Nos últimos anos, com o lançamento sucessivo de produtos da série GPT, a inteligência artificial está a transformar várias indústrias. Testemunhámos várias aplicações de IA a entrarem no nosso trabalho diário e vida, a aumentarem a eficiência do trabalho, a mudarem hábitos de vida e a reduzirem os custos operacionais das empresas. Devemos admitir que a IA está a tornar-se o ponto de partida para a próxima revolução tecnológica.

O cerne da revolução da tecnologia de IA reside em amplo poder computacional, modelos de algoritmos e uma vasta quantidade de dados de treino. Atualmente, a poder computacional de GPU de alto desempenho é escasso e caro, os algoritmos tendem a ser homogeneizados, e existem questões relacionadas com a conformidade dos dados e a proteção da privacidade dos dados de treino do modelo. A tecnologia blockchain possui características como descentralização e armazenamento distribuído, que podem ser aplicadas de forma eficaz no desenvolvimento, implementação e operação de modelos de IA.

Utilizando as características da Blockchain para resolver o problema de potência de computação de IA.

Para o processo de desenvolvimento de IA, enfrentando questões como escassez de potência de computação de GPU e altos custos de uso, alguns projetos de blockchain estão tentando resolvê-los por meio de soluções baseadas em blockchain.

A Render Network é uma plataforma de renderização distribuída de alto desempenho que preenche a lacuna entre a demanda de potência de computação da GPU e os fornecedores de recursos de GPU inativos usando o software líder da indústria otoy. Esta configuração permite que os recursos de GPU inativos sejam fornecidos a campos de computação de alta demanda, como inteligência artificial e realidade virtual, a um custo mais baixo.

Neste ecossistema, os fornecedores de GPUs inativas conectam seus dispositivos à Render Network para completar várias tarefas de renderização, enquanto os demandantes compensam os fornecedores de GPU com recompensas de tokens. Esta abordagem descentralizada maximiza a eficiência da utilização de recursos, cria valor para os participantes e reduz os custos de desenvolvimento e operacionais da inteligência artificial. Em dezembro do ano passado, a Render alcançou um salto tecnológico significativo ao migrar sua infraestrutura da cadeia Ethereum para a Solana de alto TPS, aproveitando o alto desempenho da Solana e maior escalabilidade para aprimorar as capacidades da Render, incluindo streaming em tempo real e compressão de estado.

Imagem Renderizada na Rede Render

Akash é uma plataforma de computação descentralizada que agrega CPU, GPU, armazenamento, largura de banda, endereços IP dedicados e outros recursos de rede inativos em todo o mundo e os aluga a empresas e indivíduos que necessitam de alta potência computacional para tarefas como inteligência artificial. Isso permite-lhes tirar total partido destes recursos e fornecer serviços de aluguer de GPU. Os utilizadores que fornecem recursos de aluguer de GPU recebem tokens AKT, enquanto os demandantes têm acesso a poder computacional a baixos custos. O token da plataforma AKT não é apenas usado para liquidar pagamentos por recursos de rede alugados, mas também serve como um incentivo para encorajar validadores a participar na governança do ecossistema e na manutenção da segurança da rede. A plataforma cobra uma certa taxa de transação para liquidar pagamentos por recursos de rede, permitindo que todos os participantes no ecossistema da plataforma gerem rendimentos e impulsionem a viabilidade a longo prazo da plataforma e o crescimento contínuo do seu modelo de negócio.

Gráfico estatístico em tempo real dos recursos de rede da Akash Network

Livepeer é uma plataforma de rede de infraestrutura de vídeo para streaming de mídia ao vivo e sob demanda. Os usuários podem ingressar na rede executando o software da plataforma e utilizar a GPU, largura de banda e outros recursos do computador para transcodificação e distribuição de vídeos. Esta abordagem melhora a confiabilidade dos fluxos de vídeo e reduz custos relacionados, como transcodificação e distribuição, em até 50 vezes. Além disso, o projeto Livepeer está introduzindo tarefas de computação de vídeo de IA na rede Livepeer, utilizando sua rede de GPU operada por orquestradores para gerar vídeos de IA de alta qualidade, reduzindo assim o custo de criação de conteúdo de vídeo.

A partir da descrição dos projetos de blockchain acima, é evidente que o blockchain pode aproveitar suas características descentralizadas e distribuídas para utilizar efetivamente os recursos ociosos da rede para resolver a atual escassez de energia de computação de IA e altos custos. Uma vez que este modelo seja validado e reconhecido em mais cenários do mundo real e por startups de IA no futuro, irá aliviar significativamente o problema de energia de computação.

A Integração da IA com os Dados da Blockchain.

Os dados são a base dos modelos de IA, e os dados utilizados para treinar os modelos determinam as diferenças entre vários modelos de IA. Em comparação com outras fontes de dados, os dados da blockchain têm uma qualidade superior e são transparentes, permitindo a identificação dos utilizadores na blockchain.

Arkham é uma plataforma que recompensa os usuários por fornecerem dados on-chain e análise de inteligência usando tecnologia de IA. Seu motor de inteligência artificial proprietário, ULTRA, pode rotular endereços on-chain com usuários do mundo real, permitindo que endereços anônimos on-chain descentralizados sejam vinculados a indivíduos do mundo real. Ao obter uma grande quantidade de dados rotulados para endereços anônimos on-chain através de modelos de IA, os usuários podem descobrir informações de transações on-chain de entidades através do Arkham. É bem conhecido que o maior desafio na investigação de crimes com criptomoedas é identificar transferências de fundos através de endereços anônimos. As autoridades reguladoras podem rastrear e investigar atividades criminosas como lavagem de dinheiro e fraude através dos dados de rótulo fornecidos pelo Arkham.

Mapa de visualização de dados on-chain da plataforma Arkham

Além disso, Arkham também apresenta uma função de negociação de informações de inteligência on-chain. A funcionalidade de intercâmbio da Arkham possibilita a troca entre endereços on-chain e informações do mundo real off-chain. Os utilizadores podem recolher informações de inteligência on-chain através de recompensas de recompensa na plataforma, e informações valiosas on-chain também podem ser leiloadas na plataforma. Para uma análise detalhada dos produtos específicos, consulte o artigo “Pode Arkham tornar-se uma ferramenta poderosa para a regulação on-chain?"anteriormente escrito.

O motor de inteligência artificial da Arkham, ULTRA, recebeu apoio durante o desenvolvimento da Palantir, uma empresa de análise de big data e serviços de inteligência que fornece serviços de inteligência artificial ao governo dos EUA, bem como dos fundadores da OpenAI. Com um suporte tão forte e acesso a uma fonte de dados de treinamento de modelo de IA poderoso, a Arkham possui a biblioteca de rotulagem de dados on-chain mais robusta da indústria.

Abordando o alto custo de armazenamento de grandes quantidades de dados para treinamento de modelos de IA, projetos de armazenamento em blockchain como Arweave, Filecoin e Storj têm fornecido soluções. Seja o pagamento único da Arweave para armazenamento permanente ou o eficiente modelo de pagamento conforme o uso do Filecoin, essas soluções reduzem significativamente os custos de armazenamento de dados. Além disso, o armazenamento descentralizado pode mitigar o risco de perda de dados devido a desastres naturais em comparação com métodos de armazenamento tradicionais.

Ao usar o ChatGPT, a eficiência do trabalho pode ser melhorada, otimizar o modelo para melhorar a precisão das conversas de IA requer grandes quantidades de dados do usuário para treinamento e ajuste fino. Portanto, há um risco de vazamento de dados sensíveis e privacidade pessoal. Zama é uma empresa de criptografia de código aberto que constrói soluções de criptografia totalmente homomórfica de última geração (FHE) para blockchain e inteligência artificial. O Zama Concrete ML pode lidar de forma segura com dados sensíveis, permitir a colaboração de dados entre diferentes instituições mantendo a confidencialidade, melhorar a eficiência e a segurança dos dados. Ele criptografa dados de privacidade, como registros médicos pessoais durante o treinamento, garantindo que cada usuário possa ver apenas o resultado final e não os dados sensíveis de outras pessoas.

A integração de agentes de IA com Projetos de Blockchain.

OpenAI define um Agente de IA como um sistema impulsionado por um modelo de linguagem grande (LLM) que possui a capacidade de entender, perceber, planear, lembrar e usar ferramentas autonomamente, permitindo-lhe automatizar a execução de tarefas complexas. Com os lançamentos sucessivos dos modelos GPT da OpenAI, há cada vez mais aplicações de agentes de IA a serem implementadas.

Fetch.ai é uma rede blockchain autoaprendizagem que facilita principalmente as atividades econômicas entre agentes de IA autônomos. Fetch.ai é composto por quatro partes: Agentes de IA, Agentverse, Motor de IA e rede Fetch. Os usuários podem criar, desenvolver e implantar seus próprios agentes de IA usando os casos de uso de agentes de IA fornecidos pela plataforma no Agentverse. Eles também podem promover seus agentes de IA para outros usuários na plataforma. DeltaV é a interface de chat baseada em IA no Fetch.ai. Os usuários inserem solicitações por meio dessa interface, e o Motor de IA lê a entrada do usuário, converte-a em tarefas realizáveis e seleciona o agente de IA mais adequado no Agentverse para executar a tarefa. Atualmente, a empresa alemã Bosch está colaborando com a Fetch.ai para pesquisar a integração da tecnologia de agentes de IA com aplicativos de mobilidade e casas inteligentes, abrindo conjuntamente as portas para a era Web3 da economia da Internet das Coisas.

A composição do ecossistema Fetch.ai

Além disso, a aplicação AI Agent QnA3.AI apresenta os robôs de perguntas e respostas de IA da indústria de criptografia, robôs de análise técnica e capacidades de negociação de ativos no mundo Web3. Através do QnA3 Bot, os usuários podem coletar, analisar e executar transações reais ao negociar ativos de criptomoeda. O comportamento é realizado através das funções do produto de "Pergunta e Resposta", "Análise Técnica" e "Negociação em Tempo Real", o que minimiza a interferência das emoções subjetivas dos usuários em suas decisões comerciais.

Possíveis riscos legais

1. Riscos de exportação de dados

Na introdução acima, é mencionado que alguns projetos de armazenamento descentralizado estão a lidar com o problema de armazenamento de dados para treino de modelos de IA a um custo mais baixo. Isso reduz a barreira para indivíduos e startups dedicadas ao empreendedorismo de IA. No entanto, esta abordagem de armazenamento descentralizado pode representar riscos de os dados saírem da jurisdição.

O Gabinete Nacional de Informação na Internet emitiu as "Diretrizes para Avaliação de Segurança de Exportação de Dados (Primeira Edição)", que declara claramente que o comportamento de exportação de dados inclui:

(1) Transferir e armazenar dados recolhidos e gerados durante as operações domésticas para locais no estrangeiro pelos processadores de dados;

(2) Armazenar dados coletados e gerados por processadores de dados domesticamente e permitir que instituições, organizações ou indivíduos no exterior consultem, recuperem, baixem e exportem os dados;

(3) Outros comportamentos de exportação de dados regulados pelo Gabinete Nacional de Informação da Internet.

Então, qual é a definição de “exportação”? O artigo 89 da Lei de Administração de Saída e Entrada da República Popular da China estabelece claramente que “exportação” refere-se a viajar da China continental para outros países ou regiões, viajar da China continental para a Região Administrativa Especial de Hong Kong ou para a Região Administrativa Especial de Macau e viajar da China continental para Taiwan. Portanto, pode-se ver que a determinação da existência de uma exportação é baseada na jurisdição.

Para projetos de armazenamento descentralizado, os utilizadores armazenam dados em redes distribuídas descentralizadas como o IPFS. Os ficheiros armazenados na rede são divididos em vários pequenos pedaços de dados, encriptados e armazenados em vários nós, com nós de armazenamento distribuídos por todo o mundo. Imagine se uma startup de IA nacional fosse armazenar os dados para treinar modelos de IA em nós de tais projetos descentralizados, haveria de facto um risco de exportação de dados.

2. Risco de vazamento de dados de privacidade sensíveis

Nas aplicações de agentes de IA como o QnA3.AI, os utilizadores envolvem-se em conversas com a IA para obter informações de negociação de ativos criptografados e executar transações. O diálogo pessoal de Q&A gerado a partir destas interações coloca um risco de exposição de dados de privacidade se for utilizado pelo projeto para treino e otimização de modelos. Tal vazamento de dados de transações, se explorado por atores maliciosos, poderia levar a falhas de investimento e potencialmente a maiores perdas.

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