Mais Influente: Sam Altman

O fundador da OpenAI, Sam Altman, é o nome mais reconhecido no espaço da inteligência artificial (IA). Desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022, a IA tem se infiltrado gradualmente em todos os cantos da vida cotidiana, e Altman emergiu como a figura principal impulsionando essa transformação.

À medida que a IA se expandiu e melhorou, tornou-se cada vez mais entrelaçada com o universo cripto. Uma onda de aplicações e protocolos descentralizados agora utiliza a IA para aprimorar ou automatizar atividades DeFi. Ao mesmo tempo, um grupo crescente de desenvolvedores acredita que a relação é bidirecional: a IA pode transformar a cripto, mas as blockchains também podem ajudar a corrigir alguns dos pontos fracos emergentes da IA, incluindo computação, privacidade e identidade.

Descentralizando o poder computacional

A crescente necessidade de computação, impulsionada em grande parte pelo uso crescente de IA generativa, é uma das questões centrais que alguns membros do ecossistema cripto preveem como um problema no futuro iminente. À medida que nossa dependência de IA aumenta, mais energia e capacidade computacional são necessárias para manter os sistemas funcionando sem interrupções. Para evitar um ponto único de falha, a computação de IA precisará de uma rede massiva e distribuída globalmente, que o cripto poderia ajudar a coordenar.

“Onde a blockchain se destaca [ao tratar de computação] é efetivamente em marketplaces e coordenação, e, portanto, o cripto certamente desempenha um papel muito poderoso aqui para aproveitar a computação subutilizada: como obter o melhor preço, como assegurar essa computação e fornecer confidencialidade,” disse Illia Polosukhin, o criador do NEAR Protocol. NEAR é uma blockchain projetada para aplicações rápidas, de baixo custo e amigáveis para desenvolvedores, e recentemente a equipe por trás dela expandiu seus esforços para desenvolver ferramentas de IA, permitindo que desenvolvedores de blockchain executem produtos de IA onchain. Polosukhin foi um dos autores de um whitepaper que muitos veem como a estrutura para os LLMs modernos, também conhecido como Transformer.

Hoje, essencialmente, grande parte do desenvolvimento de IA depende de algumas grandes empresas como Amazon, Google e Microsoft/OpenAI, que controlam recursos caros e limitados de GPU, e não há uma maneira fácil de coordenar ou confiar em milhares de máquinas individuais espalhadas pelo mundo. As blockchains podem atuar como uma camada neutra de coordenação e verificação, registrando quais tarefas foram atribuídas, confirmando se foram concluídas corretamente e pagando automaticamente a pessoa que forneceu o poder computacional. Como os registros nas blockchains são à prova de violação, os usuários não precisam confiar em um proprietário aleatório de máquina; as provas da blockchain e os registros transparentes cuidam disso.

Em resumo, a blockchain adiciona as camadas de confiança, coordenação e incentivo necessárias para transformar milhões de máquinas independentes em uma rede global capaz de impulsionar a IA.

Existem vários projetos, conhecidos como redes de IA descentralizadas, que evoluíram a partir deste mercado. Um dos primeiros é o Bittensor, que oferece um marketplace para computação.

O crescimento das redes de IA descentralizadas está enraizado em uma frustração crescente entre desenvolvedores, pesquisadores e construtores nativos do universo cripto com o quão centralizado e permissionado o ecossistema de IA se tornou. As preocupações deles variam desde a concentração de poder computacional e dados em um pequeno grupo de corporações, até a falta de transparência na forma como os modelos são treinados, passando pelo receio de que tal controle centralizado possa permitir censura, controle de acesso ou tomadas de decisão unilaterais sobre quais sistemas de IA o mundo está autorizado a utilizar.

Embora o Bittensor tenha começado como um projeto de IA que utilizava blockchain como uma ferramenta de coordenação, seus fundadores afirmam que ele se expandiu além da IA.

No seu cerne, a rede Bittensor cria um mercado aberto para inteligência e computação: os participantes executam modelos ou fornecem hardware, e a rede avalia continuamente a qualidade de suas contribuições. Quando um modelo produz algo valioso, ele ganha o token nativo do protocolo, TAO. Com o tempo, a Bittensor se organizou em “sub-redes” especializadas, cada um focado em uma categoria diferente de trabalho em IA. O resultado é um ecossistema que se comporta menos como um sistema único e mais como um ambiente vivo, onde muitas formas de inteligência evoluem simultaneamente. Boas contribuições prosperam, as fracas desaparecem, e qualquer pessoa com habilidade ou capacidade computacional pode participar sem pedir permissão.

O impulso pela descentralização da IA, de acordo com Ala Shaabana, cofundador da Bittsensor, decorre do que ele descreve como um desequilíbrio estrutural na forma como a IA moderna é construída e controlada. Atualmente, quase todo o poder significativo da IA está concentrado em um pequeno punhado de corporações.

“É como se três pessoas no mundo possuíssem todas as bibliotecas, professores e computadores, e todos os outros precisassem de permissão para usá-los,” disse ele à CoinDesk em uma entrevista. A concentração é tão prevalente que Shaabana destacou que a OpenAI tinha apenas dois membros do conselho com poder para tomar decisões sobre uma tecnologia que a própria empresa equiparava a “a próxima melhor coisa depois de uma bomba nuclear” (embora isso tenha ocorrido na fundação da organização). Para Shaabana, a ideia de que um pequeno grupo de indivíduos poderosos poderia direcionar unilateralmente o desenvolvimento de algo tão consequente quanto a IA é perigosa.

É aqui que a criptomoeda entra em cena. Os incentivos são o que tornam possível coordenar uma rede global de colaboradores que treinam modelos, fornecem dados e disponibilizam capacidade computacional.

Privacidade, confiança e identidade

Embora o investidor médio em criptomoedas há muito considere a privacidade importante, a questão da privacidade surgiu como uma preocupação crescente entre os usuários de IA neste ano. Os dados dos usuários frequentemente são retidos e utilizados para treinar os LLMs que alimentam as principais plataformas de IA, gerando uma série de preocupações sobre como dados privados e pessoais podem ser utilizados.

Polosukhin acredita que é aqui que a “IA privada” ou, como ele denomina, “IA de propriedade do usuário”, se torna essencial. A ideia é que os sistemas de IA operem em nome dos usuários ou organizações dentro de sua própria infraestrutura, em vez de enviar dados sensíveis a provedores centralizados. Isso permite que as equipes treinem modelos para suas necessidades específicas, mantendo as informações sob seu controle e assegurando conformidade com regulamentos internacionais de privacidade, como HIPAA e o GDPR da União Europeia. As blockchains podem fornecer registros à prova de violação e garantias de confiança para apoiar esse framework.

Polosukhin argumenta que alcançar uma IA de propriedade dos usuários requer a reconstrução da pilha de IA em si — desde o processamento até a privacidade e o treinamento do modelo — de forma a devolver o controle às mãos dos usuários e organizações.

“Para isso, você precisa de uma rede de computação descentralizada, de IA privada e de treinamento de modelos,” disse Polosukhin.

Além da privacidade, confiança e identidade também se tornam mais complexas na era da IA, que é outra área onde a blockchain pode novamente desempenhar um papel.

O controverso projeto blockchain de Sam Altman, a rede World, tem como objetivo abordar a identidade por meio de prova-de-pessoa (às vezes conhecido como prova de humanidade). O sistema concede aos usuários uma World ID, uma credencial digital que comprova que são humanos únicos. Usando seu Dispositivo Orb, o sistema escaneia a íris do usuário para criar um código criptográfico único. De acordo com a World, a imagem da íris é excluída, mas o código permanece para que o sistema possa perguntar se é o mesmo usuário de antes: sem revelar nome ou quaisquer detalhes pessoais, os usuários podem verificar sua identidade online.

Tiago Sada, Head de Produto na Tools for Humanity (TFH), a organização que auxilia na condução da rede World, disse à CoinDesk que Altman identificou a identidade e a confiança como questões centrais geradas pela IA, e viu a blockchain como uma solução natural para enfrentá-las.

“Uma das coisas que se perde na era da IA é a capacidade de confiar nas informações online”, disse Sada. “Você não sabe em quem ou no que confiar. É aí que entra a prova de humanidade. Seja falando de tweets, uma imagem, alguém enviando dinheiro — as blockchains podem ser uma fonte de verdade em um mundo onde é realmente difícil saber o que é a verdade.”

Sada descreveu o World como uma camada de segurança necessária, comparando-o à invenção dos cintos de segurança junto com a invenção dos automóveis. Ele acredita que ferramentas financeiras que protegem a identidade e a privacidade se tornarão casos de uso críticos na interseção entre IA e blockchain.

Além de apenas verificar a identidade, a Sada acredita que tudo isso será essencial para a identidade financeira e seus casos de uso, proteger esses dados sem revelar nada sobre transações financeiras será fundamental para a interseção entre IA e blockchain.

O futuro

À medida que crescem as especulações sobre a possibilidade de estarmos em uma bolha de IA, nenhum dos especialistas entrevistados quis prever onde as coisas irão parar.

Dos projetos de IA atuais, Sada da TFH estimou: “70% deles desaparecerão — foi uma moda passageira. 30% é incrivelmente profundo e mudará o mundo. E esses 30% valem muito mais do que todo o hype dos outros.”

Polosukhin, por sua vez, está preocupado com o modelo econômico que poderá surgir quando a IA estiver totalmente integrada à sociedade. “À medida que as coisas se tornam mais eficientes, o retorno do capital melhora, mas o trabalho perde o acesso ao capital”, afirmou. “Estamos entrando em algo que não possui uma teoria econômica para funcionar. Não há um modelo claro de como a sociedade funciona quando apenas uma pequena parcela das pessoas supervisiona as máquinas.” A criptomoeda, ele observou, oferece um campo de testes para experimentar novos sistemas econômicos de formas que as economias tradicionais não podem. Essa ideia já está sendo testada no setor: recentemente, a Coinbase lançou um projeto piloto de renda básica universal, utilizando infraestrutura blockchain para distribuir pagamentos recorrentes e explorar como mecanismos econômicos baseados em criptomoedas podem apoiar as pessoas.

Refletindo sobre o uso generalizado de LLMs modernos que Polosukhin ajudou a projetar, ele acha “empolgante” ver o tema no qual trabalhou ganhar vida. Ele acrescentou: “É ótimo ver isso funcionando plenamente agora. Obviamente, ainda há muito a melhorar, mas houve uma mudança enorme em relação ao que era considerado aprendizado de máquina há 15 anos para o que temos agora.”