Ben Fielding: Descentralizando a inteligência da máquina

Tudo começou com uma mesa barulhenta. A mesa era um cubículo de madeira em um laboratório na Universidade de Northumbria, no norte da Inglaterra, onde um jovem pesquisador de IA começou seu doutorado. Isso foi em 2015. O pesquisador era Ben Fielding, que havia construído uma grande máquina repleta de GPUs iniciais para desenvolver IA. A máquina era tão barulhenta que irritava os colegas de laboratório de Fielding. Fielding enfiou a máquina embaixo da mesa, mas ela era tão grande que ele teve que esticar as pernas para o lado, desajeitadamente.

Fielding tinha algumas ideias pouco ortodoxas. Ele explorou como “enxames” de IA — grupos de muitos modelos diferentes — poderiam conversar entre si e Aprenda uns com os outros, o que poderia melhorar o todo coletivo. Havia apenas um problema: ele estava algemado pelas realidades daquela máquina barulhenta sob sua mesa. E ele sabia que estava em desvantagem. “O Google também estava fazendo essa pesquisa”, diz Fielding agora. “E eles tinham milhares [de GPUs] em um data center. As coisas que eles estavam fazendo T eram loucas. Eu conhecia os métodos... Eu tinha muitas propostas, mas T conseguia executá-las.”

Ben Fielding, CEO da Gensyn, é palestrante emConsenso 2025 em Toronto.

Jeff Wilser é o anfitrião doA IA do Povo: O Podcast da IA Descentralizadae sediará o The AI Summit no Consensus 2025.

Então, há uma década, Fielding percebeu:Restrições de computação sempre seriam um problema.Em 2015, ele sabia que se a computação era uma restrição rígida na academia, certamente seria uma restrição rígida quando a IA se tornasse popular.

A solução?

IA descentralizada.

Fielding foi cofundador da Gensyn (junto com Harry Grieve) em 2020, ou anos antes de a IA descentralizada se tornar moda. O projeto era inicialmente conhecido por construir computação descentralizada – e eu conversei com Fielding sobre issopara CoinDeske em painel após painel em conferências – mas a visão é, na verdade, algo mais amplo: “A rede para inteligência de máquina”. Eles estão construindo soluções em toda a pilha de tecnologia.

E agora, uma década depois que a mesa barulhenta de Fielding irritou seus colegas de laboratório, as primeiras ferramentas da Gensyn estão à solta. A Gensyn lançou recentemente seu protocolo “RL Swarms” (um descendente do trabalho de doutorado de Fielding) e acaba de lançar sua Testnet — que traz o blockchain para o grupo.

Nesta conversa que antecedeu o AI Summit,no Consensus em TorontoFielding dá uma introdução aos enxames de IA, explica como o blockchain se encaixa no quebra-cabeça e compartilha por que todos os inovadores — não apenas os gigantes da tecnologia — "deveriam ter o direito de criar tecnologias de aprendizado de máquina".

Esta entrevista foi condensada e ligeiramente editada para maior clareza.

Parabéns pelo lançamento do testnet. Qual é a essência do que é?

Ben Fielding:É a adição dos primeiros recursos MVP de integração de blockchain com o que lançamos até agora.

Quais eram essas características originais, antes do blockchain?

Então, lançamos o RL [Reinforcement Learning] Swarm algumas semanas atrás, que é um aprendizado por reforço, pós-treinamento, como uma rede ponto a ponto.

Aqui está a maneira mais fácil de pensar sobre isso. Quando um modelo pré-treinado passa por um treinamento de raciocínio – como o DeepSeek-R1 – ele aprende a criticar seu próprio pensamento e melhorar recursivamente em relação à tarefa. Ele pode então melhorar sua própria resposta.

Levamos esse processo um passo adiante e dizemos: "É ótimo para os modelos criticarem seu próprio pensamento e melhorarem recursivamente. E se eles pudessem falar com outros modelos e criticar o pensamento uns dos outros?" Se você reunir muitos modelos em um grupo que podem falar uns com os outros, eles podem começar a aprender como enviar informações para os outros modelos... com o objetivo geral de melhorar o enxame inteiro em si.

Entendi, o que explica o nome “Swarm”.

Certo. É esse método de treinamento que permite que muitos modelos se combinem, em paralelo, para melhorar o resultado de um metamodelo final que você pode criar a partir desses modelos. Mas, ao mesmo tempo, você tem cada modelo individual melhorando por si só. Então, se você viesse com um modelo em um MacBook, se juntasse a um swarm por uma hora e depois saísse novamente, você teria um modelo local aprimorado com base no conhecimento do swarm, e também teria aprimorado os outros modelos no swarm. É esse processo de treinamento colaborativo que qualquer modelo pode participar e qualquer modelo pode fazer. Então é isso que o RL Swarm é.

Ok, então foi isso que você lançou algumas semanas atrás. Agora, onde entra o blockchain?

Então, o blockchain é como se estivéssemos levando alguns dos primitivos de nível inferior para o sistema.

Vamos apenasfingir que alguém T entende a frase “primitivos de nível inferior”. O que você quer dizer com isso?

Sim, então, quero dizer, muito próximo do recurso em si. Então, se você pensar na pilha de software, você tem uma pilha de GPU em um data center. Você tem drivers em cima da GPU. Você tem sistemas operacionais, máquinas virtuais. Você tem todas essas coisas acontecendo.

Então, um primitivo de nível inferior é o mais próximo da fundação inferior na pilha de tecnologia. Estou entendendo certo?

Sim, exatamente. E o RL Swarm é uma demonstração do que é possível, basicamente. É apenas uma demonstração um tanto hackeada de fazer aprendizado de máquina escalável e em larga escala realmente interessante. Mas o que a Gensyn vem fazendo nos últimos quatro anos, realisticamente, é construir infraestrutura. E então estamos neste período agora em que a infraestrutura está toda naquele nível beta v0.1. Está tudo pronto. Está pronto para ir. Temos que descobrir como mostrar ao mundo o que é possível quando é uma mudança muito grande na maneira como as pessoas pensam sobre aprendizado de máquina.

Parece que vocês estão fazendo muito mais do que computação descentralizada ou mesmo infraestrutura?

Temos três componentes principais que ficam abaixo da nossa infraestrutura. Execução – temos bibliotecas de execução consistentes. Temos nosso próprio compilador. Temos bibliotecas reproduzíveis para qualquer alvo de hardware.

A segunda parte é a comunicação. Então, suponha que você pode simplesmente executar um modelo em qualquer dispositivo no mundo que seja compatível, você pode fazê-los falar uns com os outros? Se todos optarem pelo mesmo padrão, todos podem se comunicar como TCP/IP da internet, basicamente. Então, nós construímos essas bibliotecas e o RL Swarm é um exemplo dessa comunicação.

E então, finalmente, a verificação.

Ah, e acho que é aí que entra o blockchain…

Imagine um cenário em que todos os dispositivos do mundo estão executando consistentemente. Eles poderiam LINK modelos. Mas eles podem confiar uns nos outros? Se eu conectasse meu MacBook ao seu, sim, eles poderiam executar as mesmas tarefas. Sim, eles poderiam enviar tensores para frente e para FORTH, mas eles sabem que o que eles enviam para o outro dispositivo está realmente acontecendo no outro dispositivo ou não?

No mundo atual, você e eu provavelmente assinaríamos um contrato para dizer, sim, concordamos que garantiremos que nossos dispositivos façam a coisa certa. No mundo das máquinas, isso precisa acontecer programaticamente. Então essa é a peça final que construímos, provas criptográficas, provas probabilísticas, provas teóricas de jogos para tornar esse processo inteiramente programático.

Então é aí que entra o blockchain. Ele nos dá todos os benefícios do blockchain que você pode imaginar, como identidade persistente, pagamentos, consenso, ETC E então o que estamos fazendo com a testnet agora é pegar o RL Swarm e os primitivos da outra infraestrutura e estamos adicionando os componentes do blockchain e dizendo: "Ei, quando você se junta a um swarm agora, você tem uma identidade persistente, que existe lá fora em um livro-razão descentralizado."

No futuro, você terá a capacidade de fazer pagamentos, mas agora, você tem esse mecanismo de consenso de confiança onde podemos encerrar disputas. Então, é uma espécie de MVP da infraestrutura futura do Gensyn, onde vamos adicionar componentes conforme formos avançando.

Dê-nos uma prévia do que está por vir?

Quando chegamos à rede principal, todo o software e infraestrutura estão ativos contra o blockchain como fonte de confiança, pagamentos, consenso, ETC, identidade. Este é o primeiro passo disso. É adicionar identidade e dizer que quando você se junta a um swarm, você pode se registrar como a mesma pessoa. Todos sabem quem você é sem ter que verificar algum servidor centralizado ou site em algum lugar.

Agora vamos ficar selvagens e falar mais sobre o futuro. Como isso parece daqui a um ano, daqui a dois anos, daqui a cinco anos? Qual é sua estrela-guia?

Claro. A visão final é pegar todos os recursos que estão sob o aprendizado de máquina e torná-los instantaneamente acessíveis programaticamente a todos. O aprendizado de máquina é fortemente limitado por seus recursos CORE . Isso cria esse enorme fosso para empresas de IA centralizadas, mas ele T precisa existir. Ele pode ser de código aberto se pudermos construir o software certo. Então, nossa visão é que a Gensyn constrói toda a infraestrutura de baixo nível para permitir que ela chegue o mais perto possível do código aberto. As pessoas devem ter o direito de construir tecnologias de aprendizado de máquina.