Vitalik Buterin pede alternativa liderada por Ethereum para a ‘corrida pela AGI’

Vitalik Buterin está pedindo um caminho diferente na inteligência artificial – um caminho que rejeite uma “corrida cega para AGI” e, em vez disso, confie na descentralização, verificação e privacidade no estilo Ethereum como barreiras de proteção para a era da IA.

“A própria estrutura de ‘trabalho em AGI’ contém um erro”, cofundador da Ethereum, Buterin escreveu em um post no X Segunda-feira, observando que o objetivo é muitas vezes tratado como uma corrida indiferenciada, onde a principal distinção é simplesmente “que você chegue ao topo”.

Ele comparou a frase com uma descrição vaga Ethereum como apenas “trabalhar em finanças” ou “trabalhar em computação”, dizendo que isso obscurece questões mais importantes sobre direção e valores.

Buterin disse que a IA e a criptografia são muitas vezes abordadas a partir de “perspectivas filosóficas completamente separadas” e pediu aos construtores que as integrem.

Em vez da aceleração bruta, o desenvolvimento da IA ​​deve concentrar-se em sistemas que “promovam a liberdade e o empoderamento humanos” e garantam que “o mundo não exploda”, escreveu Buterin, ecoando a sua estrutura de aceleração defensiva, ou d/acc.

Joni Pirovich, fundador e CEO da Crystal aOS, disse Descriptografar“Ethereum se tornar a camada de liquidação padrão para interações de IA para IA é realista.

Trata-se menos de “acelerar a AGI” e mais de fornecer os trilhos e proteções necessários para o comércio, o comércio e os investimentos dos agentes.

Confiança e coordenação, especialmente nos níveis de infraestrutura tecnológica e de conformidade, são ainda mais importantes agora do que nunca.”

Os comentários chegam à medida que as principais empresas de IA continuam a divulgar publicamente empurre em direção a AGI e superinteligência, com laboratórios líderes descrevendo o progresso rápido em agentes autônomos e modelos avançados.

Buterin afirma que a sua alternativa centra-se numa infra-estrutura mais segura e verificável, em vez de modelos maiores, delineando um roteiro prático no qual o Ethereum desempenha um papel central, embora não exclusivo.

Isso inclui ferramentas locais de LLM, pagamentos de conhecimento zero que permitem aos usuários chamar APIs de IA sem vincular a identidade entre solicitações, privacidade criptográfica mais forte e verificação do lado do cliente de serviços e atestados de IA.

“Usar Ethereum como uma camada econômica para interação de IA para IA também é direcionalmente correto, mas viverá principalmente em rollups e L2s específicos de aplicativos”, Midhun Krishna M, cofundador e CEO do rastreador de custos LLM TknOps.iocontado Descriptografar.

As economias de agentes descentralizados precisam de depósitos programáveis, pagamentos baseados no uso e resolução de disputas em cadeia, disse Krishna, acrescentando que a governança aumentada pela IA exigirá “identidade, reputação e responsabilidade ponderada pelas participações, e não apenas melhores interfaces”.

Dividindo

Vitalik agrupou o espaço de design Ethereum-AI em uma estrutura de quatro partes, ilustrada como um gráfico 2×2, abrangendo infraestrutura versus impacto e resultados de sobrevivência versus prosperidade.

Um quadrante centra-se em ferramentas para interação de IA privada e sem confiança, incluindo LLMs locais, pagamentos de conhecimento zero para chamadas de API anônimas, atualizações de privacidade criptográfica e verificação do lado do cliente de serviços de IA, atestados TEE e provas.

Outro quadrante posiciona o Ethereum como uma camada econômica para a atividade de IA, apoiando pagamentos de API, contratação de bot para bot, depósitos de segurança, resolução de disputas na cadeia e padrões de reputação de IA, como modelos propostos baseados em ERC, destinados a permitir a coordenação descentralizada de agentes em vez do controle interno da plataforma.

Um terceiro foco revive a visão cypherpunk “não confie, verifique” por meio de assistentes LLM locais que podem propor transações, auditar contratos inteligentes, interpretar provas formais de verificação e interagir com aplicativos sem depender de interfaces centralizadas.

Um quarto tem como alvo mercados de previsão atualizados, votação quadrática e sistemas de governança.

Os comentários ecoam uma divisão que surgiu no ano passado entre Buterin e o CEO da OpenAI, Sam Altman, que disse que sua empresa estava confiante de que sabia como construir AGI e que os agentes de IA poderiam em breve “se juntar à força de trabalho”, enquanto Buterin promoveu barreiras de segurança baseadas em criptografia e mecanismos de controle coordenados.