Explorando a revolução da IA em Web3: IA descentralizada, propriedade de dados e o caminho a seguir

No dia 2 de maio, Dubai sediou o Conferência Hack Seasons , onde especialistas renomados se reuniram para explorar como a onda da IA ​​está remodelando o desenvolvimento de blockchain e a interação do usuário. Liderado por Tomer Sharoni, cofundador e CEO da Endereçável , o painel featured líderes da indústria, incluindo Evgeny Ponomarev de Rede Fluence , Mark Rydon de Aethir , Ramkumar de Openledger , e Michael Heinrich de Laboratórios 0G . A discussão abordou o surgimento de agentes autônomos, aplicativos descentralizados com tecnologia de IA (dApps) e avanços em segurança e análise de dados, destacando como a IA está transformando Web3 infraestrutura e governança, e examinando as fronteiras futuras dessa convergência.

Uma das questões centrais foi a atual predominância de modelos centralizados de IA, que dependem de dados fechados, recursos computacionais fechados e incentivos restritos. Os palestrantes identificaram a descentralização como um meio de superar essas limitações. 

Identificando as principais questões da IA ​​hoje, eles destacaram que Web3 pode contribuir para o desenvolvimento da IA, permitindo processos de coleta e rotulagem de dados mais inclusivos. A capacidade de coletar muitos recursos e permitir que as pessoas usem o que precisam é outro problema que requer atenção. A verificabilidade entre os componentes da IA ​​também traz desafios, bem como a falta de recompensas às pessoas pelos dados que fornecem. Incentivos criptonativos, neste caso, servem como uma oportunidade potencial para recompensar os contribuidores de forma transparente. Enquanto isso, um desafio fundamental de infraestrutura é o acesso limitado às GPUs, os motores críticos da IA, o que enfatiza a urgência de democratizar o acesso à computação para garantir uma participação mais ampla.

Infraestrutura descentralizada como caminho para sistemas de IA transparentes, verificáveis ​​e confiáveis

Restaurar a confiança nos sistemas de IA é outro problema essencial, especialmente em um cenário onde as decisões são cada vez mais opacas. A descentralização, portanto, traz visibilidade tanto aos dados quanto ao comportamento do modelo. 

Camadas de armazenamento descentralizadas, por exemplo, podem estabelecer a procedência dos dados a partir do momento em que as informações entram no sistema, permitindo que os usuários rastreiem sua origem e modificações. Do ponto de vista operacional, o alinhamento de modelos em tempo real por meio de mecanismos de incentivo e penalidade baseados em blockchain — como o slashing — oferece um caminho para a governança dinâmica do comportamento da IA, criando sistemas verificáveis ​​e adaptáveis.

Desvendando a próxima fronteira da IA: propriedade em modelos de IA descentralizados

Outro ponto importante da discussão foi a atribuição de dados e a garantia de qualidade. Embora a maioria dos modelos de grandes linguagens (LLMs) atuais seja treinada com dados coletados publicamente, os painelistas enfatizaram que os conjuntos de dados mais valiosos são mantidos por indivíduos e empresas com conhecimento específico do domínio.

O Openledger, por exemplo, visa permitir que indivíduos e organizações criem modelos personalizados para setores como saúde e comércio eletrônico, utilizando esses conjuntos de dados especializados. Sua estrutura permite que os colaboradores mantenham a propriedade sobre seus dados, enquanto recebem atribuição e recompensas. Notavelmente, o Openledger fornece um mecanismo para rastrear quais dados contribuíram para resultados específicos de IA, um nível de transparência não disponível na maioria dos LLMs atuais.

Da automação de transações on-chain ao fortalecimento de economias cripto-nativas: o que vem pela frente?

Questionados sobre as ideias mais interessantes no campo da IA ​​que devem se materializar em um futuro próximo, os palestrantes destacaram o potencial do uso de agentes de IA para executar uma ampla gama de tarefas humanas. Um exemplo discutido foram os nós de alinhamento de IA, capazes de atuar como uma força policial natural, detectando envenenamento de dados e ataques de backdoor. Além disso, os palestrantes enfatizaram o papel da IA ​​na abstração dos humanos do trabalho rotineiro e no aumento da eficiência.

Os palestrantes projetaram que, dentro dos próximos três a cinco anos, uma grande parcela das transações em cadeia poderá ser executada por agentes autônomos de IA — um desenvolvimento especialmente relevante para o espaço de criptomoedas, que é caracterizado por especulação e negociação rápidas.

Outra ideia notável é que a IA poderia ser usada para otimizar tudo, desde o desenvolvimento de software até as finanças descentralizadas (DeFi) estratégias. À medida que a IA continua a evoluir, há um potencial crescente para organizações e modelos financeiros criptonativos inteiramente novos, impulsionados por algoritmos escritos e otimizados pela própria IA. Nesse paradigma emergente, as criptomoedas podem servir não apenas como ferramentas para especulação, mas também como capital nativo para a economia impulsionada pela IA.