Tendência de fusão entre Web2 AI e Web3 AI e seu impacto

Recentemente, ao observar as tendências de desenvolvimento no campo da IA, descobri uma lógica de evolução interessante: a IA Web2 está passando de uma abordagem centralizada para uma abordagem distribuída, enquanto a IA Web3 está avançando da fase de validação de conceito para uma fase de utilidade. Esses dois campos estão se fundindo rapidamente.

Os mais recentes avanços da IA do Web2 mostram que os modelos de IA estão a tornar-se mais leves e portáteis. Por exemplo, a popularidade de modelos de IA locais e offline significa que a aplicação da IA não está mais limitada a grandes centros de computação em nuvem, mas pode ser implementada em smartphones, dispositivos de borda e até em terminais da Internet das Coisas. Ao mesmo tempo, certos assistentes de IA estão a implementar interacções entre as IAs através de protocolos de diálogo multimodal, marcando a transição da IA de agentes individuais para um modo de colaboração em grupo.

Esta tendência de desenvolvimento levanta uma questão chave: como garantir a consistência dos dados e a credibilidade das decisões entre instâncias de IA distribuídas quando o portador da IA é altamente descentralizado? Esta necessidade surge da transformação nas formas de implementação trazida pelo avanço tecnológico, gerando assim uma nova demanda por validação descentralizada.

Ao mesmo tempo, o caminho de desenvolvimento da Web3 AI também está evoluindo. Projetos que antes eram predominantemente especulativos em torno de conceitos estão gradualmente dando lugar a uma construção de infraestrutura de IA que se concentra mais na arquitetura subjacente. O mercado começou a prestar atenção à especialização nas várias camadas funcionais, como poder computacional, inferência, rotulagem de dados e armazenamento. Por exemplo, há projetos dedicados à agregação de poder computacional descentralizado, outros que constroem redes de inferência descentralizadas, e alguns que se concentram em aprendizado federado, computação de borda, incentivos de dados distribuídos e na redução de ilusões de IA através de mecanismos de consenso distribuído.

Esta evolução reflete a cadeia lógica que vai desde o arrefecimento da especulação conceitual, passando pela emergência da demanda por infraestrutura, até o surgimento da especialização, culminando na formação de um efeito de colaboração ecológica.

É importante notar que a IA do Web2 está tecnicamente cada vez mais madura, mas falta-lhe incentivos económicos e mecanismos de governança eficazes; enquanto a IA do Web3 apresenta inovações no modelo económico, mas a implementação técnica está relativamente atrasada. A fusão de ambos pode exatamente realizar a complementação de vantagens.

Esta fusão está a dar origem a um novo paradigma de IA, que combina um modelo de "cálculo eficiente" fora da cadeia e "verificação rápida" na cadeia. Neste modelo, a IA já não é apenas uma ferramenta, mas sim um participante com identidade económica. Embora o foco dos recursos como poder computacional, dados e raciocínio esteja fora da cadeia, é igualmente necessário uma rede de verificação leve para garantir a sua credibilidade e transparência.

Esta combinação mantém a eficiência e flexibilidade do cálculo off-chain, ao mesmo tempo que garante a credibilidade e transparência de todo o sistema através de uma validação on-chain leve.

Embora algumas pessoas considerem que a Web3 AI é um falso conceito, na verdade, o rápido desenvolvimento da IA não fará distinção deliberada entre os limites da Web2 e da Web3. Somente mantendo uma mente aberta e uma visão prospectiva é que se pode realmente aproveitar as oportunidades e desafios trazidos pela fusão da tecnologia de IA.