveis, como dados biométricos ou registros médicos, aumentando a confiança do usuário na segurança dos dados e deixando claras as responsabilidades.
Este novo mundo pode levantar algumas questões - o que tudo isso significa para nós? - mas, na verdade, cada leitor que está lendo este artigo tem trabalhado por quase 20 anos para tornar tudo isso possível, construindo a infraestrutura capaz de lidar com a governança, colaboração, comunicação e coordenação entre humanos e máquinas inteligentes.
Nota: As opiniões expressas neste artigo são apenas do autor e não refletem necessariamente a posição da CoinDesk, Inc. ou de seus proprietários e afiliados.