A inteligência artificial descentralizada foi aclamada como uma das inovações mais profundas de nosso tempo, prometendo dar aos usuários controle das tecnologias mais transformadoras. No entanto, a indústria enfrenta alguns desafios assustadores para que a visão seja cumprida.
Os proponentes da descentralização imaginam um mundo onde a IA não é controlada por algumas poucas grandes empresas de tecnologia, mas por uma comunidade global que convida a todos a participar e dar a sua opinião. É um objetivo audacioso, mas, à medida que lentamente aparece, surge uma pergunta – estamos realmente à beira do acesso democratizador à automação inteligente ou estamos criando uma receita para o desastre?
O sonho de inteligência artificial descentralizada
Os modelos de IA mais conhecidos no mundo são controlados por algumas empresas selecionadas – Openai, Google, Microsoft, Antrópico, Deepseek et al. -Criando um sentimento familiar de que a indústria da IA, assim como a Internet de hoje, será dominada por um punhado de monarcas todo-poderosos.
Isso alimentou o desejo de uma paisagem de IA mais equitativa e aberta, e atraiu alguns apoiadores vocais. O fundador da Stabiliy Ai Emad Mostaque ganhou manchetes quando ele deixou seu papel sensacionalmente em março de 2024, dizendo que queria “buscar a IA descentralizada” para garantir que a tecnologia permaneça aberta e acessível a todos.
A visão de Mostaque ressoa com os legisladores. Na França, o chefe da autoridade da competição, Benoît Cœuré, apontou que a IA é a primeira tecnologia que foi “dominada pelos principais players desde o início” e apontou para a IA descentralizada como a única chance de mudar esse estado de coisas antes que seja tarde demais.
Aqueles que defendem a IA descentralizada argumentam que levará a um mundo onde desenvolvedores, estudantes, startups e entusiastas poderão reunir seus conhecimentos, computação de recursos e dados para permitir que qualquer pessoa participe, resultando no que o MIT diz que será “inovação democratizada”.
Eles também apontam para a transparência como outro grande benefício, com os modelos de IA abertos em blockchain, garantindo que todos os algoritmos tendenciosos ou tóxicos sejam rapidamente identificados e rejeitados. A pesquisa em escala de escala, em um estudo, descobriu que as redes abertas realmente têm a capacidade de eliminar o viés da IA, em forte contraste com os modelos opacos e centralizados usados hoje, que são frequentemente chamados de “caixas pretas”.
Outros benefícios da IA descentralizada incluem resistência à censura e acessibilidade. Pessoas como Google e OpenAI normalmente assam filtros de conteúdo, impedindo seus modelos de discutir ou responder perguntas sobre certos tópicos e cobrar pelo acesso. Embora os modelos descentralizados também possam ter filtros de conteúdo, sua natureza aberta significa que eles podem ser facilmente ignorados. Além disso, ninguém pode cobrar pelo acesso a um modelo descentralizado e de propriedade da comunidade, o que significa que o uso não é restrito apenas àqueles com meios financeiros para pagar pelo acesso.
O consenso geral entre a comunidade descentralizada de IA é que o mundo ficará muito melhor se essa tecnologia for de propriedade coletivamente e aberta a contribuições de todos os cantos do mundo.
A realidade pode ser diferente
Para todos esses pontos positivos, a indústria descentralizada de IA deve percorrer uma manopla de desafios formidáveis para cumprir essa visão. Ao tirar a IA de seus data centers centralizados e cuidadosamente controlados e soltá -lo em uma rede global de propriedade de todos, isso abre para vários riscos.
Uma das perguntas mais difíceis refere -se à integridade e sincronização dos dados. Mecanismos como o aprendizado federado podem resolver o último desafio, mas não fornece muita solução para o risco de envenenamento por dados, o que pode distorcer os resultados dos modelos descentralizados. Talvez possamos adicionar uma camada de blockchain para aumentar a transparência, mas isso pode aumentar a complexidade, complicar as tarefas de processamento de dados e diminuir a desaceleração da inovação.
Além disso, existem preocupações bem fundamentadas de que, embora as redes distribuídas significam custos mais baixos e viés potencialmente reduzidos, esses benefícios vêm com o sacrifício de eficiência, que pode prejudicar as capacidades dos modelos descentralizados de IA.
A necessidade de imensos recursos computacionais também é uma barreira. Enquanto empresas chinesas como a DeepSeek aparentemente alcançaram sucesso com recursos mais limitados, geralmente os modelos de IA mais sofisticados exigem acesso a um grande número de GPUs poderosas. A aquisição desses recursos e coordená -los continua sendo um grande desafio para redes descentralizadas.
Dito isto, existem algumas soluções promissoras para isso. Por exemplo, a 0G Labs anunciou recentemente um avanço promissor na forma de sua estrutura Dilocox, que divide as tarefas de treinamento de modelos em suas partes individuais, espalhando -as em vários nós para que possam ser feitas em paralelo, antes de sincronizar os resultados com a rede quando esses trabalhos de treinamento forem concluídos. Ao fazer isso, a 0G afirma ser capaz de treinar modelos descentralizados muito mais poderosos com apenas recursos limitados, independentemente da largura de banda de rede disponível.
“Ao permitir o treinamento de modelos maciços de IA em redes mais lentas e mais baratas e com hardware mais acessível do que um data center de alta velocidade, empresas e indivíduos ainda menores poderão treinar seus próprios modelos avançados com velocidade e precisão”, diz Michael Heinrich.
No entanto, as soluções para questões em torno da segurança da IA descentralizada são menos aparentes. É um paradoxo, porque, embora o controle descentralizado reduz significativamente o risco de um único ponto de falha, também aumenta a superfície do ataque para um número potencialmente infinito de pontos de extremidade.
Por fim, ainda existem perguntas sobre a governança dos modelos descentralizados de IA. Por exemplo, quem toma as decisões sobre quais partes do modelo devem ser aprimoradas, em que guardrails devem ser construídos e assim por diante? E quem é responsável deve surgir algum problema com um modelo descentralizado?
A falta de responsabilidade pode levar a um tipo de “vácuo ético”, resultando em abuso maciço de modelos de IA descentralizados que são tão poderosos quanto seus primos centralizados, com consequências extremamente negativas. Como solução, Vitalik Buterin, do Ethereum, propôs um tipo de modelo híbrido, com “a IA servindo como motor e humanos sentados ao volante”. A abordagem, Vitalik acredita, combinaria o poder da IA com o julgamento humano para criar um sistema mais equilibrado e descentralizado.
Descentralizado a
O futuro descentralizado da IA permanece incerto e, embora seu desenvolvimento seja motivado por grandes intenções, o caminho a seguir será difícil de navegar. Para os advogados, é a única maneira de democratizar a tecnologia de IA e desbloquear seu verdadeiro potencial. Os críticos, por outro lado, apontam para os desafios éticos e o potencial alarmante de abuso, devido à falta de responsabilidade.
No entanto, fica claro que a comunidade descentralizada de IA está avançando de qualquer maneira, apesar desses riscos. Para os crentes, o sonho de uma indústria de IA verdadeiramente aberta, transparente e liderada pela comunidade que é acessível a todos é poderosa demais para ignorar e, portanto, não há nada para detê-los. Apenas teremos que esperar que, à medida que perseguem esse sonho, eles não perdam de vista os riscos e levam tempo para construir os corrimãos que podem impedir que as coisas fiquem fora de controle.
Fonte da imagem: Unsplash
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