Nos últimos anos, os campos da inteligência artificial (IA) e das criptomoedas têm evoluído rapidamente, cada um fazendo avanços significativos por direito próprio. No entanto, a intersecção destes dois domínios apresenta um reino de possibilidades intrigantes. A IA descentralizada, alimentada pela tecnologia blockchain e princípios criptográficos, oferece uma visão de sistemas de IA que são abertos, transparentes e resistentes à censura. Neste artigo, aprofundamos várias categorias nesta intersecção, explorando tanto as oportunidades que apresentam como os desafios que enfrentam.
Computação descentralizada para pré-treinamento + ajuste fino:
Plataformas de computação descentralizadas, como Akash e Render, visam democratizar o acesso a recursos computacionais para tarefas de IA. Embora ofereçam o potencial para computação mais barata e treinamento resistente à censura, desafios como desempenho e escalabilidade persistem.
Inferência descentralizada:
Projetos como Ritual e Ollama buscam habilitar inferência descentralizada, abordando preocupações de privacidade e censura associadas a serviços centralizados. No entanto, o surgimento de chips especializados para inferência local representa um desafio para a adoção de alternativas descentralizadas.
Agentes de IA na cadeia:
Agentes de IA on-chain alavancam a tecnologia blockchain para coordenação e pagamento, minimizando os riscos de plataforma associados a provedores centralizados. Apesar dos benefícios potenciais, o estágio inicial do desenvolvimento de agentes de IA e a disponibilidade de métodos de pagamento tradicionais apresentam obstáculos para a adoção generalizada.
Proveniência dos dados e do modelo:
Soluções baseadas em blockchain como Vana e Rainfall visam capacitar os usuários a possuir e monetizar seus dados e modelos, garantindo transparência e procedência. No entanto, o desafio está em convencer os usuários a priorizar a propriedade dos dados e as preocupações com a privacidade em detrimento da conveniência.
Aplicativos incentivados por tokens:
Incentivos de tokens criptográficos foram propostos para inicializar redes e impulsionar o engajamento em aplicativos centrados em IA, como MyShell e Deva. No entanto, preocupações sobre mania especulativa e uso durável permanecem, ecoando lições de booms e quedas anteriores de criptomoedas.
MLOps incentivados por token:
Projetos como BitTensor e Ritual exploram a integração de incentivos de cripto no fluxo de trabalho de operações de aprendizado de máquina (MLOps). Embora os incentivos possam otimizar o comportamento, garantir qualidade e precisão em MLOps representa um desafio significativo.
Verificabilidade na cadeia (ZKML):
A verificabilidade do modelo on-chain, como exemplificado por projetos como Modulus Labs e UpShot, promete desbloquear transparência e componibilidade em aplicações de IA. No entanto, o ceticismo em relação à necessidade de tal verificação e o hype em torno da tecnologia de conhecimento zero persistem.
Conclusão:
A intersecção de IA descentralizada e cripto apresenta um cenário repleto de potencial para inovação e disrupção. Da democratização do acesso a recursos computacionais à capacitação de usuários com propriedade de dados, cada categoria oferece oportunidades e desafios únicos. À medida que esses projetos continuam a evoluir, será fascinante testemunhar como eles moldam o futuro da IA e da cripto, conduzindo a um cenário tecnológico mais aberto, transparente e equitativo.