A IA descentralizada pode desbloquear uma sociedade pós-escassez, diz o CEO da 0G Labs

A conversa em torno da IA evoluiu de questionar a sua relevância para se concentrar em torná-la mais confiável e eficiente à medida que seu uso se torna generalizado. Michael Heinrich imagina um futuro onde a IA promove uma sociedade pós-escassez, libertando os indivíduos de trabalhos mundanos e permitindo a busca de atividades mais criativas.

O Dilema dos Dados: Qualidade, Proveniência e Confiança

A discussão em torno da inteligência artificial (AI) mudou fundamentalmente. A questão já não é sobre a sua relevância, mas sim como torná-la mais fiável, transparente e eficiente à medida que a sua implementação se torna comum em todos os sectores.

O atual paradigma de IA, dominado por modelos centralizados “caixa preta” e enormes centros de dados proprietários, enfrenta uma pressão crescente devido a preocupações com viés e controle monopolista. Para muitos no espaço Web3, a solução não está em uma regulação mais rigorosa do sistema atual, mas em uma descentralização completa da infraestrutura subjacente.

A eficácia desses poderosos modelos de IA, por exemplo, é determinada, acima de tudo, pela qualidade e integridade dos dados nos quais são treinados—um fator que deve ser verificável e rastreável para prevenir erros sistemáticos e alucinações de IA. À medida que os riscos aumentam para indústrias como finanças e saúde, a necessidade de uma base sem confiança e transparente para a IA torna-se crítica.

Michael Heinrich, um empreendedor em série e graduado de Stanford, está entre aqueles que lideram a charge para construir essa fundação. Como CEO da 0G Labs, ele está atualmente desenvolvendo o que descreve como a primeira e maior cadeia de IA, com a missão declarada de garantir que a IA se torne um bem público seguro e verificável. Tendo anteriormente fundado a Garten, uma empresa apoiada pelo YCombinator, e trabalhado na Microsoft, Bain e Bridgewater Associates, Heinrich está agora aplicando sua experiência aos desafios arquitetônicos da IA descentralizada (DeAI).

Heinrich enfatiza que o núcleo do desempenho da IA repousa na sua base de conhecimento: os dados. “A eficácia dos modelos de IA é determinada, antes de mais nada, pelos dados subjacentes nos quais são treinados”, explica ele. Conjuntos de dados de alta qualidade e equilibrados levam a respostas precisas, mas dados ruins ou sub-representados resultam em saídas de má qualidade e uma maior suscetibilidade a alucinações.

Para Heinrich, manter a integridade destes conjuntos de dados em constante atualização e diversos requer uma ruptura radical com o status quo. Ele argumenta que o principal culpado por alucinações da IA é a falta de proveniência transparente. O seu remédio é criptográfico:

Acredito que todos os dados devem ser ancorados na blockchain com provas criptográficas e um rasto de evidências verificável para manter a integridade dos dados.

Esta fundação descentralizada e transparente, combinada com incentivos econômicos e ajustes contínuos, é vista como o mecanismo necessário para eliminar sistematicamente erros e viés algorítmico.

Para além das correções técnicas, Heinrich, um dos homenageados da lista Forbes 40 Under 40, tem uma visão macro para a IA, acreditando que esta deve levar a uma era de abundância.

“Num mundo ideal, espera-se que crie as condições para uma sociedade pós-escassez onde os recursos se tornam abundantes e onde ninguém tem que se preocupar em fazer trabalhos mundanos,” afirma. Esta mudança permitiria que os indivíduos “se concentrassem em trabalhos mais criativos e de lazer,” essencialmente permitindo que todos desfrutem de mais tempo livre e segurança económica.

Crucialmente, ele argumenta que o mundo descentralizado é singularmente adequado para impulsionar este futuro. A beleza destes sistemas é que eles estão alinhados com os incentivos, criando uma economia autoequilibrada para o poder computacional. Se a demanda por recursos aumentar, os incentivos para fornecê-los naturalmente aumentam até que essa demanda seja atendida, satisfazendo a necessidade de recursos computacionais de uma maneira equilibrada e sem permissões.

Protegendo a IA: Código Aberto e Design de Incentivos

Para proteger a IA de abusos intencionais—como fraudes de clonagem de voz e deepfakes—Heinrich sugere uma combinação de soluções centradas no ser humano e arquitetónicas. Primeiro, o foco deve estar na educação das pessoas sobre como identificar fraudes e falsificações de IA utilizadas para personificação e desinformação. Heinrich afirma: “Precisamos ensinar as pessoas a identificar ou criar impressões digitais de conteúdo gerado por IA para que possam proteger-se.”

Os legisladores também podem desempenhar um papel ao estabelecer padrões globais para a segurança e ética da IA. Embora isso seja improvável que elimine o uso indevido da IA, a presença de tais padrões “pode contribuir para desencorajá-lo.” No entanto, a contramedida mais potente está entrelaçada no design descentralizado: “Projetar sistemas alinhados por incentivos poderia reduzir dramaticamente o uso indevido intencional da IA.” Ao implementar e governar modelos de IA em cadeia, a participação honesta é recompensada, enquanto o comportamento malicioso incorre em consequências financeiras diretas através de mecanismos de penalização em cadeia.

Enquanto alguns críticos temem os riscos dos algoritmos abertos, Heinrich diz à Bitcoin.com News que o apoia entusiasticamente porque proporciona visibilidade sobre como os modelos funcionam. “Coisas como registos de treino verificáveis e trilhas de dados imutáveis podem ser usadas para garantir transparência e permitir a supervisão da comunidade”, o que contrabalança diretamente os riscos associados a modelos proprietários e de código fechado “caixa-preta”.

Para concretizar esta visão de um futuro de IA seguro e de baixo custo, 0G Labs está a construir o primeiro “sistema operativo de IA descentralizado (DeAIOS).”

Este sistema operativo é projetado para fornecer proveniência de IA verificável—uma camada de armazenamento de dados altamente escalável e de disponibilidade que permite o armazenamento de enormes conjuntos de dados de IA em cadeia, tornando todos os dados verificáveis e rastreáveis. Este nível de segurança e rastreabilidade é essencial para agentes de IA que operam em setores regulados.

Além disso, o sistema apresenta um mercado de computação sem permissões, que democratiza o acesso a recursos de computação a preços competitivos. Esta é uma resposta direta aos altos custos e ao bloqueio de fornecedores associados à infraestrutura de nuvem centralizada.

0G Labs já demonstrou uma quebra técnica com o Dilocox, uma estrutura que permite o treinamento de LLMs que excedem 100 bilhões de parâmetros em clusters descentralizados de 1 Gbps. Ao dividir os modelos em partes menores e treinadas de forma independente, o Dilocox demonstrou uma melhoria de 357x em eficiência em comparação com os métodos tradicionais de treinamento distribuído, tornando o desenvolvimento de IA em larga escala economicamente viável fora dos muros dos centros de dados centralizados.

Um Futuro Mais Brilhante e Acessível para a IA

No final das contas, Heinrich vê um futuro muito brilhante para a IA descentralizada, um futuro definido pela participação e pela eliminação de barreiras à adoção.

“É um lugar onde pessoas e comunidades criam modelos de IA especializados juntos, garantindo que o futuro da IA seja moldado por muitos, em vez de apenas um punhado de entidades centralizadas”, conclui ele. Com as empresas de IA proprietárias enfrentando pressão para aumentar os preços, a economia e as estruturas de incentivos do DeAI oferecem uma alternativa convincente e muito mais acessível, onde modelos de IA poderosos podem ser criados a custos mais baixos, abrindo caminho para um futuro tecnológico mais aberto, seguro e, em última análise, mais benéfico.

FAQ

• Qual é o problema central com a IA centralizada atual? Os modelos de IA atuais sofrem de problemas de transparência, viés de dados e controle monopolista devido à sua arquitetura centralizada de “caixa preta”.
• Que solução está a 0G Labs de Michael Heinrich a construir? A 0G Labs está a desenvolver o primeiro “sistema operativo de IA descentralizado (DeAIOS)” para tornar a IA um bem público seguro, verificável e acessível.
• Como é que a IA Descentralizada assegura a integridade dos dados? A integridade dos dados é mantida ancorando todos os dados na cadeia com provas criptográficas e uma trilha de evidências verificável para prevenir erros e alucinações.
• Qual é a principal vantagem da tecnologia Dilocox da 0G Labs? Dilocox é uma estrutura que torna o desenvolvimento de IA em larga escala significativamente mais eficiente, demonstrando uma melhoria de 357x em relação ao treinamento distribuído tradicional.