Inteligência Descentralizada: Como os Agentes de IA e o Web3 Estão a Remodelar a Internet

Resumido

Os painelistas da HSC Asset Management discutiram como o futuro da web pode passar de plataformas orientadas por humanos para sistemas descentralizados, mediados por IA, enfatizando a propriedade digital, soberania de dados e governança habilitada por blockchain como fundamentos para IA agentiva e criação de valor equitativa.

Amanda Cassatt, da Serotonin, participou de um bate-papo organizado pela HSC Asset Management, enquanto Yat Siu, da Animoca Brands, e Ben Goertzel, da SingularityNET, tentavam analisar a transição da internet de uma propriedade digital para sistemas mais autônomos impulsionados por IA.

A essência desta última é que a propriedade digital é a base do Web3, uma tese constante de Siu. Ativos não podem ser negociados, monetizados ou controlados significativamente sem propriedade. Na opinião dele, blockchain não é uma infraestrutura financeira nem um sistema de definição de direitos de propriedade no ambiente digital. As finanças podem ser uma aplicação importante, e a propriedade pode facilitar um envolvimento mais amplo em redes, economias e governança.

Este princípio torna-se ainda mais importante quando agentes de IA começam a negociar sem intervenção humana. Para trocar valor, os sistemas de IA precisam conectar-se a ativos que sejam permissionless e soberanos, e que não possam ser geridos por intermediários centralizados.

AGI benéfica e Controle Descentralizado

Goertzel apresentou o argumento como uma AGI benéfica. O mercado de IA moderno é caracterizado por grandes empresas altamente conectadas aos principais governos. Embora essas entidades tenham como objetivo fornecer ferramentas convenientes, controle de dados e modelos, tudo é centralizado.

Ele comparou isso a sistemas abertos como Linux e a internet primitiva, que foram tecnologias desenvolvidas colaborativamente e sem pontos únicos de controle. Para ele, a IA pode seguir o mesmo caminho de descentralização. Blockchain possibilita governança distribuída, infraestrutura compartilhada e sistemas que garantam que nenhum participante monopolize os sistemas de inteligência.

Em vez de acreditar que a humanidade poderá regular de forma duradoura uma IA superinteligente, Goertzel sugeriu um objetivo mais alcançável: implantá-la em ecossistemas descentralizados e participativos, com feedback humano variado.

Propriedade de Dados e IA Agentiva

Um dos temas recorrentes foi a soberania de dados. Sistemas de IA operam com dados, embora a maioria dos usuários os forneça a plataformas centrais. Segundo os painelistas, blockchain pode fornecer ferramentas que permitem aos indivíduos possuir seus dados, contribuindo para uma inteligência coletiva, por exemplo, por meio de tokenização e provas de conhecimento zero.

Siu destacou o surgimento de IA agentiva: agentes de IA que representam o usuário. Humanos não usariam plataformas para navegar, mas sim, agentes de IA recuperariam informações, realizariam transações e trabalhariam com fluxos de dados. Nesse modelo, o agente é contratado pelo usuário, não pela plataforma.

Essa mudança pode reformular a própria web. Navegação tradicional pode ser substituída por interações mediadas por IA, nas quais infraestrutura descentralizada, economias de tokens e protocolos interoperáveis operam nos bastidores.

IA mais inteligente como catalisador de adoção

Goertzel admitiu que a descentralização, por si só, não será um fator motivador para a adoção. Caso a IA descentralizada seja inferior às versões centralizadas, os usuários serão conscientes de desempenho. Sua pesquisa na SingularityNET foca na integração de grandes modelos de linguagem, sistemas de raciocínio e algoritmos evolutivos para construir uma inteligência artificial geral mais adaptável.

Segundo o painel, o sucesso dependerá da criação de valor, seja por meio de IA mais inteligente ou de estruturas de compensação mais justas. Como exemplo, criadores e máquinas podem ter seus incentivos alinhados, onde os criadores são recompensados por sistemas tokenizados quando seu trabalho é utilizado no treinamento de IA.

As previsões variaram em uma rodada rápida. Goertzel estimou que a AGI, ou IA, realizará todas as tarefas cognitivas melhor do que os melhores humanos já em 2027. Uma linha do tempo mais prudente foi dada por Siu, para 2037.

Embora os prazos fossem diferentes, ambos imaginaram vários sistemas de IA concorrentes, ao invés de uma inteligência dominante. Não previram o fim do capitalismo, mas seu desenvolvimento, onde outras formas, como uma renda básica universal, poderiam ser criadas.