Ontem fui ao casamento do meu primo, e ao ver ele e a cunhada finalmente transformarem onze anos de namoro em algo concreto, quando os dois estavam em cima do palco sorrindo com os olhos brilhando, naquele momento eu realmente senti muita inveja!

O resultado está a tocar-me, e de repente a minha mãe chega-se e pergunta-me: "E tu? Quando é que também vais ter um namorado?"

Fiquei instantaneamente confuso, tinha um monte de reflexões na cabeça, mas de repente fiquei travado, não consegui dizer nada na hora, apenas baixei a cabeça e comi em silêncio.

A verdade é que agora só quero fazer dinheiro, não estou realmente a pensar em namorar por enquanto!

Acabei de mencionar "cada um tem seu objetivo, segue caminhos diferentes" e pensei que o mesmo se aplica ao círculo da IA atualmente.

Cada projeto de IA tem seus próprios pequenos objetivos, e nas questões de "código aberto" e "realmente útil", o caminho seguido pode ser bastante diferente:

• Perseguir a utilidade acima de tudo:

Como a OpenAI e a Anthropic, focadas em resolver problemas reais, com um modelo de negócios claro.

São decididos por equipes de empresas especializadas, que controlam tudo, desde o desenvolvimento até a gestão, fazendo com que a tecnologia seja implementada de forma rápida e estável.

• Fonte de compartilhamento aberta:

Por exemplo, o DeepSeek torna o código técnico acessível ao público, permitindo que qualquer pessoa o utilize, reduzindo significativamente a barreira de entrada.

Embora seja iniciado por uma empresa, irá controlar a direção geral, garantindo que todos trabalhem em direção a um único objetivo.

• Criar uma comunidade aberta:

Tomando Bittensor como exemplo, ele construiu uma plataforma de colaboração descentralizada que incentiva todos a participar na construção.

Atraindo mais pessoas para se juntarem através de mecanismos de recompensa, fazendo com que esta rede inteligente cresça cada vez mais.

■A principal divergência entre essas diferentes rotas de desenvolvimento é, afinal, como equilibrar o "controle tecnológico" e o "valor prático da aplicação tecnológica":

• Algumas práticas, para ver rapidamente os efeitos reais, são geridas diretamente por uma entidade central que unifica a tecnologia e as regras.

• Algumas abordagens valorizam mais a tecnologia que permite que todos possam utilizá-la, embora a gestão ainda seja centralizada para garantir que todo o ecossistema não fique desordenado.

• Existem também algumas abordagens que se concentram em criar redes descentralizadas, construindo primeiro o ecossistema, sem apressar a aplicação imediata da tecnologia na realidade.

■Quebra: o novo design do "circuito de valor" da Sentient

@SentientAGI, com base nas explorações existentes, está a pensar em como fazer com que "aberto" e "prático" se complementem mutuamente. Ele projetou um conjunto de mecânicas para tornar estes dois em bons parceiros.

• A autoridade de governança está ligada ao valor prático

A gestão da comunidade não se baseia apenas na posição ou no poder das empresas, mas sim em quem consegue criar algo útil, quem tem mais voz.

• Otimização da reutilização de módulos de código aberto

Para o problema frequente de "a eficiência do trabalho em equipe é baixa" na tecnologia de código aberto, a Sentient encontrou uma solução de montar blocos:

Independentemente do módulo de funcionalidade desenvolvido por qualquer equipa, podem ser montados como blocos de construção para reutilização, evitando que todos tenham que realizar o mesmo trabalho repetidamente. Isso permite manter a tecnologia aberta e partilhada, além de poupar bastante esforço, fazendo com que a tecnologia seja implementada e utilizada mais rapidamente.

■Quebrar as fronteiras da percepção "aberto-prático"

Sentient estas abordagens permitem que todos colaborem e tornem os resultados da pesquisa e desenvolvimento realmente utilizáveis, e o dinheiro ganho com esses resultados pode continuar a apoiar mais colaborações em pesquisa e desenvolvimento.

Desta forma, foi encontrada uma nova solução para o dilema entre "como abrir a cooperação" e "como aplicar na prática" a IA. No entanto, a eficácia deste método ainda precisa ser avaliada com base nos resultados práticos que virão a seguir.
#SentientAGI