Nos últimos meses, o tema "cripto × IA (a interseção da criptografia e da inteligência artificial)" ou "cripto + IA" (infraestrutura de criptomoeda aprimorada pela inteligência artificial) tem estado em destaque. Muitas pessoas na comunidade blockchain estão entusiasmadas com isso, algumas estão céticas ou ainda não convencidas, e algumas estão construindo-o. Os projetos em tempo real na interseção do blockchain e da inteligência artificial evoluíram e muitos novos projetos estão surgindo.
Durante o ano passado, tenho conduzido pesquisas nesta área, especificamente sobre agentes de inteligência artificial executados em infraestrutura blockchain. Alguns de nossos colegas da Fundação Ethereum, Flashbots e DeepMind, entre outros, formaram um grupo de pesquisa juntos. Continuamos a ampliar os limites da pesquisa aplicada para compreender e testar quais tipos de aplicações de agentes de IA são mais adequados para blockchain e quais novas infraestruturas precisamos para apoiá-los.
Neste artigo, argumentarei que a integração da infraestrutura blockchain e dos agentes de inteligência artificial é desejável e resultará em uma Internet de Agentes: uma atualização para o atual paradigma de interconexão, com incentivos aprimorados e criptografia moderna, que nos permitirá colher os benefícios de uma economia alimentada por agentes de inteligência artificial com segurança, eficiência e potencial de colaboração sem precedentes.
Em seguida, discutirei o caminho para atingir esse objetivo. Vou me concentrar em casos de uso e aplicações de curto prazo, alguns dos quais já estão sendo projetados e desenvolvidos. Discutirei suas limitações e possíveis melhorias, bem como a pesquisa necessária em IA e blockchain para desbloquear novos casos de uso no médio prazo.
Blockchain como back-end da Internet proxy
Deixe-me começar dizendo que o estilo deste argumento será especulativo, mas pragmático. Blockchain e inteligência artificial são duas das tecnologias que avançaram mais rapidamente na última década. Ambos tiveram um impacto profundo na estrutura da Internet e da sociedade humana. Portanto, traçar uma visão significativa de como essas tecnologias irão se desenvolver e interagir requer alguma especulação. No entanto, embora a lei da expansão aponte claramente na direcção de uma melhoria rápida, eu evitaria especulações a longo prazo sobre a AGI. (Apesar de todo o hype recente, acho que estamos relativamente longe de AGIs autônomos e de autoaperfeiçoamento, e não está claro que forma eles assumirão.)
Vou me concentrar no futuro de curto e médio prazo, onde a inteligência artificial assumirá a forma de assistentes e agentes humanos. Desta forma, a inteligência artificial é uma ferramenta que serve a humanidade, facilitando o desempenho de atividades humanas ou realizando novas atividades que servem à humanidade.
Figura 1. Esquerda: Cronograma conceitual da evolução da inteligência artificial à medida que o desempenho aumenta. À direita: Diagrama de blocos das atividades humanas e das diferentes formas de inteligência artificial.
Os assistentes existiram de várias formas ao longo dos anos, e os avanços recentes nos LLMs sugerem que uma nova geração de agentes de inteligência artificial será mais capaz do que antes e progredirá rapidamente. Aqui está minha definição funcional de um agente de IA:
Um programa de computador que interage com o mundo. Ele detecta o seu ambiente através de sensores (dados de entrada), processa os dados de forma autônoma (previsão e planejamento) e toma medidas para atingir metas (ação).
Os agentes podem ser limitados e aprender com o ambiente. Hoje, os agentes geralmente se especializam em tipos específicos de informações e tipos específicos de ações. Por exemplo, um chatbot (como ChatGPT) recebe um prompt de texto como entrada, pode usar alguma ferramenta para gerar uma resposta e responde com saída de texto. Os robôs de negociação, por outro lado, tomam os estados passados do mercado como dados, prevêem os estados futuros do mercado e as ações ideais, e executam negociações. Os agentes podem ser de diferentes tipos (por exemplo, um chatbot é um LLM e um trading bot é um pequeno agente RL) e também podem ser combinados para executar tarefas. No futuro, poderemos descobrir uma arquitetura comum que possa ser treinada para lidar com a maioria dos casos de uso.
Blockchain tem características únicas e desejáveis
Os blockchains públicos possuem um conjunto único de características que os tornam adequados para comunicação e interação de agentes de inteligência artificial. Argumentaremos mais tarde que eles constituem um dos melhores back-ends para apoiar a IA do agente.
Descentralização: Um protocolo blockchain bem projetado é descentralizado. Além disso, a descentralização faz parte do espírito das comunidades que originalmente as construíram e modernizaram. Está integrado no protocolo e protegido através da governação.
Incentivos: Um blockchain bem projetado possui um mecanismo de incentivo sólido que impulsiona a segurança econômica por meio de ativos nativos (por exemplo, ETH em Ethereum). Além disso, os contratos inteligentes programáveis permitem que as aplicações: utilizem ativos nativos, emitam novos ativos digitais com propriedades desejadas e definam seus próprios ativos nativos e mecanismos de incentivo para seus participantes.
Abertura e Composibilidade: A plataforma blockchain está aberta tanto para usuários quanto para desenvolvedores de aplicativos. Além disso, os aplicativos baseados em contratos inteligentes implantados no blockchain herdam as mesmas propriedades de abertura e composição sem atrito.
Garantias criptográficas: Blockchain aproveita a criptografia moderna para fornecer um nível único de segurança, auditabilidade e privacidade programável. Como resultado, a confiança é minimizada e mais segura do que os sistemas legados. Observe que os hacks de blockchain vêm de vulnerabilidades de contratos inteligentes, que são inevitáveis nos estágios iniciais da tecnologia. À medida que a pilha de tecnologia amadurece, torna-se mais robusta e segura, um atributo que os sistemas tradicionais que dependem da confiança humana não possuem.
Podemos contrastar isso com a Internet tradicional, que só tem descentralização. Os protocolos da camada base, como TCP/IP ou SMTP, são abertos, mas quase todos os aplicativos criados sobre eles são proprietários. Isso torna a Internet menos combinável, o que acreditamos ser uma propriedade fundamental para projetar protocolos de interação de agentes. Além disso, a Internet carece completamente de incentivos e de criptografia moderna na camada de protocolo.
A seguir, apresentamos um modelo econômico ideal no qual humanos e agentes cooperam e mostramos que ele requer o conjunto completo de recursos fornecidos pelos protocolos blockchain.
Benefícios do Blockchain para Agentes de IA
Avance alguns anos. Suponhamos que cheguemos a uma era em que os agentes de IA possam realizar um grande número de atividades humanas e tenham capacidades suficientes de tomada de decisão e planeamento. Podem também executar tarefas de forma autónoma, possivelmente em cooperação com outros agentes. Os agentes estão amplamente implantados na sociedade e realizam atividades de valor potencialmente elevado para os seres humanos, seja social ou financeiro.
Aqui estão algumas das propriedades/desejos que queremos que esses sistemas de IA de agentes e suas interações com os humanos tenham, e como o blockchain pode tornar isso possível.
Requisitos do sistema do agente
Consistência: Certos aspectos da consistência do agente, como aprendizagem de valor, explicabilidade e manipulabilidade, dependem de processos de design e treinamento de IA que, em sua maioria, não aproveitam diretamente os blockchains. No entanto, a abertura e a capacidade de composição das aplicações blockchain podem proporcionar oportunidades únicas para tornar a atividade dos agentes clara, monitorizada automaticamente e atribuível, o que é fundamental para a distribuição de incentivos e a coordenação do sistema de agentes.
Segurança: Blockchain foi projetado para fornecer confiabilidade e segurança com suposições mínimas de confiança em um ambiente adversário onde o valor é enorme. Os agentes que interagem por meio de aplicativos de contratos inteligentes herdam essas propriedades poderosas. Além disso, os avanços da criptografia moderna, como as provas de conhecimento zero, fornecem superpotência para aplicações de contratos inteligentes. Por exemplo, os aplicativos podem exigir prova de cálculos confidenciais, enquanto os pesos e as entradas dos agentes podem permanecer privados. Contratos inteligentes confiáveis também são ferramentas ideais para limitar o espaço de ação dos agentes e definir permissões padrão e condicionais.
Descoberta: A abertura do ambiente entre aplicações permite um roteamento de solicitações mais rico com base no estado da aplicação e no desempenho passado do agente, que pode ser totalmente observado. É fácil imaginar agentes acumulando reputações de forma confiável com base em seu histórico de ações, que são então usadas de forma programática para classificar tarefas e descobrir os melhores agentes.
Eficiência: A infraestrutura Blockchain aumenta a autonomia dos agentes, permitindo que eles executem decisões importantes, incluindo pagamentos, sem intervenção humana direta e com baixo custo.
Desejo Humano
Controle e privacidade programável: Blockchain permite que humanos possuam e mantenham controle direto sobre seus agentes, sem a necessidade de intermediários. Os dados pessoais podem ser mantidos em sigilo, com acesso controlado condicionalmente por meio de dispositivos criptográficos, desde computação totalmente privada (TEE/FHE) até compartilhamento programável de atributos selecionados por meio de provas zk.
Propriedade e justiça: As pessoas podem estabelecer acordos para possuir e gerenciar conjuntamente agentes. As recompensas pelo trabalho do agente podem ser atribuídas programaticamente a apenas um centavo. A justiça pode ser medida e melhorada através de atualizações de protocolos e governação democrática. A infraestrutura Blockchain combinada com soluções de identidade modernas em desenvolvimento também pode apoiar e automatizar iniciativas de distribuição ambiciosas, como o Rendimento Básico Universal (ou UBI), uma importante aplicação a longo prazo.
Breve introdução à cadeia de suprimentos de IA
É importante notar que, além da comunicação e interoperabilidade, a infraestrutura blockchain também pode beneficiar toda a cadeia de fornecimento de produção de modelos (coleta de dados, curadoria de dados, treinamento, ajuste fino). Muitas aplicações estão em desenvolvimento, incluindo vários protocolos de coleta de dados e mercados de computação. Eles são uma parte importante da pilha de IA descentralizada, mas não os discutiremos aqui.
Regulamentação e Governança Global
Blockchain fornece uma variedade de protocolos nos quais uma ampla gama de regras e verificações podem ser confiáveis. Na minha opinião, esta é uma oportunidade única para a regulamentação global dos mercados e aplicações de IA, permitindo uma fácil auditoria e verificações de conformidade. A transparência entre protocolos também facilita a identificação de desvios e a implantação de correções corretivas em tempo real, o que não é possível em sistemas legados.
Riscos e custos da infraestrutura Blockchain
A abertura nem sempre é desejável ao treinar agentes de IA para tomar decisões sensíveis e impactantes. Por exemplo, a implementação de um modelo de peso aberto para decisões de subscrição de seguros pode expor vulnerabilidades do modelo e aumentar a probabilidade de ataque/exploração.
Uma solução poderia ser utilizar criptografia moderna para manter o agente privado, mas suas ações públicas. No entanto, ataques adversários de aprendizado de máquina de caixa preta ainda são possíveis e, em geral, os esquemas criptográficos para cálculos de aprendizado de máquina seguros, mas verificáveis, são caros, aumentando a sobrecarga do já caro processo de treinamento. Esta é uma das áreas de pesquisa mais importantes na interseção entre segurança de IA e blockchain. Precisamos de torná-lo técnica e economicamente viável na prática. Uma inovação recente são as provas otimistas para a computação de ML, que discuto a seguir.
Outro risco que tem sido discutido é que os oráculos baseados em LLM reduzam o limiar de implantação que pode atribuir corretamente incentivos a ações potencialmente prejudiciais no mundo real. Isto ainda não é possível hoje, mas mais pesquisas devem ser feitas sobre como permitir casos de uso positivos e como detectar e prevenir comportamentos prejudiciais.
Sistemas baseados em blockchain podem crescer para atender à demanda
Uma questão que muitas vezes surge nas mentes de pessoas não familiarizadas com o estado atual dos sistemas blockchain é se eles estão prontos para acomodar a carga que acompanha o aumento da atividade do usuário.
Este tem sido o foco da pesquisa e desenvolvimento de blockchain pelo menos nos últimos cinco anos, e hoje estamos em um ponto de inflexão com muitas soluções chegando online e aumentando a escalabilidade em ordens de magnitude. Por exemplo, Ethereum e seu blockchain de camada 2 herdam segurança econômica completa e soluções escaláveis de disponibilidade de dados e em breve serão capazes de lidar com dezenas de milhares de transações por segundo (TPS). Novas cadeias estão surgindo online, aproveitando o paralelismo para processar centenas de milhares de transações por segundo. Soluções de sequenciamento compartilhado e pontes de segurança permitirão que aplicações implantadas em diferentes domínios interoperem de forma segura e eficiente. Os avanços na agregação de prova de conhecimento zero tornarão as transações mais baratas e permitirão novos tipos de computação fora da cadeia e sistemas híbridos que tornarão as compensações de segurança mais eficazes.
À medida que todas essas inovações de infraestrutura amadurecem ao longo dos próximos anos, não há dúvida de que os ecossistemas de blockchain maduros serão capazes de suportar rendimentos muito elevados, desde dezenas de milhares de TPS por segundo hoje até custos extremamente baixos por transação de centenas de 10.000. TPS.
O caminho para a Internet proxy
A imagem acima é um mapa do tesouro que representa as três etapas principais no caminho para a Internet proxy.
Vamos explorá-los um por um.
Melhore os aplicativos descentralizados atuais
O primeiro passo é aprimorar os aplicativos blockchain atuais com IA. A IA já desempenha um papel nas finanças descentralizadas (DeFi), que é de longe a categoria de aplicação mais popular. Isto assume a forma de modelos especializados que monitoram constantemente o estado do mercado para tomar ações específicas. Por exemplo: bots de negociação, bots de liquidação, bots de roteamento, bots de arbitragem estatística e, mais geralmente, bots que executam estratégias projetadas para extrair lucros (também conhecidos como MEV) dos fluxos comerciais dos usuários.
À medida que a economia blockchain se baseia na base atual do DeFi, é um lugar natural para começar a discutir oportunidades para alavancar a inteligência artificial.
Aprimoramento DeFi
Os protocolos Blockchain são atualmente automatizados, mas a interface com eles é muito manual, às vezes desajeitada e muitas vezes ineficiente. A IA tem potencial para se tornar uma nova interface que conecta humanos e mercados em cadeia, mediada por agentes inteligentes. Existem pelo menos três áreas onde existem oportunidades específicas para melhorar os protocolos atuais.
Correspondência de intenções do usuário: os usuários interagem com agentes de IA para se comunicar e, às vezes, construir/refinar suas intenções, e a IA os combina com uma série de ações na cadeia que lhe foram confiadas pelo usuário. As intenções assumem a forma de um objetivo e de múltiplas salvaguardas, e as ações podem ser uma única transação ou um plano estruturado executado ao longo de uma escala de tempo mais longa. Um exemplo de intenção simples é
“Quero obter X unidades do token Y a um preço não superior a $ Z” ou
“Quero investir $Z por mês em projetos Ethereum Layer 2 durante os próximos seis meses”, ou
“Quero reposicionar meu $ETH para EigenLayer e delegá-lo a AVSs com uma TAEG de pelo menos X% e um fator de risco de no máximo Y%”.
Embora o primeiro exemplo exija apenas algumas negociações, outros exemplos exigem um plano, um plano para executar múltiplas negociações dentro do plano, vários feeds de preços, modelos preditivos de risco e recompensa e informações contextuais.
Planejamento e roteamento de ações: A infraestrutura para envio de transações na blockchain Ethereum tornou-se mais madura e sofisticada. Agora existem diferentes rotas otimizadas para diferentes desejos: segurança, velocidade, eficiência de preços, privacidade. Existe até um protocolo projetado para facilitar a implantação de novas rotas. Semelhante ao que os agregadores DEX atuais fazem para bolsas individuais, algoritmos de roteamento mais avançados podem ser projetados que também levem em consideração o contexto mais amplo da cadeia de suprimentos comerciais e várias aplicações. Especialmente ao planear estratégias de longo prazo em nome de utilizadores ou aplicações da Camada 2 que adquirem serviços em protocolos da Camada 1, o espaço para acção é considerável e está a expandir-se à medida que novos mecanismos são implementados. Por exemplo, o melhor plano para a otimização do portfólio de usuários pode ser redistribuir parcialmente seus fundos para uma Camada 2 mais barata e executar seus investimentos lá.
Fundos compartilhados e pools de ativos: crie e gerencie fundos onde muitas pessoas reúnem recursos, atingem metas e depois delegam a execução a agentes de IA. Isso requer aspectos de correspondência de intenções e planejamento de ações, bem como mecanismos de propriedade compartilhada que o blockchain pode fornecer de forma exclusiva. Por exemplo, uma versão moderna de um agente de colecção de arte digital necessitará de todas estas capacidades e também tirará partido do contexto mais rico fornecido pela última geração de LLMs, tanto para sintetizar as preferências da comunidade como para identificar activos que lhes correspondam.
Em todos esses casos, temos um ser humano ou uma comunidade dominante terceirizando ações de alto valor na cadeia para algum agente fora da cadeia. Portanto, há uma grande necessidade de garantias de inferência. Isto pode ser alcançado de duas maneiras:
Execute uma rede proxy fora da cadeia, com suas próprias premissas de segurança. Por exemplo, aproveite a segurança económica dos activos na cadeia âncora ou a segurança económica da ETH re-staking ou executando L1 com incentivos especialmente concebidos.
Use contratos inteligentes on-chain para projetar protocolos de orquestração de agentes que exigem provas de inferência para garantir a validade da operação. Isso pode ser alcançado por meio de zkML (provas zk) ou opML (provas otimistas). Ambas as áreas estão progredindo rapidamente, mas o opML é uma solução muito interessante para proteger economicamente execuções LLM em grande escala, o que hoje é impossível ou de custo proibitivo de alcançar usando provas zk criptograficamente seguras.
Contrato de serviço de IA
Uma categoria relacionada é o aprimoramento da infraestrutura de protocolo com agentes autônomos, em vez de aplicações de varejo. A maioria dos aplicativos aqui são semelhantes aos produtos baseados em agentes criados para serviços empresariais tradicionais, mas esses agentes podem aproveitar a abertura, a vivacidade e a riqueza de dados do blockchain.
Por exemplo, agentes que atuam como auditores/testadores de segurança de contratos inteligentes, agentes analíticos e serviços automatizados de gerenciamento financeiro e de risco. As empresas focadas na Web3 já fornecem vários tipos desses serviços, mas os avanços na autonomia dos agentes e na prova de inferência oferecem agora a oportunidade de descentralizar e remover a confiança dos serviços críticos para as operações de protocolo.
Uma nova área de aplicação é o gerenciamento de conteúdo. Com a ascensão das mídias sociais descentralizadas, como Farcaster e Lens, surgiram novas oportunidades para automação de agentes/gerenciamento de intermediários. No entanto, estes exigem a criação de novos mecanismos para orquestrar a colaboração dos agentes que descrevemos agora.
Crie um novo mecanismo de serviço de agência
Podemos aproveitar o superpoder do blockchain para criar dispositivos de compromisso confiáveis para implementar novas aplicações e novos mecanismos de mercado que alavanquem diretamente os usuários dos agentes. A partir daqui começaremos a analisar o poder de coordenação de muitos agentes para fornecer novos serviços. Discutimos esse tópico em detalhes em nosso artigo recente e aqui quero me concentrar em algumas aplicações específicas.
Mercado de previsão de IA
A aplicação mais interessante e concreta no curto prazo são os mercados de previsão de IA. O DeFi desbloqueia a capacidade de negociar ativos de cauda longa na blockchain, como tokens utilitários de pequenos protocolos, que não podem ser negociados nos mercados tradicionais porque os custos operacionais da infraestrutura para apoiá-los são demasiado elevados. Os mercados de previsão de IA têm potencial para fazer o mesmo com ativos de cauda ultralonga. Os resultados dos menores eventos que interessam às pessoas podem ser tokenizados e negociados. Para que estes mercados funcionem, eles precisam de:
Descoberta eficiente de preços: Inclui liquidez significativa e grandes volumes para agregar informações.
Soluções de mercado credíveis: Os mercados exigem soluções credíveis e eficientes.
A IA pode automatizar essas operações fazendo com que agentes comerciais profissionais consultem LLMs para obter estimativas de probabilidade de eventos e, em seguida, fazer apostas, como visto em competições recentes em grande escala. Também foi sugerido que protocolos de disputas de múltiplas rodadas poderiam ser usados para resolução automatizada de mercado, usando LLM nas rodadas iniciais e envolvendo apenas humanos em casos que avançam para rodadas posteriores.
Quando estes mercados funcionam, tornam-se um novo primitivo para avaliar pequenas incertezas com total autonomia, sem depender de uma autoridade central que possa enfrentar ameaças ou preconceitos à segurança. Várias aplicações podem ser construídas nesta base: microsseguros, produtos financeiros, moderação de conteúdo em redes sociais descentralizadas, filtragem de spam, etc.
Fornece roteamento confiável e eficiente para modelos especializados
Hoje, a maioria das interações humanas e de IA são isoladas em ambientes proprietários com modelos comuns, sejam modelos de “fronteira” fechada (modelos pesados) ou modelos de peso aberto (modelos leves). No entanto, o sucesso inicial da Loja GPT, e também dos agregadores, aponta para um mundo onde o modelo interativo acima é apenas o ponto de entrada para uma vasta oferta de GPT com capacidades e experiência de agência (ou seja, em breve deixaremos de explicar as regras de pôquer para jogar pôquer, desde o planejamento até a reserva da viagem inteira).
Nesse mundo, há uma necessidade clara de encaminhar com eficiência as sessões do usuário para o modelo especializado que melhor atenda às suas intenções. Quando os agentes realizam transações em nome dos usuários, há uma quantidade significativa de valor que pode ser extraída dos usuários do serviço. Quer seja o lado do roteador/intermediário (extração de aluguel) ou o lado do modelo de endpoint (resultados/desempenho falsos positivos para obter mais tráfego), há um incentivo para extrair valor. Portanto, há uma necessidade clara de um mecanismo de roteamento confiável e de um mercado onde os provedores de serviços competirão para atender às preferências dos usuários. Esta é uma área de aplicação futura com a qual estou muito entusiasmado.
Crie blocos de construção para novos mercados
À medida que mais agentes com competências especializadas são implantados e acumulam histórico na cadeia, os blocos de construção de uma infraestrutura mais robusta podem ser desenvolvidos. Por exemplo, protocolos de descoberta de agentes, incluindo reputação com base em resultados anteriores e classificações de agentes, lances automatizados de microsserviços com base em resultados previstos e muito mais.
Este é um processo iterativo que levará anos para ser totalmente implementado, com novas iterações de comunicações, reputação e infraestrutura de troca evoluindo à medida que cada nova onda de protocolos de serviço de proxy é criada. O objectivo final será o sistema mais eficiente de mecanismos de coordenação digital, extremamente conveniente e gratuito, que se tornará a espinha dorsal de uma parte cada vez maior da economia mundial. Eventualmente, à medida que as capacidades dos agentes continuam a aumentar e mais actividades do mundo real são automatizadas, podemos esperar que a maioria das transacções socioeconómicas sejam liquidadas nesta infra-estrutura.
Ampliando a propriedade compartilhada e a governança
Uma vez em escala, a abordagem de questões como a propriedade partilhada, a distribuição de valor justo e a governação dos sistemas de produção de agentes inteligentes tornar-se-á crítica. Blockchain fornece a base para implementar esta solução. Hoje estamos nos estágios iniciais de experimentação, mas alguns modelos interessantes estão surgindo. Temos dois extremos:
Propriedade direta e governança mínima: Este é um modelo onde a governança do protocolo é minimizada, semelhante ao Bitcoin. O protocolo é mínimo e relativamente fixo. O mecanismo de propriedade de ativos/recursos proxy é simples, os ativos proxy são propriedade direta de seus criadores e acumulam valor proporcionalmente ao seu uso. Existe um token de rede nativo que pode ser usado simplesmente como utilidade, pagamento de serviços e como um valioso ativo de capital para recompensar contribuições.
Propriedade compartilhada e governança DAO: O outro extremo é um protocolo mais rico, mais parecido com o que vemos no Ethereum hoje. Existe uma especificação de protocolo rica cujos parâmetros podem ser alterados através de um processo de governança explícito. Os tokens nativos podem ser usados para governança e possuem mecanismos de incentivo mais ricos que permitem a propriedade compartilhada de diferentes componentes do sistema.
A primeira é semelhante à que Morpheus está a experimentar, e a segunda é semelhante a Olas, ambas as primeiras tentativas de construir uma economia de agentes autónomos. Ainda estamos nas fases iniciais destes novos tipos de protocolos baseados em agentes, e haverá novas aplicações e novas capacidades que poderão mudar a forma como os incentivos e os modelos de propriedade são concebidos. Estes são apenas dois exemplos muito diferentes que ilustram a ampla gama de soluções disponíveis para projetistas de protocolos. Por fim, observe que existem problemas semelhantes em outros níveis da pilha de IA além da economia do agente, e soluções semelhantes podem ser usadas para incentivar o treinamento, os dados e os serviços de infraestrutura em IA.
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Atualização de paradigma de criptografia e integração de IA: criando uma nova era de Internet proxy
Escrito por Davide Crapis
Compilado por: Deep Wave TechFlow
Nos últimos meses, o tema "cripto × IA (a interseção da criptografia e da inteligência artificial)" ou "cripto + IA" (infraestrutura de criptomoeda aprimorada pela inteligência artificial) tem estado em destaque. Muitas pessoas na comunidade blockchain estão entusiasmadas com isso, algumas estão céticas ou ainda não convencidas, e algumas estão construindo-o. Os projetos em tempo real na interseção do blockchain e da inteligência artificial evoluíram e muitos novos projetos estão surgindo.
Durante o ano passado, tenho conduzido pesquisas nesta área, especificamente sobre agentes de inteligência artificial executados em infraestrutura blockchain. Alguns de nossos colegas da Fundação Ethereum, Flashbots e DeepMind, entre outros, formaram um grupo de pesquisa juntos. Continuamos a ampliar os limites da pesquisa aplicada para compreender e testar quais tipos de aplicações de agentes de IA são mais adequados para blockchain e quais novas infraestruturas precisamos para apoiá-los.
Neste artigo, argumentarei que a integração da infraestrutura blockchain e dos agentes de inteligência artificial é desejável e resultará em uma Internet de Agentes: uma atualização para o atual paradigma de interconexão, com incentivos aprimorados e criptografia moderna, que nos permitirá colher os benefícios de uma economia alimentada por agentes de inteligência artificial com segurança, eficiência e potencial de colaboração sem precedentes.
Em seguida, discutirei o caminho para atingir esse objetivo. Vou me concentrar em casos de uso e aplicações de curto prazo, alguns dos quais já estão sendo projetados e desenvolvidos. Discutirei suas limitações e possíveis melhorias, bem como a pesquisa necessária em IA e blockchain para desbloquear novos casos de uso no médio prazo.
Blockchain como back-end da Internet proxy
Deixe-me começar dizendo que o estilo deste argumento será especulativo, mas pragmático. Blockchain e inteligência artificial são duas das tecnologias que avançaram mais rapidamente na última década. Ambos tiveram um impacto profundo na estrutura da Internet e da sociedade humana. Portanto, traçar uma visão significativa de como essas tecnologias irão se desenvolver e interagir requer alguma especulação. No entanto, embora a lei da expansão aponte claramente na direcção de uma melhoria rápida, eu evitaria especulações a longo prazo sobre a AGI. (Apesar de todo o hype recente, acho que estamos relativamente longe de AGIs autônomos e de autoaperfeiçoamento, e não está claro que forma eles assumirão.)
Vou me concentrar no futuro de curto e médio prazo, onde a inteligência artificial assumirá a forma de assistentes e agentes humanos. Desta forma, a inteligência artificial é uma ferramenta que serve a humanidade, facilitando o desempenho de atividades humanas ou realizando novas atividades que servem à humanidade.
Figura 1. Esquerda: Cronograma conceitual da evolução da inteligência artificial à medida que o desempenho aumenta. À direita: Diagrama de blocos das atividades humanas e das diferentes formas de inteligência artificial.
Os assistentes existiram de várias formas ao longo dos anos, e os avanços recentes nos LLMs sugerem que uma nova geração de agentes de inteligência artificial será mais capaz do que antes e progredirá rapidamente. Aqui está minha definição funcional de um agente de IA:
Um programa de computador que interage com o mundo. Ele detecta o seu ambiente através de sensores (dados de entrada), processa os dados de forma autônoma (previsão e planejamento) e toma medidas para atingir metas (ação).
Os agentes podem ser limitados e aprender com o ambiente. Hoje, os agentes geralmente se especializam em tipos específicos de informações e tipos específicos de ações. Por exemplo, um chatbot (como ChatGPT) recebe um prompt de texto como entrada, pode usar alguma ferramenta para gerar uma resposta e responde com saída de texto. Os robôs de negociação, por outro lado, tomam os estados passados do mercado como dados, prevêem os estados futuros do mercado e as ações ideais, e executam negociações. Os agentes podem ser de diferentes tipos (por exemplo, um chatbot é um LLM e um trading bot é um pequeno agente RL) e também podem ser combinados para executar tarefas. No futuro, poderemos descobrir uma arquitetura comum que possa ser treinada para lidar com a maioria dos casos de uso.
Blockchain tem características únicas e desejáveis
Os blockchains públicos possuem um conjunto único de características que os tornam adequados para comunicação e interação de agentes de inteligência artificial. Argumentaremos mais tarde que eles constituem um dos melhores back-ends para apoiar a IA do agente.
Podemos contrastar isso com a Internet tradicional, que só tem descentralização. Os protocolos da camada base, como TCP/IP ou SMTP, são abertos, mas quase todos os aplicativos criados sobre eles são proprietários. Isso torna a Internet menos combinável, o que acreditamos ser uma propriedade fundamental para projetar protocolos de interação de agentes. Além disso, a Internet carece completamente de incentivos e de criptografia moderna na camada de protocolo.
A seguir, apresentamos um modelo econômico ideal no qual humanos e agentes cooperam e mostramos que ele requer o conjunto completo de recursos fornecidos pelos protocolos blockchain.
Benefícios do Blockchain para Agentes de IA
Avance alguns anos. Suponhamos que cheguemos a uma era em que os agentes de IA possam realizar um grande número de atividades humanas e tenham capacidades suficientes de tomada de decisão e planeamento. Podem também executar tarefas de forma autónoma, possivelmente em cooperação com outros agentes. Os agentes estão amplamente implantados na sociedade e realizam atividades de valor potencialmente elevado para os seres humanos, seja social ou financeiro.
Aqui estão algumas das propriedades/desejos que queremos que esses sistemas de IA de agentes e suas interações com os humanos tenham, e como o blockchain pode tornar isso possível.
Requisitos do sistema do agente
Desejo Humano
Breve introdução à cadeia de suprimentos de IA
É importante notar que, além da comunicação e interoperabilidade, a infraestrutura blockchain também pode beneficiar toda a cadeia de fornecimento de produção de modelos (coleta de dados, curadoria de dados, treinamento, ajuste fino). Muitas aplicações estão em desenvolvimento, incluindo vários protocolos de coleta de dados e mercados de computação. Eles são uma parte importante da pilha de IA descentralizada, mas não os discutiremos aqui.
Regulamentação e Governança Global
Blockchain fornece uma variedade de protocolos nos quais uma ampla gama de regras e verificações podem ser confiáveis. Na minha opinião, esta é uma oportunidade única para a regulamentação global dos mercados e aplicações de IA, permitindo uma fácil auditoria e verificações de conformidade. A transparência entre protocolos também facilita a identificação de desvios e a implantação de correções corretivas em tempo real, o que não é possível em sistemas legados.
Riscos e custos da infraestrutura Blockchain
A abertura nem sempre é desejável ao treinar agentes de IA para tomar decisões sensíveis e impactantes. Por exemplo, a implementação de um modelo de peso aberto para decisões de subscrição de seguros pode expor vulnerabilidades do modelo e aumentar a probabilidade de ataque/exploração.
Uma solução poderia ser utilizar criptografia moderna para manter o agente privado, mas suas ações públicas. No entanto, ataques adversários de aprendizado de máquina de caixa preta ainda são possíveis e, em geral, os esquemas criptográficos para cálculos de aprendizado de máquina seguros, mas verificáveis, são caros, aumentando a sobrecarga do já caro processo de treinamento. Esta é uma das áreas de pesquisa mais importantes na interseção entre segurança de IA e blockchain. Precisamos de torná-lo técnica e economicamente viável na prática. Uma inovação recente são as provas otimistas para a computação de ML, que discuto a seguir.
Outro risco que tem sido discutido é que os oráculos baseados em LLM reduzam o limiar de implantação que pode atribuir corretamente incentivos a ações potencialmente prejudiciais no mundo real. Isto ainda não é possível hoje, mas mais pesquisas devem ser feitas sobre como permitir casos de uso positivos e como detectar e prevenir comportamentos prejudiciais.
Sistemas baseados em blockchain podem crescer para atender à demanda
Uma questão que muitas vezes surge nas mentes de pessoas não familiarizadas com o estado atual dos sistemas blockchain é se eles estão prontos para acomodar a carga que acompanha o aumento da atividade do usuário.
Este tem sido o foco da pesquisa e desenvolvimento de blockchain pelo menos nos últimos cinco anos, e hoje estamos em um ponto de inflexão com muitas soluções chegando online e aumentando a escalabilidade em ordens de magnitude. Por exemplo, Ethereum e seu blockchain de camada 2 herdam segurança econômica completa e soluções escaláveis de disponibilidade de dados e em breve serão capazes de lidar com dezenas de milhares de transações por segundo (TPS). Novas cadeias estão surgindo online, aproveitando o paralelismo para processar centenas de milhares de transações por segundo. Soluções de sequenciamento compartilhado e pontes de segurança permitirão que aplicações implantadas em diferentes domínios interoperem de forma segura e eficiente. Os avanços na agregação de prova de conhecimento zero tornarão as transações mais baratas e permitirão novos tipos de computação fora da cadeia e sistemas híbridos que tornarão as compensações de segurança mais eficazes.
À medida que todas essas inovações de infraestrutura amadurecem ao longo dos próximos anos, não há dúvida de que os ecossistemas de blockchain maduros serão capazes de suportar rendimentos muito elevados, desde dezenas de milhares de TPS por segundo hoje até custos extremamente baixos por transação de centenas de 10.000. TPS.
O caminho para a Internet proxy
A imagem acima é um mapa do tesouro que representa as três etapas principais no caminho para a Internet proxy.
Vamos explorá-los um por um.
Melhore os aplicativos descentralizados atuais
O primeiro passo é aprimorar os aplicativos blockchain atuais com IA. A IA já desempenha um papel nas finanças descentralizadas (DeFi), que é de longe a categoria de aplicação mais popular. Isto assume a forma de modelos especializados que monitoram constantemente o estado do mercado para tomar ações específicas. Por exemplo: bots de negociação, bots de liquidação, bots de roteamento, bots de arbitragem estatística e, mais geralmente, bots que executam estratégias projetadas para extrair lucros (também conhecidos como MEV) dos fluxos comerciais dos usuários.
À medida que a economia blockchain se baseia na base atual do DeFi, é um lugar natural para começar a discutir oportunidades para alavancar a inteligência artificial.
Aprimoramento DeFi
Os protocolos Blockchain são atualmente automatizados, mas a interface com eles é muito manual, às vezes desajeitada e muitas vezes ineficiente. A IA tem potencial para se tornar uma nova interface que conecta humanos e mercados em cadeia, mediada por agentes inteligentes. Existem pelo menos três áreas onde existem oportunidades específicas para melhorar os protocolos atuais.
Em todos esses casos, temos um ser humano ou uma comunidade dominante terceirizando ações de alto valor na cadeia para algum agente fora da cadeia. Portanto, há uma grande necessidade de garantias de inferência. Isto pode ser alcançado de duas maneiras:
Contrato de serviço de IA
Uma categoria relacionada é o aprimoramento da infraestrutura de protocolo com agentes autônomos, em vez de aplicações de varejo. A maioria dos aplicativos aqui são semelhantes aos produtos baseados em agentes criados para serviços empresariais tradicionais, mas esses agentes podem aproveitar a abertura, a vivacidade e a riqueza de dados do blockchain.
Por exemplo, agentes que atuam como auditores/testadores de segurança de contratos inteligentes, agentes analíticos e serviços automatizados de gerenciamento financeiro e de risco. As empresas focadas na Web3 já fornecem vários tipos desses serviços, mas os avanços na autonomia dos agentes e na prova de inferência oferecem agora a oportunidade de descentralizar e remover a confiança dos serviços críticos para as operações de protocolo.
Uma nova área de aplicação é o gerenciamento de conteúdo. Com a ascensão das mídias sociais descentralizadas, como Farcaster e Lens, surgiram novas oportunidades para automação de agentes/gerenciamento de intermediários. No entanto, estes exigem a criação de novos mecanismos para orquestrar a colaboração dos agentes que descrevemos agora.
Crie um novo mecanismo de serviço de agência
Podemos aproveitar o superpoder do blockchain para criar dispositivos de compromisso confiáveis para implementar novas aplicações e novos mecanismos de mercado que alavanquem diretamente os usuários dos agentes. A partir daqui começaremos a analisar o poder de coordenação de muitos agentes para fornecer novos serviços. Discutimos esse tópico em detalhes em nosso artigo recente e aqui quero me concentrar em algumas aplicações específicas.
Mercado de previsão de IA
A aplicação mais interessante e concreta no curto prazo são os mercados de previsão de IA. O DeFi desbloqueia a capacidade de negociar ativos de cauda longa na blockchain, como tokens utilitários de pequenos protocolos, que não podem ser negociados nos mercados tradicionais porque os custos operacionais da infraestrutura para apoiá-los são demasiado elevados. Os mercados de previsão de IA têm potencial para fazer o mesmo com ativos de cauda ultralonga. Os resultados dos menores eventos que interessam às pessoas podem ser tokenizados e negociados. Para que estes mercados funcionem, eles precisam de:
A IA pode automatizar essas operações fazendo com que agentes comerciais profissionais consultem LLMs para obter estimativas de probabilidade de eventos e, em seguida, fazer apostas, como visto em competições recentes em grande escala. Também foi sugerido que protocolos de disputas de múltiplas rodadas poderiam ser usados para resolução automatizada de mercado, usando LLM nas rodadas iniciais e envolvendo apenas humanos em casos que avançam para rodadas posteriores.
Quando estes mercados funcionam, tornam-se um novo primitivo para avaliar pequenas incertezas com total autonomia, sem depender de uma autoridade central que possa enfrentar ameaças ou preconceitos à segurança. Várias aplicações podem ser construídas nesta base: microsseguros, produtos financeiros, moderação de conteúdo em redes sociais descentralizadas, filtragem de spam, etc.
Fornece roteamento confiável e eficiente para modelos especializados
Hoje, a maioria das interações humanas e de IA são isoladas em ambientes proprietários com modelos comuns, sejam modelos de “fronteira” fechada (modelos pesados) ou modelos de peso aberto (modelos leves). No entanto, o sucesso inicial da Loja GPT, e também dos agregadores, aponta para um mundo onde o modelo interativo acima é apenas o ponto de entrada para uma vasta oferta de GPT com capacidades e experiência de agência (ou seja, em breve deixaremos de explicar as regras de pôquer para jogar pôquer, desde o planejamento até a reserva da viagem inteira).
Nesse mundo, há uma necessidade clara de encaminhar com eficiência as sessões do usuário para o modelo especializado que melhor atenda às suas intenções. Quando os agentes realizam transações em nome dos usuários, há uma quantidade significativa de valor que pode ser extraída dos usuários do serviço. Quer seja o lado do roteador/intermediário (extração de aluguel) ou o lado do modelo de endpoint (resultados/desempenho falsos positivos para obter mais tráfego), há um incentivo para extrair valor. Portanto, há uma necessidade clara de um mecanismo de roteamento confiável e de um mercado onde os provedores de serviços competirão para atender às preferências dos usuários. Esta é uma área de aplicação futura com a qual estou muito entusiasmado.
Crie blocos de construção para novos mercados
À medida que mais agentes com competências especializadas são implantados e acumulam histórico na cadeia, os blocos de construção de uma infraestrutura mais robusta podem ser desenvolvidos. Por exemplo, protocolos de descoberta de agentes, incluindo reputação com base em resultados anteriores e classificações de agentes, lances automatizados de microsserviços com base em resultados previstos e muito mais.
Este é um processo iterativo que levará anos para ser totalmente implementado, com novas iterações de comunicações, reputação e infraestrutura de troca evoluindo à medida que cada nova onda de protocolos de serviço de proxy é criada. O objectivo final será o sistema mais eficiente de mecanismos de coordenação digital, extremamente conveniente e gratuito, que se tornará a espinha dorsal de uma parte cada vez maior da economia mundial. Eventualmente, à medida que as capacidades dos agentes continuam a aumentar e mais actividades do mundo real são automatizadas, podemos esperar que a maioria das transacções socioeconómicas sejam liquidadas nesta infra-estrutura.
Ampliando a propriedade compartilhada e a governança
Uma vez em escala, a abordagem de questões como a propriedade partilhada, a distribuição de valor justo e a governação dos sistemas de produção de agentes inteligentes tornar-se-á crítica. Blockchain fornece a base para implementar esta solução. Hoje estamos nos estágios iniciais de experimentação, mas alguns modelos interessantes estão surgindo. Temos dois extremos:
A primeira é semelhante à que Morpheus está a experimentar, e a segunda é semelhante a Olas, ambas as primeiras tentativas de construir uma economia de agentes autónomos. Ainda estamos nas fases iniciais destes novos tipos de protocolos baseados em agentes, e haverá novas aplicações e novas capacidades que poderão mudar a forma como os incentivos e os modelos de propriedade são concebidos. Estes são apenas dois exemplos muito diferentes que ilustram a ampla gama de soluções disponíveis para projetistas de protocolos. Por fim, observe que existem problemas semelhantes em outros níveis da pilha de IA além da economia do agente, e soluções semelhantes podem ser usadas para incentivar o treinamento, os dados e os serviços de infraestrutura em IA.