Descentralização AI: futuro inteligente impulsionado por Blockchain

A tecnologia de IA já está profundamente enraizada em nossas vidas diárias, desde a análise rápida de documentos até a geração de ideias criativas, passando por experiências de entretenimento personalizadas, abrangendo tudo. No entanto, apesar das muitas conveniências que a IA trouxe, ela também levantou uma série de questões severas.

Atualmente, os modelos de IA mais avançados e amplamente utilizados são controlados principalmente por algumas grandes empresas de tecnologia, e seu mecanismo interno de operação é opaco. Temos muito pouco conhecimento sobre as fontes de dados de treinamento desses modelos, o processo de decisão e os beneficiários das atualizações. As contribuições dos criadores muitas vezes não recebem o reconhecimento e a recompensa devidas, e preconceitos podem se infiltrar silenciosamente. O que é ainda mais preocupante é que essas ferramentas que moldam nosso futuro estão operando nas sombras, sem supervisão pública.

É precisamente por estas razões que as pessoas começaram a sentir resistência em relação ao atual modelo de desenvolvimento da IA. As preocupações com a violação da privacidade, a disseminação de informações falsas, a falta de transparência e a monopolização do treinamento da IA e da distribuição de lucros por um pequeno número de empresas estão a aumentar. Estas preocupações estão a impulsionar a demanda por sistemas de IA que sejam mais transparentes, que valorizem mais a proteção da privacidade e que incentivem uma participação mais ampla.

A Descentralização da IA (DeAI) surgiu para oferecer novas soluções a esses problemas. Esses sistemas descentralizam dados, computação e poder de governança, tornando a operação dos modelos de IA mais responsável, transparente e inclusiva. Neste modelo, os contribuidores podem receber recompensas justas, enquanto a comunidade pode decidir em conjunto a direção do desenvolvimento dessas poderosas ferramentas.

Descentralização AI e a diferença para AI tradicional

Sistemas de IA tradicionais geralmente adotam uma arquitetura centralizada, onde uma única empresa é responsável pela coleta de dados, treinamento de modelos e controle de saídas. Neste modelo, é difícil para o público participar ou supervisionar o funcionamento do sistema, e os usuários não têm como saber o processo de construção do modelo ou possíveis preconceitos.

Em comparação, a AI descentralizada adota uma abordagem completamente diferente. Neste modelo, os dados estão distribuídos nos vários nós da rede, e o modelo é governado em conjunto pela comunidade ou protocolo, com um processo de atualização público e transparente. Este sistema é baseado na colaboração aberta, com regras claras e mecanismos de incentivo à participação, em vez de ser controlado por caixas-pretas opacas.

Por exemplo, a IA tradicional é como um museu gerido por uma fundação privada. Você pode visitar as exposições e até pode ver a sombra dos seus dados, mas não tem o direito de decidir como a exposição é construída, nem será reconhecido ou recompensado por suas contribuições. O processo de decisão é opaco, e a maioria das operações nos bastidores não é conhecida.

E a AI descentralizada é mais como uma exposição de arte aberta criada em conjunto por uma comunidade global. Artistas, historiadores e cidadãos comuns contribuem com ideias, compartilham dados e participam na curadoria. Cada contribuição é rastreável e transparente, e os participantes são recompensados por melhorarem a exposição. Esta estrutura ajuda a fortalecer a proteção do usuário e a aumentar a responsabilização, que é precisamente o problema mais urgente a ser resolvido no campo da IA atualmente.

A importância da Descentralização AI

O controlo centralizado dos modelos de IA tradicionais trouxe vários problemas sérios. Quando poucas empresas detêm a propriedade dos modelos, elas controlam o conteúdo de aprendizagem, o comportamento e os direitos de acesso dos modelos, o que pode levar aos seguintes riscos:

1. Concentração excessiva de poder: poucas empresas dominam a direção do desenvolvimento da IA, faltando supervisão pública.
2. Viés algorítmico: fontes de dados e perspectivas limitadas podem levar a sistemas injustos e excludentes.
3. Os usuários perdem o controle: as pessoas contribuem com dados, mas não têm o direito de decidir como serão usados e também não recebem a devida compensação.
4. Inovação limitada: O controle centralizado limita a diversidade e o espaço de experimentação do modelo.

A Descentralização da IA abre novas vias para construir sistemas de IA mais transparentes, justos e inovadores, ao descentralizar a propriedade e o controle. Contribuidores globais podem moldar juntos os modelos, garantindo que eles reflitam perspectivas mais amplas. A transparência desempenha um papel crucial nisso, com muitos sistemas de IA descentralizados adotando princípios de código aberto, tornando o código e os métodos de treinamento públicos, facilitando a auditoria dos modelos, a descoberta de problemas e o estabelecimento de confiança.

No entanto, a IA de código aberto não é equivalente à Descentralização. Os modelos podem ser de código aberto, mas ainda dependem de infraestrutura centralizada ou carecem dos mecanismos necessários de proteção de privacidade. Ambos enfatizam a transparência, acessibilidade e participação da comunidade. Na IA Descentralizada, os usuários podem participar sem abrir mão do controle sobre os dados, o que aumenta a probabilidade de contribuírem ativamente e beneficiarem-se dela. Embora a Descentralização não seja uma solução mágica, ela oferece a possibilidade de construir sistemas de IA que atendam mais aos interesses públicos e que sejam menos influenciados por empresas privadas.

Descentralização do funcionamento da IA

A Descentralização da IA substituiu o modelo de controle centralizado, adotando sistemas distribuídos para o treinamento, otimização e implementação de modelos. Este método evita falhas de ponto único, aumenta a transparência e incentiva uma participação mais ampla.

As tecnologias-chave que sustentam a Descentralização da IA incluem:

1. Aprendizado Federal: permite que modelos de IA aprendam dados em dispositivos locais, sem a necessidade de enviar informações sensíveis para um servidor central, apenas compartilhando atualizações do modelo.
2. Computação distribuída: distribuir as tarefas de treinamento e execução do modelo de IA em várias máquinas na rede, aumentando a velocidade, a eficiência, a escalabilidade e a resiliência do sistema.
3. Prova de Conhecimento Zero (ZKP): uma ferramenta criptográfica que pode verificar a correção de dados ou operações sem expor conteúdos específicos, garantindo a segurança e a confiabilidade de sistemas descentralizados.

A tecnologia Blockchain oferece suporte crucial para sistemas de IA Descentralizados:

1. Contrato inteligente: executa automaticamente regras predefinidas, como pagamentos ou atualizações de modelos, sem necessidade de intervenção humana.
2. Oráculo: como uma ponte entre a blockchain e o mundo exterior, fornece entradas de dados do mundo real.
3. Descentralização de armazenamento: permite que os dados de treinamento e os arquivos do modelo sejam armazenados de forma dispersa na rede, aumentando a resistência à manipulação e à censura.

As vantagens da Descentralização da IA

A IA descentralizada não é apenas uma transformação tecnológica, mas representa também uma mudança de valores. Ela constrói um sistema que incorpora valores humanos comuns como privacidade, transparência, justiça e participação. Através da descentralização, foram alcançadas as seguintes vantagens:

1. Reforçar a proteção da privacidade: utilizar tecnologias como aprendizagem federada, treino em dispositivos locais e provas de conhecimento zero para garantir a privacidade dos dados.
2. Mecanismo de transparência embutido: sistemas abertos facilitam a auditoria, o rastreamento do processo de decisão e a identificação de preconceitos potenciais.
3. Governança compartilhada: a comunidade define conjuntamente regras, mecanismos de incentivo e caminhos para a evolução do modelo.
4. Incentivos econômicos justos: os contribuidores são recompensados por fornecer dados, recursos de computação ou melhorias de modelos.
5. Reduzir preconceitos: um grupo de contribuidores mais diversificado traz perspectivas mais inclusivas, reduzindo os pontos cegos.
6. Aumentar a resiliência do sistema: sem ponto único de falha, o sistema é mais difícil de ser atacado ou encerrado.

Desafios e Limitações

Apesar das perspetivas brilhantes da inteligência artificial descentralizada, ainda enfrenta muitos desafios:

1. Escalabilidade: O treinamento de grandes modelos requer uma enorme capacidade de computação, e a coordenação distribuída pode reduzir a eficiência ou aumentar a complexidade.
2. Intensivo em recursos: O modelo de IA em si consome muitos recursos, e a execução distribuída agrava a pressão sobre a largura de banda e o consumo de energia.
3. Incerteza regulatória: as diferenças nas leis entre diferentes regiões são grandes, e a atribuição de responsabilidades em sistemas de descentralização é bastante complexa.
4. Risco de fragmentação: A falta de supervisão central pode levar a padrões não uniformes e a uma participação desigual.
5. Segurança e fiabilidade: sistemas descentralizados ainda podem ser atacados, como manipulação de dados ou envenenamento de modelos.
6. Experiência do usuário complexa: Gerir chaves privadas, operar múltiplas interfaces e outros fatores podem dificultar a sua adoção.

Estes são desafios reais, mas não insuperáveis. Com o desenvolvimento da tecnologia e a melhoria do ecossistema, acredita-se que esses problemas serão eventualmente resolvidos.

Aplicações de AI Descentralizada

A Descentralização AI já demonstrou valor prático em vários campos. Abaixo estão alguns projetos que estão desenvolvendo Descentralização AI:

1. Acurast: Transforma dispositivos ociosos em parte de uma nuvem segura e descentralizada, permitindo que os usuários recebam recompensas ao fornecer capacidade de computação não utilizada.
2. OriginTrail: Construir um grafo de conhecimento descentralizado, conectando e organizando dados confiáveis nos setores de cadeia de suprimentos, educação e outros.
3. Phala: Construindo uma camada de privacidade para Web3, permitindo a execução de contratos inteligentes em ambientes de computação confidencial, protegendo dados sensíveis.
4. PEAQ: Fornecer infraestrutura para a economia das máquinas, permitindo que pessoas e dispositivos sejam recompensados ao completarem tarefas reais.
5. Bittensor: criar um mercado aberto onde modelos de IA competem e colaboram, recompensando contribuições valiosas através de incentivos em tokens.

A IA descentralizada não é apenas uma revolução tecnológica, mas representa uma mudança de valores. Ela desafia a ideia tradicional de que os sistemas inteligentes devem ser controlados por algumas poucas empresas, oferecendo uma alternativa mais aberta e responsável. Esses sistemas descentralizam o poder, protegem a privacidade e incentivam a participação global na co-criação de ferramentas que mudam o mundo.

A tecnologia Blockchain torna essa visão possível. Ao coordenar atualizações, proteger dados e recompensar contribuintes, ela estabelece a base para a construção de sistemas de IA transparentes. Com o contínuo desenvolvimento da tecnologia e o surgimento de mais projetos inovadores, a IA descentralizada tem potencial para desempenhar um papel cada vez mais importante no futuro, promovendo o desenvolvimento da tecnologia de IA em direção a uma direção mais aberta, justa e responsável.