Descentralização AI: Novo Era Inteligente impulsionada por Blockchain

A tecnologia de IA está a impactar profundamente a nossa vida diária, desde a análise rápida de documentos até à geração de ideias criativas, e até a ajudar-nos a transformar-nos em personagens de filmes e séries que adoramos. No entanto, apesar das inúmeras conveniências que a IA traz, também suscita uma série de preocupações sérias.

Atualmente, os modelos de IA mais avançados e poderosos são controlados por um pequeno número de gigantes tecnológicos, e seus mecanismos internos de operação são frequentemente opacos. Sabemos muito pouco sobre as fontes de dados de treinamento desses modelos, os processos de tomada de decisão e os beneficiários após a atualização do modelo. A contribuição dos criadores frequentemente não recebe o reconhecimento e a recompensa adequados, e potenciais preconceitos podem infiltrar-se de forma insidiosa. Essas poderosas ferramentas que moldam o nosso futuro parecem estar a operar silenciosamente nos bastidores.

Esta situação gerou um sentimento de resistência nas pessoas. As preocupações com a violação da privacidade, a disseminação de informações falsas, a falta de transparência e a monopolização do treino e distribuição de benefícios da IA por algumas empresas estão a aumentar. Estas preocupações motivam as pessoas a exigir a criação de sistemas de IA mais transparentes, que valorizem mais a proteção da privacidade e que permitam uma participação mais aberta.

A Descentralização da IA (DeAI) surgiu para oferecer novas soluções a esses problemas. Esses sistemas descentralizam dados, computação e governança, tornando os modelos de IA mais responsáveis, mais transparentes e mais inclusivos. Os contribuintes podem receber recompensas justas, e a comunidade pode decidir em conjunto a direção de desenvolvimento dessas poderosas ferramentas.

A essência da Descentralização AI e suas diferenças em relação à AI tradicional

Atualmente, os sistemas de IA mais populares adotam uma arquitetura centralizada, com uma única empresa responsável pela coleta de dados, treinamento de modelos e controle de saída. Este modelo geralmente não aceita supervisão pública, dificultando para os usuários entenderem o processo de construção do modelo e os possíveis preconceitos.

Em comparação, a IA descentralizada adota uma abordagem completamente diferente. Os dados são armazenados de forma descentralizada em vários nós, e o modelo é gerido em conjunto pela comunidade ou pelo protocolo, com um processo de atualização público e transparente. Nesse modelo, os sistemas de IA são construídos com base na colaboração pública, com regras claras e mecanismos de incentivo à participação, e não são controlados por uma caixa-preta fechada.

Por exemplo, a IA tradicional é como um museu gerido por uma fundação privada. Os visitantes podem apreciar as exposições e até ver os seus dados apresentados artisticamente, mas não podem participar no processo de decisão, nem receber reconhecimento ou recompensa pela sua contribuição. O funcionamento do museu é opaco, e a maior parte das informações internas é invisível para o exterior.

E a Descentralização AI é mais como uma exposição de arte ao ar livre 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 melhorar a exposição. Esta arquitetura favorece a proteção dos direitos dos usuários e aumenta a responsabilidade do sistema, que é exatamente o que o campo da AI mais necessita atualmente.

A importância da Descentralização da IA

Os modelos de IA centralizados tradicionais apresentam sérios problemas. Quando poucas empresas controlam o modelo, elas decidem o que o modelo aprende, como se comporta e quais são os acessos, o que traz os seguintes riscos:

• Concentração excessiva de poder: a direção do desenvolvimento da IA é controlada por algumas poucas empresas, faltando supervisão pública.
• Viés algorítmico: fontes de dados e perspectivas limitadas podem levar a sistemas injustos e excludentes.
• Os usuários perdem o controle: as pessoas contribuem com dados, mas não têm o direito de decidir sobre seu uso, nem recebem a devida recompensa.
• Inovação limitada: o controle centralizado restringe a diversidade e o espaço experimental dos modelos.

A Descentralização da IA abre a possibilidade de construir sistemas de IA mais transparentes, justos e inovadores, através da distribuição da propriedade e do controlo. Contribuidores globais podem moldar conjuntamente o modelo, garantindo que este reflita uma gama mais ampla de pontos de vista. A transparência desempenha um papel crucial, e muitos sistemas de IA descentralizada adoptam princípios de código aberto, tornando o código e os métodos de treino públicos, facilitando a auditoria dos modelos, a descoberta de problemas e a construção de confiança.

É importante notar que AI de código aberto não é equivalente a AI descentralizada. Os modelos podem ser de código aberto, mas ainda assim dependem de infraestrutura centralizada ou carecem dos mecanismos de proteção de privacidade necessários. As características centrais comuns a ambos são transparência, acessibilidade e participação da comunidade. Na AI descentralizada, os usuários podem participar sem abrir mão do controle sobre seus dados, tornando-se mais propensos a contribuir ativamente e a se beneficiar disso. Embora a descentralização não seja uma solução mágica, ela abre novos caminhos para a construção de sistemas de AI que atendam melhor ao interesse público, sem a influência de empresas privadas.

A forma de funcionamento da AI Descentralização

A IA descentralizada utiliza sistemas distribuídos para substituir o controle centralizado. O treinamento, otimização e implantação do modelo são realizados em uma rede de nós independentes, evitando falhas de ponto único, aumentando a transparência e incentivando uma participação mais ampla.

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

• Aprendizagem Federada: 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.
• Computação distribuída: distribuir a carga de treinamento e execução do modelo de IA em várias máquinas na rede, aumentando a velocidade, eficiência, escalabilidade e resiliência do sistema.
• Prova de Conhecimento Zero (ZKP): uma ferramenta criptográfica que pode verificar a correção de dados ou operações sem expor o conteúdo específico, garantindo a segurança e a confiabilidade de sistemas distribuídos.

A tecnologia Blockchain oferece suporte importante à Descentralização da IA. Os contratos inteligentes podem executar automaticamente regras pré-definidas, como pagamentos ou atualizações de modelos, sem necessidade de intervenção humana. Os oráculos atuam como uma ponte entre a Blockchain e o mundo exterior, fornecendo entradas de dados do mundo real. O armazenamento descentralizado permite que dados de treinamento e arquivos de modelos sejam armazenados de forma dispersa na rede, sendo mais resistente a alterações, censura e falhas de ponto único do que servidores tradicionais.

As vantagens da AI Descentralização

A IA descentralizada não é apenas uma transformação tecnológica, mas também uma mudança de valores. Ela constrói sistemas que refletem valores humanos comuns como privacidade, transparência, justiça e participação. Através da descentralização do poder, alcançou as seguintes vantagens:

• Melhor proteção de privacidade: utilização de aprendizagem federada, treino em dispositivos locais e provas de zero conhecimento para garantir a privacidade dos dados.
• Transparência incorporada: sistemas abertos facilitam auditoria, rastreamento do processo de decisão e identificação de preconceitos potenciais.
• Governança compartilhada: a comunidade define conjuntamente regras, mecanismos de incentivo e direções de evolução do modelo.
• Incentivos econômicos justos: os contribuintes são recompensados por fornecer dados, recursos de computação ou melhorias de modelo.
• Reduzir preconceitos: contribuidores mais diversificados trazem perspectivas inclusivas, diminuindo o risco de pontos cegos.
• Maior resiliência do sistema: sem ponto único de falha, o sistema é mais difícil de ser atacado ou encerrado.

Desafios e Limitações

Apesar do enorme potencial da Descentralização AI, enfrenta também muitos desafios:

• Escalabilidade: O treinamento de grandes modelos requer uma imensa capacidade de computação, e a coordenação distribuída pode levar a uma diminuição da velocidade ou ao aumento da complexidade.
• Recurso intensivo de cálculo: O modelo de IA consome muitos recursos, e a execução distribuída pode agravar ainda mais a pressão sobre a largura de banda e o consumo de energia.
• Incerteza regulatória: as diferenças nas leis em diferentes regiões são bastante grandes, e a responsabilidade dos sistemas descentralizados é relativamente complexa.
• Risco de fragmentação: a falta de regulação centralizada pode levar a padrões não uniformes e a uma participação desigual.
• Problemas de segurança e fiabilidade: sistemas descentralizados ainda podem ser atacados, como manipulação de dados, envenenamento de modelos, etc.
• A experiência do usuário é complexa: a gestão de chaves privadas, a operação de várias interfaces e outros fatores podem dificultar a adoção.

Estes são problemas reais, mas não intransponíveis. Com o contínuo avanço da tecnologia e a melhoria gradual do ecossistema, temos razões para acreditar que esses desafios serão finalmente superados.

Aplicações práticas de Descentralização AI

A Descentralização de AI já não se limita a discussões teóricas, vários projetos Web3 estão a demonstrar como a inteligência distribuída pode impulsionar aplicações práticas. Abaixo estão alguns projetos representativos que estão a construir AI descentralizada:

• Acurast: Permite que os usuários transformem dispositivos ociosos (como telemóveis antigos) em parte da nuvem descentralizada, obtendo recompensas ao fornecer capacidade de computação não utilizada.
• OriginTrail: Baseado em Blockchain, conecta e organiza dados confiáveis nas áreas de cadeia de suprimentos, educação, entre outros, construindo um repositório de fatos público.
• Phala: Constrói uma camada de privacidade para o Web3, permitindo que os desenvolvedores executem contratos inteligentes em ambientes de computação confidencial, protegendo dados sensíveis.
• PEAQ: Fornecer infraestrutura para a economia das máquinas, permitindo que pessoas e dispositivos sejam recompensados ao completar tarefas reais, criando uma economia de trabalho temporário para máquinas.
• Bittensor: Criar um mercado aberto, onde modelos de IA competem e colaboram, recompensando contribuições valiosas através de incentivos em token, construindo um sistema econômico de IA autossustentável e resistente à censura.

Estes projetos demonstram o potencial de aplicação da IA descentralizada no mundo real, desde computação em privacidade até gestão de conhecimento, passando pela economia de máquinas e treino de modelos de IA, abrangendo vários domínios importantes. À medida que a tecnologia continua a amadurecer e o ecossistema se aperfeiçoa gradualmente, temos razões para esperar o surgimento de mais aplicações inovadoras.

A inteligência artificial descentralizada representa uma nova forma de construir sistemas inteligentes, desafiando o modelo tradicional de controle centralizado e oferecendo-nos opções mais abertas e responsáveis. Ao descentralizar o poder, proteger a privacidade e incentivar a participação global, este novo sistema de IA promete moldar um futuro inteligente mais justo e transparente. Apesar de enfrentar vários desafios, à medida que a tecnologia avança e o ecossistema se aprimora, a IA descentralizada desempenhará um papel cada vez mais importante na formação do nosso mundo digital.