Descentralização AI: Novo paradigma de inteligência artificial impulsionado pelo Blockchain
A inteligência artificial já está em toda parte, ajudando-nos a analisar rapidamente documentos, gerar ideias, criar conteúdos personalizados e até responder a algumas questões sensíveis. No entanto, apesar do poder do AI, também suscita muitas preocupações.
Atualmente, os principais modelos de IA estão nas mãos de um pequeno número de gigantes da tecnologia, e seu mecanismo de funcionamento interno é opaco. Não temos como saber a origem dos dados de treinamento, o processo de decisão e quem se beneficia durante a atualização do modelo; os criadores muitas vezes não recebem o reconhecimento e a recompensa que merecem. O preconceito infiltra-se silenciosamente, enquanto as ferramentas que moldam nosso futuro operam nas sombras.
Assim, as pessoas começaram a questionar a direção do desenvolvimento da IA, preocupando-se com a divulgação de informações pessoais, a disseminação de informações falsas, a falta de transparência e a monopolização do treinamento de IA e da distribuição de lucros por algumas empresas. Essas preocupações impulsionaram a demanda por sistemas mais transparentes, que valorizem mais a proteção da privacidade e que permitam uma participação mais aberta.
Descentralização AI(DeAI) oferece novas ideias para resolver esses problemas. Esses sistemas descentralizam dados, computação e governança, tornando os modelos de IA mais responsáveis, transparentes e inclusivos. Contribuidores podem receber recompensas justas, e a comunidade pode decidir coletivamente a direção do desenvolvimento dessas poderosas ferramentas. Algumas plataformas de Blockchain já começaram a fornecer infraestrutura para construir sistemas de IA descentralizados e justos, que servirão ao grande público, e não a uma minoria elitista.
Descentralização AI da essência e a sua diferença em relação à AI tradicional
Atualmente, a maioria dos sistemas de IA são centralizados, com uma única empresa controlando todo o processo de coleta de dados, treinamento de modelos e controle de saída. Este modelo geralmente não aceita supervisão pública, e os usuários não conseguem entender o processo de construção do modelo e os potenciais preconceitos.
Em comparação, a AI descentralizada adota uma arquitetura completamente diferente. Os dados são armazenados de forma descentralizada em vários nós, e o modelo é governado em conjunto pela comunidade ou protocolo, com um processo de atualização público e transparente. Nesse modelo, o sistema é construído em colaboração aberta, com regras claras e mecanismos de incentivo à participação, em vez de ser controlado por uma caixa preta fechada.
Um exemplo: A IA tradicional é como um museu gerido por uma fundação privada, onde você pode visitar as exposições e até ver os seus dados a serem utilizados, mas não pode decidir como as exposições são organizadas, nem será reconhecido ou recompensado pela sua contribuição; o processo de decisão não é transparente e a maior parte das informações privilegiadas é desconhecida.
E a IA descentralizada é como uma exposição de arte aberta construída em comunidade global. Artistas, historiadores e cidadãos comuns contribuem com ideias, compartilham dados e participam na curadoria. Cada contribuição é rastreável e transparente, e os contribuintes são recompensados por melhorarem a exposição. Esta estrutura ajuda a reforçar a proteção e a responsabilidade do usuário, que é exatamente o que o campo da IA precisa com mais urgência atualmente.
Descentralização AI的重要性
O modelo de controle de IA centralizada trouxe problemas sérios. Quando poucas empresas dominam o modelo, podem decidir o que o modelo aprende, como se comporta e quais são os direitos de acesso, o que pode levar aos seguintes riscos:
Concentração excessiva de poder: poucas empresas dominam a direção do desenvolvimento da IA, faltando supervisão pública.
Viés algorítmico: Dados e perspectivas limitados 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 e também não recebem a devida compensação.
Inovação limitada: o controle centralizado restringe a diversificação e o espaço de experimentação do modelo.
A Inteligência Artificial Descentralizada abre caminho para a construção de sistemas de IA mais transparentes, justos e inovadores, descentralizando a propriedade e o controle. Contribuidores globais podem moldar conjuntamente os modelos, garantindo que reflitam uma gama mais ampla de perspetivas. A transparência também desempenha um papel crucial, muitos sistemas de IA descentralizada adotam princípios de código aberto, publicando código e métodos de treino, facilitando a auditoria dos modelos, a deteção de problemas e a construção de confiança.
No entanto, a IA de código aberto nem sempre é sinónimo de Descentralização. Os modelos podem ser de código aberto, mas ainda depender de infraestrutura centralizada ou carecer de mecanismos de proteção da privacidade. Ambas as características centrais em comum são a transparência, a acessibilidade e a participação da comunidade. Os utilizadores podem participar sem abdicar do controlo sobre os dados, o que torna mais provável que contribuam ativamente e beneficiem. A Descentralização não é uma solução mágica, mas abre possibilidades para construir sistemas de IA que estejam mais alinhados com os interesses públicos e reduzam a influência das empresas privadas.
Descentralização AI de trabalho princípio
Descentralização da IA substitui o controle centralizado por sistemas distribuídos, realizando treinamento, otimização e implantação de modelos 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:
Aprendizado federado: permite que modelos de IA aprendam dados em dispositivos locais ( como telefones, notebooks ), sem enviar informações sensíveis para servidores centrais, apenas compartilhando atualizações de modelos. Isso protege a privacidade dos dados e implementa processamento distribuído.
Computação distribuída: dispersar as tarefas de treino e execução do modelo de IA por várias máquinas na rede, equivalente a milhares de pequenos computadores a partilhar o trabalho, aumentando a velocidade, eficiência, escalabilidade e resiliência.
Prova de Conhecimento Zero ( ZKP ): uma ferramenta criptográfica que pode validar dados ou operações sem expor conteúdos específicos, garantindo a segurança e confiança de sistemas descentralizados.
Blockchain no papel da Descentralização da IA
Um sistema de IA descentralizado precisa coordenar tarefas, proteger dados e recompensar contribuidores, e a Blockchain fornece a infraestrutura chave nesse aspecto:
Contrato inteligente: execução automática de regras transparentes predefinidas, como pagamentos ou atualizações de modelos, sem intervenção humana.
Oráculo: como uma ponte entre o Blockchain e o mundo externo, fornece informações reais como dados de clima, preços ou sensores.
Descentralização de armazenamento: permite que os dados de treinamento e os arquivos de modelo sejam armazenados de forma dispersa na rede, sendo mais resistentes a alterações, censura e falhas de ponto único do que os servidores tradicionais.
Algumas plataformas de Blockchain têm arquiteturas únicas que suportam esses sistemas, permitindo que diferentes redes se concentrem em tarefas distintas como privacidade, computação e governança, ao mesmo tempo que mantêm a interoperabilidade. O design modular torna a IA Descentralizada mais escalável, flexível, segura e eficiente. Cada componente é otimizado para funções específicas, enquanto pode trabalhar em conjunto.
Vantagens da Inteligência Artificial Descentralizada
A IA descentralizada não é apenas uma revolução tecnológica, mas também uma mudança de valores. Ela constrói sistemas que refletem valores humanos comuns, como privacidade, transparência, equidade e participação, alcançando as seguintes vantagens através da descentralização:
Melhor proteção de privacidade: Tecnologias como aprendizado federado, treinamento local em dispositivos e provas de conhecimento zero garantem efetivamente a privacidade dos dados.
Transparência embutida: sistemas abertos facilitam auditorias, rastreamento de decisões e identificação de preconceitos.
Governação compartilhada: a comunidade estabelece conjuntamente regras, mecanismos de incentivo e direções de evolução do modelo.
Incentivos econômicos justos: os contribuidores são recompensados por fornecer dados, cálculos ou melhorias de modelos.
Reduzir preconceitos: Contribuintes mais diversos trazem uma perspectiva inclusiva, diminuindo os pontos cegos.
Maior resiliência: sem ponto único de falha, o sistema é mais difícil de ser invadido ou encerrado.
Algumas arquiteturas modulares de plataformas Blockchain suportam essas vantagens, permitindo que diferentes redes se concentrem em privacidade, computação ou governança, enquanto realizam uma colaboração sem costura, ajudando ao desenvolvimento em grande escala de IA Descentralizada, sem sacrificar a segurança, a autonomia do usuário ou o desempenho.
Desafios e Limitações
Apesar do grande potencial da Descentralização AI, ainda enfrenta muitos desafios:
Escalabilidade: O treinamento de grandes modelos requer uma enorme capacidade computacional, e a coordenação distribuída pode levar a uma diminuição da velocidade ou ao aumento da complexidade.
Recurso intensivo em computação: Os modelos de IA já requerem muitos recursos, e a execução distribuída agrava ainda mais a pressão sobre a largura de banda e o consumo de energia.
Incerteza regulatória: as diferenças nas leis entre diferentes regiões são grandes, e a atribuição de responsabilidade em sistemas descentralizados é complexa.
Fragmentação: a falta de supervisão centralizada pode levar à falta de uniformidade nos padrões e à participação desigual.
Segurança e fiabilidade: sistemas sem confiança ainda são suscetíveis a ataques, como manipulação de dados, envenenamento de modelos, etc.
A experiência do usuário é complexa: gerir chaves privadas, operar múltiplas interfaces e outros fatores dificultam a sua popularização.
Estes são problemas reais, mas não insuperáveis. A arquitetura modular de algumas plataformas de Blockchain oferece uma forte segurança compartilhada e interoperabilidade nativa, permitindo que diferentes redes se concentrem em desafios específicos, ao mesmo tempo que colaboram dentro do ecossistema, apoiando o crescimento responsável e a partilha de riscos.
Descentralização AI de aplicações práticas
A Descentralização da IA já não se limita apenas à fase teórica. Alguns projetos Web3 estão a demonstrar na realidade como a inteligência distribuída pode impulsionar o desenvolvimento de aplicações, e certas plataformas de Blockchain desempenharam um papel fundamental nesse processo. Aqui estão alguns exemplos de projetos que estão a construir IA descentralizada:
Acurast: permite que pessoas comuns transformem dispositivos ociosos, como smartphones, em parte de uma nuvem segura e descentralizada. Os usuários podem ganhar recompensas ao fornecer poder de computação não utilizado. Os desenvolvedores utilizam esses recursos para executar tarefas sensíveis à privacidade, sem depender dos servidores de grandes empresas de tecnologia, criando assim uma internet mais centrada na privacidade e nas pessoas.
OriginTrail: opera com base em uma rede de conhecimento descentralizada, conectando e organizando dados confiáveis em áreas como cadeias de suprimentos e educação. É semelhante a um repositório público de fatos, onde qualquer pessoa pode contribuir ou verificar, mas nenhuma empresa única pode controlar. Isso ajuda a validar informações como a origem dos produtos ou a autenticidade de certificados, sem depender de instituições centralizadas.
Phala: Está a construir uma camada de privacidade para a Web3. Permite que os desenvolvedores executem contratos inteligentes em ambientes de computação confidencial, mesmo que as aplicações utilizem dados sensíveis (, como informações de identidade ou de saúde ), esses dados podem permanecer privados. Pode ser visto como um espaço de trabalho seguro que os criadores de aplicações não conseguem espreitar.
PEAQ: fornece infraestrutura para a economia de máquinas, recompensando pessoas e dispositivos por completarem tarefas reais, promovendo o desenvolvimento de infraestrutura física descentralizada. Isso é semelhante à economia de trabalho temporário para máquinas. Por exemplo, robôs podem carregar veículos elétricos ou sensores podem relatar a qualidade do ar, ambos podendo ser recompensados através da rede. PEAQ simplifica o processo de coordenação e recompensa para esse trabalho impulsionado por máquinas.
Bittensor: Criou um mercado aberto onde modelos de IA competem e colaboram para fornecer os melhores resultados. Qualquer pessoa pode entrar na rede, contribuir com poder de computação, treinar modelos ou avaliar desempenho. O sistema recompensa contribuições valiosas através de um mecanismo de incentivo com tokens, criando uma economia de IA autoaperfeiçoada, resistente à censura e que não depende de controle centralizado.
Conclusão
A Descentralização da IA não é apenas uma inovação tecnológica, mas também uma mudança de valores. Ela desafia a ideia de que a inteligência artificial deve ser controlada por algumas poucas empresas, oferecendo uma alternativa mais aberta e responsável. Esses sistemas descentralizam o poder, protegem a privacidade e convidam a participação global na co-criação de ferramentas que mudam o mundo.
A tecnologia Blockchain torna tudo isso possível. Ao coordenar atualizações, proteger dados e recompensar contribuintes, estabelece as bases para sistemas de IA intrinsecamente transparentes. Algumas plataformas de blockchain também adicionam uma camada de infraestrutura modular, permitindo que redes especializadas se destaquem em suas respectivas funções, enquanto se beneficiam de características nativas e mantêm a interoperabilidade sem costura em um ecossistema mais amplo. Essa flexibilidade permite que sistemas de IA descentralizados possam evoluir e se expandir continuamente, sem sacrificar segurança, desempenho ou autonomia do usuário.
Desde a computação confidencial até à gestão de dados descentralizada, alguns ecossistemas de blockchain já têm vários projetos que colocam estes princípios em prática, e isto é apenas o começo. A Descentralização da IA tem o potencial de redefinir a direção futura do desenvolvimento da inteligência artificial, tornando-a mais aberta, transparente e justa.
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Comentário
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NFTFreezer
· 9h atrás
Eu não sei quantos pares de olhos da IA estão me observando.
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BearMarketBuilder
· 11h atrás
Por que os gigantes do monopólio são tão bons em fazer promessas vazias?
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HodlTheDoor
· 08-10 12:50
Você acha que o web3 pode resolver o problema do monopólio?
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MintMaster
· 08-10 12:46
Gigantes da tecnologia não conseguem jogar
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ProposalManiac
· 08-10 12:44
Não é mais do que mais uma rodada de jogos de descentralização do poder... O DAO também não se mostrou melhor do que a governança dos gigantes.
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SeasonedInvestor
· 08-10 12:38
Quando é que essas grandes empresas conseguem gerar algum lucro...
Descentralização de IA: novo paradigma de IA impulsionado pela Blockchain
Descentralização AI: Novo paradigma de inteligência artificial impulsionado pelo Blockchain
A inteligência artificial já está em toda parte, ajudando-nos a analisar rapidamente documentos, gerar ideias, criar conteúdos personalizados e até responder a algumas questões sensíveis. No entanto, apesar do poder do AI, também suscita muitas preocupações.
Atualmente, os principais modelos de IA estão nas mãos de um pequeno número de gigantes da tecnologia, e seu mecanismo de funcionamento interno é opaco. Não temos como saber a origem dos dados de treinamento, o processo de decisão e quem se beneficia durante a atualização do modelo; os criadores muitas vezes não recebem o reconhecimento e a recompensa que merecem. O preconceito infiltra-se silenciosamente, enquanto as ferramentas que moldam nosso futuro operam nas sombras.
Assim, as pessoas começaram a questionar a direção do desenvolvimento da IA, preocupando-se com a divulgação de informações pessoais, a disseminação de informações falsas, a falta de transparência e a monopolização do treinamento de IA e da distribuição de lucros por algumas empresas. Essas preocupações impulsionaram a demanda por sistemas mais transparentes, que valorizem mais a proteção da privacidade e que permitam uma participação mais aberta.
Descentralização AI(DeAI) oferece novas ideias para resolver esses problemas. Esses sistemas descentralizam dados, computação e governança, tornando os modelos de IA mais responsáveis, transparentes e inclusivos. Contribuidores podem receber recompensas justas, e a comunidade pode decidir coletivamente a direção do desenvolvimento dessas poderosas ferramentas. Algumas plataformas de Blockchain já começaram a fornecer infraestrutura para construir sistemas de IA descentralizados e justos, que servirão ao grande público, e não a uma minoria elitista.
Descentralização AI da essência e a sua diferença em relação à AI tradicional
Atualmente, a maioria dos sistemas de IA são centralizados, com uma única empresa controlando todo o processo de coleta de dados, treinamento de modelos e controle de saída. Este modelo geralmente não aceita supervisão pública, e os usuários não conseguem entender o processo de construção do modelo e os potenciais preconceitos.
Em comparação, a AI descentralizada adota uma arquitetura completamente diferente. Os dados são armazenados de forma descentralizada em vários nós, e o modelo é governado em conjunto pela comunidade ou protocolo, com um processo de atualização público e transparente. Nesse modelo, o sistema é construído em colaboração aberta, com regras claras e mecanismos de incentivo à participação, em vez de ser controlado por uma caixa preta fechada.
Um exemplo: A IA tradicional é como um museu gerido por uma fundação privada, onde você pode visitar as exposições e até ver os seus dados a serem utilizados, mas não pode decidir como as exposições são organizadas, nem será reconhecido ou recompensado pela sua contribuição; o processo de decisão não é transparente e a maior parte das informações privilegiadas é desconhecida.
E a IA descentralizada é como uma exposição de arte aberta construída em comunidade global. Artistas, historiadores e cidadãos comuns contribuem com ideias, compartilham dados e participam na curadoria. Cada contribuição é rastreável e transparente, e os contribuintes são recompensados por melhorarem a exposição. Esta estrutura ajuda a reforçar a proteção e a responsabilidade do usuário, que é exatamente o que o campo da IA precisa com mais urgência atualmente.
Descentralização AI的重要性
O modelo de controle de IA centralizada trouxe problemas sérios. Quando poucas empresas dominam o modelo, podem decidir o que o modelo aprende, como se comporta e quais são os direitos de acesso, o que pode levar aos seguintes riscos:
A Inteligência Artificial Descentralizada abre caminho para a construção de sistemas de IA mais transparentes, justos e inovadores, descentralizando a propriedade e o controle. Contribuidores globais podem moldar conjuntamente os modelos, garantindo que reflitam uma gama mais ampla de perspetivas. A transparência também desempenha um papel crucial, muitos sistemas de IA descentralizada adotam princípios de código aberto, publicando código e métodos de treino, facilitando a auditoria dos modelos, a deteção de problemas e a construção de confiança.
No entanto, a IA de código aberto nem sempre é sinónimo de Descentralização. Os modelos podem ser de código aberto, mas ainda depender de infraestrutura centralizada ou carecer de mecanismos de proteção da privacidade. Ambas as características centrais em comum são a transparência, a acessibilidade e a participação da comunidade. Os utilizadores podem participar sem abdicar do controlo sobre os dados, o que torna mais provável que contribuam ativamente e beneficiem. A Descentralização não é uma solução mágica, mas abre possibilidades para construir sistemas de IA que estejam mais alinhados com os interesses públicos e reduzam a influência das empresas privadas.
Descentralização AI de trabalho princípio
Descentralização da IA substitui o controle centralizado por sistemas distribuídos, realizando treinamento, otimização e implantação de modelos 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:
Aprendizado federado: permite que modelos de IA aprendam dados em dispositivos locais ( como telefones, notebooks ), sem enviar informações sensíveis para servidores centrais, apenas compartilhando atualizações de modelos. Isso protege a privacidade dos dados e implementa processamento distribuído.
Computação distribuída: dispersar as tarefas de treino e execução do modelo de IA por várias máquinas na rede, equivalente a milhares de pequenos computadores a partilhar o trabalho, aumentando a velocidade, eficiência, escalabilidade e resiliência.
Prova de Conhecimento Zero ( ZKP ): uma ferramenta criptográfica que pode validar dados ou operações sem expor conteúdos específicos, garantindo a segurança e confiança de sistemas descentralizados.
Blockchain no papel da Descentralização da IA
Um sistema de IA descentralizado precisa coordenar tarefas, proteger dados e recompensar contribuidores, e a Blockchain fornece a infraestrutura chave nesse aspecto:
Contrato inteligente: execução automática de regras transparentes predefinidas, como pagamentos ou atualizações de modelos, sem intervenção humana.
Oráculo: como uma ponte entre o Blockchain e o mundo externo, fornece informações reais como dados de clima, preços ou sensores.
Descentralização de armazenamento: permite que os dados de treinamento e os arquivos de modelo sejam armazenados de forma dispersa na rede, sendo mais resistentes a alterações, censura e falhas de ponto único do que os servidores tradicionais.
Algumas plataformas de Blockchain têm arquiteturas únicas que suportam esses sistemas, permitindo que diferentes redes se concentrem em tarefas distintas como privacidade, computação e governança, ao mesmo tempo que mantêm a interoperabilidade. O design modular torna a IA Descentralizada mais escalável, flexível, segura e eficiente. Cada componente é otimizado para funções específicas, enquanto pode trabalhar em conjunto.
Vantagens da Inteligência Artificial Descentralizada
A IA descentralizada não é apenas uma revolução tecnológica, mas também uma mudança de valores. Ela constrói sistemas que refletem valores humanos comuns, como privacidade, transparência, equidade e participação, alcançando as seguintes vantagens através da descentralização:
Melhor proteção de privacidade: Tecnologias como aprendizado federado, treinamento local em dispositivos e provas de conhecimento zero garantem efetivamente a privacidade dos dados.
Transparência embutida: sistemas abertos facilitam auditorias, rastreamento de decisões e identificação de preconceitos.
Governação compartilhada: a comunidade estabelece conjuntamente regras, mecanismos de incentivo e direções de evolução do modelo.
Incentivos econômicos justos: os contribuidores são recompensados por fornecer dados, cálculos ou melhorias de modelos.
Reduzir preconceitos: Contribuintes mais diversos trazem uma perspectiva inclusiva, diminuindo os pontos cegos.
Maior resiliência: sem ponto único de falha, o sistema é mais difícil de ser invadido ou encerrado.
Algumas arquiteturas modulares de plataformas Blockchain suportam essas vantagens, permitindo que diferentes redes se concentrem em privacidade, computação ou governança, enquanto realizam uma colaboração sem costura, ajudando ao desenvolvimento em grande escala de IA Descentralizada, sem sacrificar a segurança, a autonomia do usuário ou o desempenho.
Desafios e Limitações
Apesar do grande potencial da Descentralização AI, ainda enfrenta muitos desafios:
Escalabilidade: O treinamento de grandes modelos requer uma enorme capacidade computacional, e a coordenação distribuída pode levar a uma diminuição da velocidade ou ao aumento da complexidade.
Recurso intensivo em computação: Os modelos de IA já requerem muitos recursos, e a execução distribuída agrava ainda mais a pressão sobre a largura de banda e o consumo de energia.
Incerteza regulatória: as diferenças nas leis entre diferentes regiões são grandes, e a atribuição de responsabilidade em sistemas descentralizados é complexa.
Fragmentação: a falta de supervisão centralizada pode levar à falta de uniformidade nos padrões e à participação desigual.
Segurança e fiabilidade: sistemas sem confiança ainda são suscetíveis a ataques, como manipulação de dados, envenenamento de modelos, etc.
A experiência do usuário é complexa: gerir chaves privadas, operar múltiplas interfaces e outros fatores dificultam a sua popularização.
Estes são problemas reais, mas não insuperáveis. A arquitetura modular de algumas plataformas de Blockchain oferece uma forte segurança compartilhada e interoperabilidade nativa, permitindo que diferentes redes se concentrem em desafios específicos, ao mesmo tempo que colaboram dentro do ecossistema, apoiando o crescimento responsável e a partilha de riscos.
Descentralização AI de aplicações práticas
A Descentralização da IA já não se limita apenas à fase teórica. Alguns projetos Web3 estão a demonstrar na realidade como a inteligência distribuída pode impulsionar o desenvolvimento de aplicações, e certas plataformas de Blockchain desempenharam um papel fundamental nesse processo. Aqui estão alguns exemplos de projetos que estão a construir IA descentralizada:
Acurast: permite que pessoas comuns transformem dispositivos ociosos, como smartphones, em parte de uma nuvem segura e descentralizada. Os usuários podem ganhar recompensas ao fornecer poder de computação não utilizado. Os desenvolvedores utilizam esses recursos para executar tarefas sensíveis à privacidade, sem depender dos servidores de grandes empresas de tecnologia, criando assim uma internet mais centrada na privacidade e nas pessoas.
OriginTrail: opera com base em uma rede de conhecimento descentralizada, conectando e organizando dados confiáveis em áreas como cadeias de suprimentos e educação. É semelhante a um repositório público de fatos, onde qualquer pessoa pode contribuir ou verificar, mas nenhuma empresa única pode controlar. Isso ajuda a validar informações como a origem dos produtos ou a autenticidade de certificados, sem depender de instituições centralizadas.
Phala: Está a construir uma camada de privacidade para a Web3. Permite que os desenvolvedores executem contratos inteligentes em ambientes de computação confidencial, mesmo que as aplicações utilizem dados sensíveis (, como informações de identidade ou de saúde ), esses dados podem permanecer privados. Pode ser visto como um espaço de trabalho seguro que os criadores de aplicações não conseguem espreitar.
PEAQ: fornece infraestrutura para a economia de máquinas, recompensando pessoas e dispositivos por completarem tarefas reais, promovendo o desenvolvimento de infraestrutura física descentralizada. Isso é semelhante à economia de trabalho temporário para máquinas. Por exemplo, robôs podem carregar veículos elétricos ou sensores podem relatar a qualidade do ar, ambos podendo ser recompensados através da rede. PEAQ simplifica o processo de coordenação e recompensa para esse trabalho impulsionado por máquinas.
Bittensor: Criou um mercado aberto onde modelos de IA competem e colaboram para fornecer os melhores resultados. Qualquer pessoa pode entrar na rede, contribuir com poder de computação, treinar modelos ou avaliar desempenho. O sistema recompensa contribuições valiosas através de um mecanismo de incentivo com tokens, criando uma economia de IA autoaperfeiçoada, resistente à censura e que não depende de controle centralizado.
Conclusão
A Descentralização da IA não é apenas uma inovação tecnológica, mas também uma mudança de valores. Ela desafia a ideia de que a inteligência artificial deve ser controlada por algumas poucas empresas, oferecendo uma alternativa mais aberta e responsável. Esses sistemas descentralizam o poder, protegem a privacidade e convidam a participação global na co-criação de ferramentas que mudam o mundo.
A tecnologia Blockchain torna tudo isso possível. Ao coordenar atualizações, proteger dados e recompensar contribuintes, estabelece as bases para sistemas de IA intrinsecamente transparentes. Algumas plataformas de blockchain também adicionam uma camada de infraestrutura modular, permitindo que redes especializadas se destaquem em suas respectivas funções, enquanto se beneficiam de características nativas e mantêm a interoperabilidade sem costura em um ecossistema mais amplo. Essa flexibilidade permite que sistemas de IA descentralizados possam evoluir e se expandir continuamente, sem sacrificar segurança, desempenho ou autonomia do usuário.
Desde a computação confidencial até à gestão de dados descentralizada, alguns ecossistemas de blockchain já têm vários projetos que colocam estes princípios em prática, e isto é apenas o começo. A Descentralização da IA tem o potencial de redefinir a direção futura do desenvolvimento da inteligência artificial, tornando-a mais aberta, transparente e justa.