Blockchains e o futuro da IA

MUDANÇA DE PLATAFORMA, CONHEÇA A MUDANÇA DE PLATAFORMA…

O mundo é moldado por períodos em que coincidem convulsões extraordinárias na tecnologia ou na infra-estrutura, desencadeando uma função de etapa geracional na inovação. Pense em telégrafos e ferrovias, cabos de fibra óptica e internet, ou telefones celulares e 3G.

Acreditamos que a intersecção de duas fronteiras inovadoras – Inteligência Artificial (IA) e blockchains – representa um momento igualmente transformador.

Três pilares importantes sustentam esta tese:

BLOCKCHAINS PODEM OFERECER UM ESPAÇO DE DESIGN SUPERIOR

As áreas de alto impacto da IA são numerosas, mas podem ser resumidas em três categorias principais:

Em particular, a IA Generativa apresenta desafios e oportunidades únicos que acreditamos que contribuem para os pontos fortes da tecnologia blockchain.

Para entender o porquê, é importante considerar os principais insumos que impulsionam a evolução dos sistemas inteligentes. O aprendizado de máquina (ML) é fundamentalmente alimentado por dados (quantidade, mas cada vez mais qualidade), mecanismos de feedback e poder computacional.

Jogadores dominantes em IA/ML como OpenAI (apoiado pela Microsoft) e Anthropic (com Google e Amazon) já estão consolidando recursos e construindo muros em torno de seus modelos e dados. Mas, apesar das vantagens iniciais em termos de computação, dados e distribuição, esta abordagem corre o risco de sufocar a dinâmica ao fragmentar os ciclos de desenvolvimento colaborativo que deram origem à indústria.

Oferecendo um contra-ataque viável a isso estão blockchains como o Ethereum, que emergiram como sistemas de dados e computação credivelmente neutros que alimentam a inovação de código aberto. As blockchains já sustentam uma série de primitivos digitalmente nativos que estão bem posicionados para desempenhar funções críticas num mundo cada vez mais moldado pela IA generativa.

Nossa crença é que há uma grande oportunidade para os blockchains se tornarem o domínio principal sobre o qual a pesquisa e o desenvolvimento de código aberto em compostos de IA.

O ESTADO DO MERCADO ATUAL

Uma quantia enorme já foi investida no frenesi de IA generativa deste ano em toda a infraestrutura central, na camada de modelo e até mesmo em aplicativos voltados para o usuário, como chatbots, suporte ao cliente e assistentes de codificação. Apesar disso, não é óbvio onde (e para quem) o valor é acumulado na pilha tradicional no longo prazo.

No paradigma atual, a IA corre o risco de ser uma força centralizadora que amplia o domínio dos líderes do mercado web2. Especialmente nas camadas de infraestrutura e modelo, o nome do jogo é escala – em hardware e recursos de capital, acesso a dados, canais de distribuição e parcerias exclusivas.

Muitos destes intervenientes – desde fornecedores de serviços em nuvem como a AWS a fabricantes de hardware como a Nvidia e pesos pesados de longa data como a Microsoft – estão a apostar na pilha completa, seja verticalmente através de fusões e aquisições ou através de parcerias proprietárias.

Os titãs no topo estão competindo por escala e precisão na margem, mas o mercado de modelos de API empresariais ultra-caros e de alta precisão pode muito bem ser limitado pela economia, pela paridade de desempenho emergente do código aberto ou até mesmo por uma tendência de redução -necessidades de carga de trabalho de latência.

Enquanto isso, uma grande parte do mercado intermediário já está vendo uma comoditização em ofertas semelhantes a uma coleção de “invólucros de API OpenAI” com funcionalidades indistinguíveis, embora suficientes.

CONSTRUINDO O MOMENTUM DO CÓDIGO ABERTO

Conjuntos de dados de código aberto para pré-treinamento, treinamento e ajuste fino, bem como modelos e ferramentas fundamentais de acesso gratuito, já estão incentivando empresas de todos os tamanhos a serem criativas diretamente com sistemas e ferramentas abertas.

Um documento vazado do Google descreveu a rapidez com que a lacuna entre os mundos fechado e de código aberto está diminuindo. Notavelmente, 96% das bases de código atuais já usam software de código aberto, com a tendência particularmente evidente em Big Data, IA e aprendizado de máquina.

Enquanto isso, o oligopólio dos serviços em nuvem pode estar pronto para ser interrompido de qualquer maneira.

Historicamente, os três grandes, AWS, Google Cloud e Azure, tornaram-se donos do mercado, agregando ferramentas e serviços para se consolidarem profundamente na pilha corporativa. Este domínio tem levado a uma série de desafios para as empresas, que vão desde a dependência operacional restritiva até aos custos excessivos associados à infraestrutura em nuvem, especialmente tendo em conta o prémio cobrado pelos principais fornecedores.

A pressão sobre as empresas estabelecidas para reestruturarem as despesas operacionais, juntamente com o desejo de experimentar e integrar a gama crescente de IA de código aberto, criará uma janela para reimaginar a pilha com alternativas descentralizadas.

A intersecção emergente da IA de código aberto e da tecnologia blockchain apresenta, portanto, um domínio extraordinário para experimentação e investimento.

CRYPTO X AI: UM RELACIONAMENTO MUTUALMENTE VALIOSO

Estamos profundamente entusiasmados com a potencial simbiose entre IA e blockchains.

O middleware criptográfico pode melhorar drasticamente os insumos no lado da oferta da IA, estabelecendo mercados eficientes para computação e dados (provisionamento, rotulagem ou ajuste fino), bem como ferramentas para atestação ou privacidade.

Por sua vez, aplicações e protocolos descentralizados alcançarão novos patamares ao ingerir os frutos desse trabalho.

Inegavelmente, a criptografia já percorreu um longo caminho, mas os protocolos e aplicações ainda sofrem com ferramentas e interfaces de usuário que permanecem pouco intuitivas para os usuários comuns. Da mesma forma, os próprios contratos inteligentes podem ser restritivos, tanto em termos de exigências de carga de trabalho manual para os desenvolvedores, como também em termos de fluidez funcional geral.

Os desenvolvedores Web3 são um grupo extremamente produtivo. Um pico de apenas cerca de 7,5 mil desenvolvedores em tempo integral construiu uma indústria multitrilionária. Assistentes de codificação e DevOps aumentados por ML prometem turbinar os esforços existentes, enquanto ferramentas sem código estão capacitando rapidamente uma nova classe de construtores.

À medida que os recursos de ML são integrados em contratos inteligentes e trazidos para a cadeia, os desenvolvedores serão capazes de projetar experiências de usuário mais integradas e expressivas e, eventualmente, novos aplicativos matadores. Essa melhoria gradual da experiência onchain atrairá um público novo – e provavelmente muito maior –, catalisando um importante volante de feedback de adoção.

A IA generativa pode provar ser o elo perdido da criptografia, transformando UI/UX e catalisando uma grande onda de desenvolvimento técnico renovado. Por sua vez, a tecnologia blockchain irá aproveitar, contextualizar e acelerar o potencial da IA.

USANDO BLOCKCHAINS PARA CONSTRUIR UM MERCADO MELHOR PARA DADOS

DADOS SÃO A ENTRADA FUNDACIONAL DO ML

Sim, grandes melhorias na infraestrutura de computação foram fundamentais, mas enormes repositórios de dados como Common Crawl e The Pile foram o que tornaram possíveis os modelos básicos que cativam o mundo de hoje.

Além disso, serão dados com os quais as empresas refinarão os modelos que sustentam as suas ofertas de produtos ou construirão fossos competitivos no futuro. E, em última análise, os dados serão a ponte entre os utilizadores e os modelos pessoais que funcionam localmente e se adaptam continuamente às necessidades individuais.

A competição por dados é, portanto, uma fronteira essencial e onde as cadeias de blocos podem conquistar uma vantagem – especialmente porque a qualidade se torna o atributo valorizado que molda o mercado de dados.

QUALIDADE ACIMA DE QUANTIDADE

As primeiras pesquisas sugerem que até 90% do conteúdo online poderá ser gerado sinteticamente nos próximos anos. Embora os dados de treinamento sintéticos ofereçam vantagens, eles também introduzem riscos materiais relacionados à deterioração da qualidade do modelo , bem como ao reforço de preconceitos.

Existe um risco real de que os modelos de Machine Learning possam esgotar as fontes de dados não sintéticas nos próximos anos. Os mecanismos de coordenação e as primitivas de atestado da Crypto são inerentemente otimizados para oferecer suporte a mercados descentralizados onde os usuários podem compartilhar, possuir ou monetizar seus dados para treinamento ou ajuste fino de modelos específicos de domínio.

Como resultado, o web3 pode provar ser uma fonte melhor e mais eficiente de treinamento gerado por humanos e de dados de ajuste fino em geral.

PROGRESSO COMPOSTO

Os processos descentralizados de treinamento, ajuste fino e inferência habilitados por blockchains também podem preservar e compor melhor a inteligência de código aberto.

Modelos menores de código aberto refinados usando processos eficientes de ajuste fino já estão rivalizando com seus pares maiores em precisão de resultados. A maré está, portanto, começando a mudar da quantidade para a qualidade em termos de fonte e dados de ajuste fino.

A capacidade de rastrear e verificar o ciclo de vida de dados originais e derivados permite reprodutibilidade e transparência que alimentarão modelos e insumos de maior qualidade.

Fonte: Will Henshall/Época (TEMPO)

Blockchains podem construir um fosso durável como domínio principal com conjuntos de dados diversos, verificáveis e personalizados. Isto pode ser particularmente valioso, uma vez que as soluções tradicionais indexam excessivamente o progresso algorítmico para compensar a escassez de dados.

O CONTEÚDO TSUNAMI

A próxima onda de conteúdo gerado por IA é outro lugar onde a vantagem pioneira da criptografia se destacará.

Este novo paradigma tecnológico capacitará os criadores de conteúdo digital em uma escala sem precedentes, e a Web3 oferece bases plug and play para dar sentido a tudo isso. A criptografia tem vantagem no tribunal de casa graças a anos de desenvolvimento em torno de primitivos que estabelecem propriedade e proveniência imutável de ativos digitais E conteúdo na forma de NFTs.

Os NFTs podem capturar todo o ciclo de vida de criação de conteúdo, mas também podem representar identidade digitalmente nativa, ativos virtuais ou até mesmo fluxos de caixa.

Como resultado, os NFTs possibilitam novas experiências de usuário, como mercados de ativos digitais (OpenSea, Blur), ao mesmo tempo que repensam os modelos de negócios em torno de conteúdo escrito (Mirror), mídias sociais (Farcaster, Lens), jogos (Dapper Labs, Immutable) e até mesmo infraestrutura financeira (Upshot, NFTFi).

A tecnologia pode até combater falsificações profundas e manipulação computacional de forma mais confiável do que a alternativa – usando algoritmos para fazer o trabalho. Em um exemplo flagrante, a ferramenta de detecção da OpenAI foi desligada devido a falhas de precisão.

Um último ponto: os avanços na computação sucinta e verificável também atualizarão o dinamismo dos NFTs, à medida que incorporam resultados de ML para gerar metadados mais inteligentes e em evolução. Nossa crença é que ferramentas e interfaces baseadas em IA sobre a tecnologia blockchain irão liberar valor full-stack e remodelar o cenário de conteúdo digital.

APROVEITANDO O CONHECIMENTO INFINITO DO ML COM CONHECIMENTO ZERO

A busca da indústria de blockchain por soluções técnicas que permitam uma computação eficiente em termos de recursos e, ao mesmo tempo, preservem a dinâmica sem confiança, levou a um progresso substancial na criptografia de conhecimento zero (ZK).

Embora inicialmente projetadas para lidar com gargalos de recursos inerentes a sistemas como a Máquina Virtual Ethereum (EVM), as provas ZK oferecem uma variedade de casos de uso valiosos relacionados à IA.

Um óbvio é simplesmente uma extensão de um desbloqueio existente: verificar de forma eficiente e sucinta processos de computação intensiva, como executar um modelo de ML fora da cadeia, para que o produto final, como a inferência de um modelo, possa ser ingerido on-chain por contratos inteligentes na forma de uma prova ZK.

As provas de armazenamento combinadas com o coprocessamento podem levar isso um passo adiante, melhorando materialmente os recursos dos aplicativos on-chain, tornando-os mais reflexivos sem introduzir novas suposições de confiança.

As implicações também permitem novas funções.

A criptografia ZK pode ser usada para verificar se um modelo específico ou conjunto de dados foi de fato usado na geração de inferências quando chamado por meio de uma API. Também pode ocultar os pesos ou dados específicos consumidos por um modelo em setores sensíveis ao cliente, como saúde ou seguros.

As empresas podem ainda colaborar de forma mais eficaz através da troca de dados ou IP, beneficiando-se de aprendizados compartilhados e ao mesmo tempo mantendo seus recursos proprietários.

E, finalmente, os ZKPs têm aplicabilidade real no domínio cada vez mais relevante (e desafiador) da diferenciação entre dados humanos e dados gerados sinteticamente, discutidos anteriormente.

Alguns destes casos de utilização dependem da necessidade de um maior desenvolvimento em torno da implementação técnica e da procura de uma economia sustentável em escala, mas o zkML tem o potencial de ter um impacto único na trajetória da IA.

ATIVOS DE CAUDA LONGA E VALOR LATENTE

A Crypto já demonstrou o seu papel como arquiteto superior do fluxo de valor em mercados legados, como música e arte. Nos últimos anos, também surgiram mercados líquidos on-chain que representam ativos tangíveis off-chain, como vinho e tênis .

O sucessor natural envolverá capacidades avançadas de ML à medida que a IA for introduzida na cadeia e tornada acessível a contratos inteligentes.

Os modelos de ML, em combinação com trilhos de blockchain, irão retrabalhar o processo de subscrição de ativos ilíquidos anteriormente inacessíveis devido à falta de dados ou profundidade do comprador.

Um método fará com que os algoritmos de ML consultem uma enorme variedade de variáveis para avaliar relacionamentos ocultos e minimizar a superfície de ataque de atores manipuladores. A Web3 já está experimentando a criação de mercados em torno de conceitos novos, como conexões de mídia social e nomes de usuário de carteiras.

Semelhante ao impacto que os AMMs tiveram no desbloqueio de liquidez para tokens de cauda longa, o ML revolucionará a descoberta de preços ao ingerir grandes quantidades de dados quantitativos e qualitativos para derivar padrões não óbvios. Estas novas percepções podem então formar a base para mercados baseados em contratos inteligentes.

As capacidades analíticas da IA serão ligadas à infra-estrutura financeira descentralizada para descobrir valor latente em activos de cauda longa.

DESCENTRALIZANDO A CAMADA DE INFRAESTRUTURA

As vantagens da Crypto em atrair e monetizar dados de maior qualidade abordam um lado da equação. O outro lado – a infraestrutura de suporte por trás da IA – apresenta uma promessa semelhante.

Redes de infraestrutura física descentralizadas (DePINs) como Filecoin ou Arweave já construíram sistemas de armazenamento que incorporam nativamente a tecnologia blockchain.

Outros, como Gensyn e Together , estão enfrentando o desafio do treinamento de modelos em uma rede distribuída, enquanto Akash lançou um impressionante mercado P2P conectando oferta e demanda em torno de recursos computacionais excessivos.

Além disso, a Ritual está construindo a base para uma infraestrutura aberta de IA na forma de uma rede incentivada e um conjunto de modelos, conectando dispositivos de computação distribuídos para os usuários executarem inferências e ajustes finos.

Crucialmente, DePINs como Ritual, Filecoin ou Akash também podem criar um mercado muito maior e mais eficiente. Fazem-no abrindo o lado da oferta a um domínio muito mais amplo que inclui fornecedores passivos capazes de desbloquear valor económico latente, ou consolidando hardware de menor desempenho em pools que rivalizam com os seus pares sofisticados.

Cada parte da pilha envolve diferentes restrições e preferências de valor, e ainda há trabalho significativo a ser feito para testar essas camadas em escala (em particular, os campos emergentes de treinamento e computação de modelos descentralizados).

No entanto, existem bases para soluções baseadas em blockchain para computação, armazenamento e até treinamento de modelos que podem eventualmente competir com os mercados convencionais.

O QUE TUDO SIGNIFICA

Crypto x AI está rapidamente se tornando um dos espaços de design mais inspiradores. Os respectivos campos já estão impactando tudo, desde a criação de conteúdo e expressão cultural até fluxos de trabalho empresariais e infraestrutura financeira.

Juntos, acreditamos que estas tecnologias irão remodelar o mundo nas próximas décadas. As melhores equipes estão incorporando nativamente infraestrutura sem permissão e criptoeconomia junto com IA para atualizar o desempenho, permitir novos comportamentos ou alcançar estruturas de custos competitivas.

A criptografia introduz escala, profundidade e granularidade sem precedentes de dados padronizados em redes de coordenação, muitas vezes sem um meio óbvio de obter utilidade desses dados.

Enquanto isso, a IA converte conjuntos de informações em vetores de contexto ou relacionamentos relevantes.

Quando combinadas, estas duas fronteiras podem formar uma relação recíproca única que prepara o terreno para os construtores do futuro descentralizado.

*Um enorme obrigado a Niraj Pant, Akilesh Potti, Jason Morton, Dante Camuto, David Wong, Ismael Hishon-Rezaizadeh, Illia Polosukhin e outros por seu trabalho na vanguarda deste espaço, insights inestimáveis e inspiração - todos os quais tornar possível não apenas este artigo, mas também o futuro brilhante da criptografia.

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