Bittensor quer ser o Bitcoin da IA, diz fundador da xTAO

Karia Samaroo, fundador e CEO da xTAO, a única empresa pública a trabalhar no ecossistema Bittensor, explica por que a IA precisa ser descentralizada.

A inteligência artificial capturou a imaginação do público como poucas tecnologias já fizeram. No entanto, sob seu potencial residem sérias preocupações sobre a concentração de poder e controle. Atualmente, os modelos de IA mais populares são propriedade exclusiva de várias grandes empresas de tecnologia, que têm controle total sobre seu design e uso.

Crypto.news conversou com Karia Samaroo, fundador e CEO da xTAO, uma empresa pública que trabalha no ecossistema descentralizado de IA Bittensor (TAO). Samaroo explicou por que há necessidade de um modelo alternativo que torne a IA mais aberta, descentralizada e alinhada com as demandas de seus usuários.

crypto.news: O que o blockchain traz para a IA, e qual é o papel do Bittensor?

Karia Samaroo: A centralização é o maior problema da IA. À medida que a IA se torna a ferramenta mais poderosa que a humanidade já criou, ter apenas algumas empresas controlando-a cria um enorme risco de concentração. Frequentemente comparo o Bittensor ao Bitcoin. O Bitcoin resolveu o problema da centralização em torno do dinheiro: não pode ser inflacionado, qualquer pessoa pode acessá-lo e não há controladores. O Bittensor aplica a mesma ideia à IA.

Com IA centralizada, como a OpenAI, uma autoridade decide como os modelos são treinados, quais dados usam, quais vieses têm e o que censuram. Eles também podem cortar o acesso a qualquer momento. Isso é um grande problema. O Bittensor usa o modelo do Bitcoin para resolver isso para a IA.

CN: Como as empresas estão introduzindo a descentralização na IA?

KS: Existem alguns bons exemplos de soluções de IA descentralizada. O Grass incentiva a coleta de dados, embora se concentre em uma parte da pilha de IA. O Render é uma rede de computação descentralizada, o que também é muito importante.

O Bittensor é mais amplo. Eu o chamaria de "rede mundial de IA". Não se concentra apenas em uma área como dados ou computação. Tem múltiplas sub-redes, cada uma abordando um problema diferente na pilha de IA, e todas estão interconectadas.

CN: Por que as empresas constroem no Bittensor em vez de recorrer a modelos mais estabelecidos como a OpenAI?

KS: Acho que há alguns motivos. Um é filosófico. Muitas pessoas que constroem no Bittensor veem valor em contribuir para uma rede descentralizada e para a missão de IA descentralizada. Definitivamente há muita atração em torno disso.

O outro é técnico. Existem vantagens de escalabilidade em uma rede descentralizada. O Bitcoin, por exemplo, criou o maior computador do mundo através de seu mecanismo de incentivo. É tão amplamente distribuído que nunca pode ser desligado devido à quantidade de nós operando em diferentes lugares, em diferentes redes e fontes de energia.

E depois há este conceito de inovação aberta. Qualquer pessoa pode experimentar, iterar e monetizar seus modelos sem controladores. Se você é um engenheiro de IA, normalmente teria que se candidatar a empregos, passar por entrevistas, ser contratado e acabar trabalhando em uma tarefa muito específica dentro daquela empresa. No Bittensor, você pode simplesmente escolher uma sub-rede na qual deseja minerar, construir seu modelo, competir com outros e ser pago instantaneamente por isso.

CN: Os modelos de IA executados por grandes empresas de tecnologia se beneficiam de grandes quantidades de dados, como o Grok tem o Twitter. Como a IA descentralizada compete?

KS: Acho que o Grass é um bom exemplo, e existem projetos semelhantes no Bittensor. A ideia é fazer crowdsourcing de dados e incentivar as pessoas a coletá-los e curá-los. Essa rede cresceu realmente de forma significativa. É assim que as redes descentralizadas podem trazer conjuntos de dados de qualidade igual ou até melhor. As grandes empresas de tecnologia controlam os dados mais ricos hoje, mas com os incentivos certos, os sistemas descentralizados podem competir.

Outro grande problema é que quando o Meta ou o Twitter possui seus dados, você não recebe nada em troca. Como contribuidor, você não é recompensado. As redes descentralizadas invertem isso. Elas alinham incentivos com criadores e contribuidores, como deveria ser. Se você tira uma foto, deveria ser creditado. Se você faz uma postagem, deveria se beneficiar dela.

CN: Como a IA descentralizada aborda a questão da segurança e do impacto social de seus modelos?

KS: Existem alguns aspectos de segurança. Um são os dados de treinamento. Se forem tendenciosos, tóxicos ou contiverem informações sensíveis, isso é um problema, e é verdade tanto para sistemas centralizados quanto descentralizados. Isso é algo em que as pessoas estão trabalhando todos os dias.

Outro são as saídas dos modelos. Como você evita saídas prejudiciais? No Bittensor, isso é tratado pelos validadores. Eles são responsáveis por detectar saídas prejudiciais ou de baixa qualidade, e quanto melhor eles fazem, mais recompensas ganham. Isso está incorporado no design da rede.

Também existem algumas políticas de monitoramento da fundação, mas o objetivo é eliminá-las gradualmente. Com o tempo, segurança e governança realmente se tornam trabalho dos validadores.

CN: Você está preocupado com a censura desses modelos no futuro, seja por parte dos governos ou como reação a saídas tendenciosas?

KS: É uma boa pergunta. Eu compararia isso à mídia centralizada ou estatal, onde um único tomador de decisão pode escolher o que mostrar ou não mostrar. Se eles forem pressionados ou simplesmente decidirem internamente, podem mudar como as saídas se parecem.

Isso é um grande problema. Já vemos isso nas redes sociais. Se o Meta quiser promover uma certa narrativa, eles o farão. Não é necessariamente mau — é apenas como os incentivos funcionam.

A IA descentralizada é mais representativa das pessoas. Não é perfeita, mas se uma sub-rede ou produto no Bittensor se tornar muito tendencioso, os participantes da rede podem votar e ajustar os incentivos. Isso significa que o mau desempenho recebe menos recompensas.

A ideia é que se o sistema reflete a população, as pessoas apoiarão os produtos que parecem justos e transparentes. E é mais auditável — você pode ver as estruturas de incentivo, pode ver o código. Com sistemas fechados, você não pode. É isso que preocupa as pessoas sobre a IA centralizada.