Cripto e IA: A Revolução da Descentralização

Imagine-se tomando um café em um banco de parque, lendo um livro físico e absorvendo o sol. Nenhuma tela à vista e seu telefone no bolso. Enquanto você vira as páginas, seu agente de IA está ocupado: reservando um voo para Bangkok, pagando o aluguel, organizando um encontro com seu amigo para sushi, fazendo uma reserva para o jantar, contestando uma cobrança errada do Airbnb, reivindicando um prêmio de fantasy football e rebalanceando sua carteira de criptomoedas vendendo ETH e comprando BTC.

Essa é a visão dos projetos de cripto + IA, que agora capturam a imaginação e o capital de empresas de venture capital do Web3, cada vez mais focadas em IA. Esse movimento, antes discreto, está agora em plena luz. Recentemente, a Coinbase Ventures, um dos investidores mais proeminentes no espaço, publicou uma tese oficial sobre o foco em projetos de cripto + IA.

“Nosso principal entendimento é que sistemas baseados em cripto e blockchain são uma complementação natural à IA generativa”, diz Hoolie Tejwani, chefe da Coinbase Ventures. “Essas duas tecnologias vão se entrelaçar como uma hélice dupla de DNA para formar a estrutura de nossas vidas digitais.”

O Novo Foco dos VCs

A mudança no interesse dos investidores pode ser uma dica de onde esse espaço está caminhando. Para se ter uma ideia, a Coinbase Ventures já fez mais de 500 investimentos no espaço Web3, incluindo projetos importantes como Uniswap, Optimism, Arbitrum e OpenSea. Se a CBV está convicta em cripto + IA ao ponto de publicar uma tese de investimento, é provável que mais capital, energia e talento fluam para essa área.

Outros investidores, como CoinFund, Delphi, Paradigm, Topology e a a16z, estão se aventurando no cripto + IA. Segundo um relatório da Messari, VCs de cripto investiram US$ 213 milhões em projetos de IA no terceiro trimestre de 2024. Jesus Rodriguez, CEO da Into the Block, afirma que muitos VCs estão motivados pela possibilidade de que a IA se torne um dos maiores criadores de valor da próxima onda tecnológica.

Lex Sokolin, fundador da Generative Ventures, vê paralelos com ciclos anteriores de boom cripto. Em 2023, cripto + IA lembrou Sokolin do DeFi em 2019, antes de sua explosão em 2020. A esperança é que, à medida que a IA generativa se torne mais ativa em nossas economias, ela aumente a produtividade do trabalho, permitindo a criação de mais produtos digitais.

Explorando o Espaço Cripto + IA

O mundo do “Cripto + IA” abrange diversas possibilidades, mas para simplificar, a CBV divide o espaço em três categorias: a economia de agentes de IA movimentada por cripto, sistemas descentralizados para o treinamento e desenvolvimento de IA, e contratos inteligentes infundidos com IA.

Categoria 1: Agentes de IA Gastando Cripto

O conceito é que, eventualmente, usaremos agentes de IA para diversos tipos de tarefas, e esses agentes precisarão gastar dinheiro, sendo a forma mais eficiente para isso a criptomoeda. “Uma quantidade significativa do PIB global fluirá por sistemas algorítmicos”, diz Tejwani. “Cripto tem vantagens significativas para isso, dado que é sem permissão e qualquer agente pode utilizá-lo.”

Os investimentos iniciais da CBV nesse setor incluem a Skyfire e a Payman. A Payman foi inspirada pela perspectiva de que, no futuro, agentes de IA precisarão pagar humanos. Tyllen Bicakcic, cofundador da Payman, iniciou o projeto ao imaginar o mundo em que sua filha viveria.

Categoria 2: Sistemas Descentralizados de IA

Este amplo campo inclui o treinamento descentralizado de IA, governança descentralizada de IA e infraestruturas físicas descentralizadas de IA. A CBV aposta em dados descentralizados com projetos como o Vana, que incentiva usuários a compartilhar dados para treinar IA. Anna Kazlauskas, fundadora da Vana, acredita que dados são diferencial a longo prazo.

À medida que o poder computacional se torna mais competitivo, a chave está em dados melhores. Através de sistemas de tokens e DAOs, a Vana oferece maneiras de vender ou alugar dados de forma privada para treinar IA.

Categoria 3: IA On-chain

“Este é o espaço onde as coisas ficam estranhas”, diz Tejwani. Ele imagina um mundo onde a IA gera a maior parte do código de software, integrando contratos inteligentes e aplicativos personalizados on-chain. Essa área emergente vê novos projetos surgindo diariamente e, embora muitos sejam legítimos, grande parte pode ser apenas “teatro”.

A frase “Cripto precisa de IA, e IA precisa de cripto” é frequentemente ouvida no espaço cripto + IA. Embora alguns projetos possam estar exagerando no uso de IA, há uma preocupação genuína sobre o controle centralizado da IA e sua influência na verdade.

Em última análise, o objetivo dos entusiastas de Cripto + IA é que o controle dos modelos de IA seja descentralizado. Se isso é possível ou realista, o tempo dirá, mas os maiores investidores estão apostando nesses “Davis” contra os “Golias”.

Qual é o impacto potencial da descentralização na segurança e na eficiência dos sistemas de treinamento de IA em comparação com abordagens centralizadas?

A descentralização dos sistemas de treinamento de IA pode ter ambos impactos positivos e desafios significativos em termos de segurança e eficiência, especialmente quando comparada com abordagens centralizadas.

Segurança

Vantagens:
– Distribuição de Riscos: A descentralização pode reduzir a vulnerabilidade a ataques cibernéticos centralizados, uma vez que não há um único ponto de falha. Se um nó do sistema for comprometido, o impacto pode ser isolado e mitigado mais facilmente.
– Gestão de Identidades: A IA descentralizada pode melhorar a gestão de identidades, um aspecto crítico da segurança cibernética, ao distribuir a autenticação e autorização entre múltiplos nós, tornando mais difícil para ataques mal-intencionados alcançarem sucesso.
– Privacidade: A descentralização permite que os dados sejam processados localmente ou em redes distribuídas, reduzindo a necessidade de transferir dados sensíveis para servidores centralizados, o que pode minimizar as violações de privacidade.

Desafios:
– Complexidade e Consistência: A descentralização pode introduzir complexidades adicionais, como a necessidade de garantir a consistência dos dados e a integridade dos resultados em um ambiente distribuído. Isso pode levar a inconsistências nos resultados e na interpretação dos dados.
– Vieses de Aprendizado: A falta de controle centralizado pode resultar em vieses de aprendizado não detectados, pois a programação e os dados podem variar significativamente entre os diferentes nós do sistema.
– Controle de Acesso: A gestão de acesso e a implementação de políticas de segurança podem ser mais complicadas em ambientes descentralizados, exigindo sistemas robustos de monitoramento e gestão de acesso.

Eficiência

Vantagens:
– Escalabilidade: A descentralização permite uma escalabilidade maior, pois o processamento de dados e o treinamento de modelos de IA podem ser distribuídos entre múltiplos nós, reduzindo a dependência de infraestruturas centralizadas e aumentando a capacidade de processamento.
– Democratização do Desenvolvimento: A descentralização democratiza o desenvolvimento de software e modelos de IA, permitindo que mais profissionais contribuam e criem soluções personalizadas, independentemente de sua localização ou recursos.
– Melhor Uso de Recursos: A descentralização pode otimizar o uso dos recursos de IA, permitindo que os modelos sejam treinados e utilizados de forma mais eficiente, adaptada às necessidades específicas de cada usuário ou organização.

Desafios:
– Coordenação e Governança: A coordenação e governança em ambientes descentralizados podem ser desafiadoras, exigindo mecanismos de governança descentralizados, como DAOs (Decentralized Autonomous Organizations), para gerenciar e tomar decisões sobre o uso dos dados e dos modelos de IA.
– Qualidade dos Dados: A qualidade e a consistência dos dados podem variar significativamente em ambientes descentralizados, o que pode afetar a precisão e a confiabilidade dos modelos de IA treinados.

Em resumo, a descentralização dos sistemas de treinamento de IA oferece vantagens significativas em termos de segurança e eficiência, mas também apresenta desafios que precisam ser cuidadosamente gerenciados para garantir a confiabilidade e a segurança dos sistemas.

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