Título do Artigo Repostado: Uma Profunda Investigação sobre BasedAI: Uma Grande Rede Operacional de Modelos de Linguagem com Foco em Privacidade e Eficiência, O Próximo Bittensor no Espaço da IA?

O espaço de IA continua a estar fervilhante. Muitos projetos estão a tentar 'IA-ficar-se', adotando a nova proposta de 'ajudar a IA a fazer melhor' na esperança de voar mais alto nos ventos da IA. No entanto, a maioria dos projetos mais antigos já percebeu o seu valor em ciclos anteriores, e novos projetos como o Bittensor já não são 'novos'. Ainda precisamos de procurar projetos que ainda não perceberam o seu valor e têm potencial para narrativas cativantes. Melhorar a privacidade sempre foi uma direção atrativa nos projetos de cripto destinados a 'ajudar a IA a fazer melhor':

Primeiro, porque proteger a privacidade ressoa intrinsecamente com o conceito de igualitarismo na descentralização; segundo, proteger a privacidade envolve inevitavelmente a utilização de tecnologias como ZK e Criptografia Homomórfica. Uma filosofia narrativa correta combinada com tecnologia avançada provavelmente significa que o desenvolvimento de um projeto de IA não estará em falta. E não seria mais interessante se um projeto tão sério também pudesse incorporar a jogabilidade das moedas Meme?

No início de março, um projeto chamado BasedAI registou silenciosamente uma conta no Twitter, publicando oficialmente apenas dois tweets para além de retweets, enquanto o seu site parece ser extremamente básico—apresentando apenas um whitepaper sofisticado no estilo académico. Alguns influenciadores internacionais já tomaram a dianteira na análise do projeto, sugerindo que possa ser o próximo Bittensor.

Simultaneamente, o seu token homônimo, $basedAI, viu um aumento meteórico desde o final de fevereiro, aumentando mais de 40 vezes em valor.

Depois de examinar minuciosamente o whitepaper do projeto, descobrimos que a BasedAI é um projeto de IA que integra grandes modelos de linguagem, Provas de Conhecimento Zero (ZK), criptografia homomórfica e moedas de Meme. Reconhecendo a sua direção narrativa, ficamos impressionados com o seu engenhoso design económico, que liga naturalmente o agendamento de recursos de computação com o uso de outras moedas de Meme. Considerando que o projeto ainda está em fases muito iniciais, neste problema, vamos interpretá-lo para ver se tem o potencial de se tornar o próximo Bittensor.

Quando a ciência séria encontra o Meme, o que exatamente está a fazer o BasedAI?

Antes de responder a esta pergunta, vamos primeiro olhar para quem está por trás da BasedAI.

A informação pública revela que o BasedAI foi desenvolvido em conjunto por uma organização chamada Based Labs e pela equipa fundadora da Pepecoin, com o objetivo de abordar questões de privacidade ao usar modelos de linguagem extensos no campo atual de IA. A informação pública sobre a Based Labs é escassa, com o seu site sendo bastante misterioso, apresentando uma série de palavras-chave técnicas numa apresentação ao estilo Matrix. Um dos investigadores na organização, Sean Wellington, é o autor do whitepaper publicamente disponível para o BasedAI:

Além disso, o Google Scholar indica que Sean se formou na UC Berkeley e tem vindo a publicar vários artigos relacionados com sistemas de liquidação e dados distribuídos desde 2006, especializando-se em investigação em IA e redes distribuídas, tornando-o uma figura significativa no campo tecnológico.

Por outro lado, Pepecoin não é a moeda PEPE atualmente popular, mas sim um meme original que começou em 2016, com a sua própria mainnet L1 na altura e desde então migrou para o Ethereum.

Podes dizer que este é um Meme OG que também compreende o desenvolvimento L1.

Mas como é que um peso pesado sério da investigação científica em IA e uma equipa de Memes, aparentemente não relacionados nos seus campos, podem desencadear inovação dentro do BasedAI?

ZK e FHE: Equilibrar a Eficiência Computacional da IA e a Privacidade

Se deixarmos de lado o elemento do meme, a introdução do Twitter do BasedAI destaca sucintamente o valor narrativo do projeto:

“Suas sugestões são suas sugestões.” Isso enfatiza essencialmente a importância da privacidade e soberania dos dados: quando você usa grandes modelos de linguagem de IA como GPT, qualquer sugestão ou informação que você inserir é recebida pelo servidor do outro lado, expondo fundamentalmente sua privacidade de dados à OpenAI ou outros fornecedores de modelo.

Embora isso possa parecer inofensivo, inevitavelmente levanta preocupações com a privacidade e você não tem escolha senão confiar incondicionalmente que o fornecedor do modelo de IA não irá abusar dos registros de sua conversa.

Despojando as fórmulas matemáticas obscuras e os designs técnicos no whitepaper da BasedAI, você pode simplesmente entender o objetivo do projeto como:

Criptografar qualquer conteúdo do seu diálogo com grandes modelos de linguagem, permitindo que o modelo realize cálculos sem expor o texto simples e, no final, devolvendo resultados que apenas você pode descriptografar.

Pode antecipar que alcançar isto envolveria ZK (Prova de Conhecimento Zero) e FHE (Encriptação Totalmente Homomórfica), duas tecnologias de privacidade.

ZK permite que prove a veracidade ou falsidade de uma afirmação sem revelar o texto simples;

FHE permite que você compute em dados criptografados.

Combinando os dois, você pode enviar suas sugestões para um modelo de IA em forma criptografada, e o modelo retorna uma resposta para você, mas nenhuma das partes envolvidas sabe qual era a sua pergunta ou qual é a resposta.

Isto parece promissor, mas há um problema crítico - FHE é computacionalmente intensivo e lento, criando um conflito entre eficiência computacional e proteção de privacidade para LLMs voltados para o usuário como GPT, que requerem exibição de resultados rápidos.

Com base no seu artigo, a BasedAI enfatizou a tecnologia de "Aperto de Cerberus" e apoiou-a com fórmulas matemáticas complexas:

Embora não possamos avaliar profissionalmente a implementação matemática desta tecnologia, o seu propósito pode ser simplesmente compreendido como:

Otimize a eficiência do processamento de dados criptografados em FHE, concentrando seletivamente os recursos computacionais onde têm o maior impacto para completar rapidamente os cálculos e exibir resultados.

O artigo também demonstrou com dados como esta otimização melhora significativamente a eficiência:

Usando o Cerberus Squeezing, os passos computacionais necessários para a criptografia totalmente homomórfica poderiam ser quase reduzidos pela metade. Usando o Cerberus Squeezing, os passos computacionais necessários para a criptografia totalmente homomórfica poderiam ser quase reduzidos pela metade.

Assim, podemos simular rapidamente todo o processo de um utilizador usando BasedAI:

• O utilizador introduz comandos, pedindo para analisar as emoções exibidas nos registos de conversas de alguém, ao mesmo tempo que deseja proteger a privacidade desses registos.
• Através da plataforma BasedAI, estes dados são submetidos em forma encriptada, especificando o modelo de IA a utilizar (por exemplo, um modelo de análise de emoções).
• Os mineiros na rede BasedAI recebem esta tarefa e usam seus recursos computacionais para executar o modelo de IA especificado nos dados criptografados.
• Os nós da rede completam a tarefa de computação sem descriptografar os dados e devolvem o resultado do processamento criptografado ao utilizador.
• O utilizador recebe o resultado encriptado, desencripta-o com a sua chave e obtém o resultado da análise de dados de que necessita.

O “Brain,” Mineiros e Validadores

Para além da tecnologia, que papéis específicos existem dentro da rede BasedAI para executar a tecnologia e atender às necessidades dos utilizadores? Em primeiro lugar, é importante apresentar o conceito auto-criado do "Cérebro".

Um “Cérebro” da Based Labs

Para a maioria dos projetos de criptografia de IA, alguns elementos inevitáveis são:

• Mineiros: Responsáveis por realizar tarefas computacionais, consumindo recursos computacionais.
• Validadores: Validar a correção do trabalho concluído pelos mineiros e garantir a validade das transações e tarefas computacionais dentro da rede.
• Blockchain: Regista os resultados de tarefas computacionais e de validação num registo, incentivando o comportamento de diferentes papéis através das tokens nativas da rede.

BaseAI adiciona mais uma camada em cima destes três elementos com o conceito do "Cérebro":

"É necessário ter um 'Cérebro' para incorporar os recursos computacionais dos mineiros e validadores, permitindo que esses recursos calculem vários modelos de IA e completem tarefas."

Simplificando, esses “Brains” atuam como contêineres distribuídos para tarefas computacionais específicas, executando modelos de linguagem grandes modificados (LLMs). Cada “Brain” pode escolher os mineradores e validadores com os quais deseja se associar.

Se achar esta explicação abstracta, pense em ter um “Cérebro” como ter uma “licença para oferecer serviços na nuvem”:

Para recrutar um grupo de mineiros e validadores para computação criptografada de grandes modelos de linguagem, você deve ter uma licença de operação que especifique:

• A localização do seu negócio (ID)
• Seu escopo de negócios (usando IA para análise de sentimentos, geração de imagens, assistência médica, etc.)
• Quantos recursos computacionais tens e qual a sua capacidade
• Específicamente, quem trouxeste
• Quanto recompensa pode ganhar com esta atividade

De acordo com o documento da Based AI, cada "Cérebro" no BasedAI pode acomodar até 256 validadores e 1792 mineiros, com um total de apenas 1024 "Cérebros" no sistema, aumentando ainda mais a escassez de "Cérebros".

Os mineiros e validadores devem fazer o seguinte para se juntarem a um “Brain”:

• Mineiros: Conecte-se à plataforma, decida os recursos da GPU a alocar (mais adequados para cálculos), pode depositar tokens $BASED e começar o trabalho de computação.
• Validadores: Conecte-se à plataforma, decida os recursos da CPU a alocar (mais adequados para validação), pode depositar tokens $BASED e iniciar o trabalho de validação.

Quanto mais tokens $BASED forem depositados, maior a eficiência dos mineiros e validadores que operam no “Brain”, e mais recompensas $BASED eles recebem.

Claramente, um "Cérebro" representa um certo poder e relação organizacional, abrindo também espaço para o design de tokens e incentivos (mais sobre isso mais tarde).

No entanto, o design deste "Brain" não parece familiar?

Diferentes “cérebros” no Bittensor lembram um pouco diferentes sub-redes, realizando tarefas específicas usando diferentes modelos de IA;

No popular Polkadot do ciclo anterior, diferentes "Brains" assemelham-se a diferentes "slots" para executar várias parachains, realizando diferentes tarefas.

Com base no AI, também foi fornecido um exemplo de um "Cérebro médico" a realizar uma tarefa:

• Os registos médicos do paciente são encriptados e enviados para o Cérebro Médico, gerando palavras-chave para solicitar conselhos de diagnóstico apropriados;
• Com a ajuda de ZK e FHE, o modelo de linguagem grande adequado dentro da rede BasedAI pode gerar respostas sem descriptografar dados sensíveis do paciente, este passo invoca os recursos computacionais de mineradores e validadores;
• Os prestadores de cuidados de saúde recebem saída criptografada da rede BasedAI. Apenas o usuário que envia pode descriptografar os resultados para obter sugestões de tratamento, enquanto os dados permanecem não expostos ou vazados durante este processo.

A Venda de Privilégios do “Brain” Desenrola-se, Beneficiando Pepecoin

Então, como se adquire um “Cérebro” para obter o privilégio de “autorização de trabalho” para a computação de modelo de IA criptografada? A BasedAI, em colaboração com o Pepecoin, gamificou a venda desses privilégios, concedendo ao Pepecoin, um token MEME, valor de utilidade.

Com apenas 1024 “Brains” disponíveis, o projeto naturalmente aproveita a Cunhagem de NFT - cada “Brain” vendido gera um token ERC-721 correspondente, que pode ser visto como uma licença. Para cunhar este NFT de “Brain”, são necessárias duas ações relacionadas com Pepecoin para desbloquear: queimar ou apostar Pepecoin.

• Em termos de queima: A cunhagem do primeiro "Brain" requer o gasto de 1000 Pepecoin.
• Cada nova cunhagem de "Brain" aumenta o custo em 200 Pepecoin.
• Os cérebros gerados desta forma são transferíveis.
• Se todos os Brains fossem obtidos através da queima, 107.563.530 Pepecoin seriam permanentemente destruídos. (De acordo com os dados da CMC, o fornecimento circulante atual é de 133M, significando que quase 80% do fornecimento de tokens seria reduzido se essa queima fosse totalmente realizada.)

No que diz respeito ao staking:

• Os utilizadores são obrigados a apostar 100.000 Pepecoin por 90 dias.
• O ERC-721 NFT do Brain é emitido imediatamente após a aposta.
• Os cérebros gerados desta forma não são transferíveis, mas irão gradualmente ganhar $BASED, o token nativo do projeto.
• A participação pode ser retirada após 90 dias.

Independentemente do método utilizado, à medida que mais Brains são criados, uma quantidade correspondente de Pepecoin será ou queimada ou bloqueada, dependendo da proporção de participação dos dois métodos. Está claro que esta distribuição é mais sobre a alocação de ativos cripto do que sobre recursos de IA. Dada a escassez de Brains e as recompensas de token por sua operação, a demanda por Pepecoin aumentará significativamente durante a criação de Brain; tanto o staking quanto a queima reduzem a oferta circulante de Pepecoin, beneficiando teoricamente o preço do mercado secundário do token.

Desde que sejam emitidos e estejam ativos menos de 1024 Brains dentro do contrato ERC-721, o Portal BasedAI continuará a emitir Brains. Se todos os 1024 Brains forem alocados, o Portal BasedAI deixará de permitir a criação de novos Brains. Um endereço Ethereum pode conter vários NFTs de Brain. O portal BasedAI permitirá aos utilizadores gerir as recompensas de todos os Brains de que são proprietários associados à carteira ETH conectada. Os proprietários de Brains ativos podem esperar ganhar entre $30,000 e $80,000 por Brain por ano, de acordo com os dados do documento oficial.

Com estes incentivos económicos e narrativas em torno da IA e da privacidade, a popularidade antecipada do Brain aquando do seu lançamento oficial é previsível.

Resumo

Nos projetos de criptomoedas, a própria tecnologia não é o objetivo; seu papel é orientar a atenção, direcionando assim a distribuição e o fluxo de ativos. O design do Cérebro da BasedAI demonstra claramente uma compreensão de 'como promover a distribuição de ativos': sob a narrativa correta da privacidade dos dados, integrando os recursos necessários para cálculos relacionados à IA em um privilégio, criando escassez para este privilégio, orientando assim os ativos para o privilégio e aumentando o consumo de outro token MEME.

Os recursos computacionais são alocados e incentivados corretamente, os ativos do projeto "Brain" ganham escassez e popularidade, e o fornecimento circulante do token Meme diminui... Do ponto de vista da criação de ativos, o design da BasedAI é sofisticado e inteligente.

No entanto, se alguém abordasse as perguntas não ditas e evitadas com ignorância fingida:

Quantas pessoas usarão este modelo de linguagem grande que protege a privacidade? Quantos gigantes da IA estão dispostos a cooperar com uma tecnologia de proteção de privacidade que pode não beneficiá-los?

A resposta continua a ser menos do que otimista. No entanto, as narrativas prosperam com o momentum, e a especulação é oportuna. Às vezes, o que é necessário não é questionar a viabilidade de um caminho, mas sim acompanhar o fluxo.

Material de Origem:

X: https://twitter.com/getbasedai

Website Oficial: https://www.getbased.ai/

Pepecoin: https://twitter.com/pepecoins

Whitepaper BasedAI

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