Desbloqueando o potencial futuro da IA: o poder das redes de incentivo descentralizadas
Summary:
Este artigo explora como as redes de incentivo descentralizadas podem lidar com a crescente demanda de IA por poder computacional. Ele explica a teoria das redes de incentivo, que recompensam comportamentos benéficos para a rede como um todo, aumentando assim o sucesso mútuo. A peça detalha inúmeros exemplos de redes de incentivos eficazes, enfatizando como estruturas de incentivos em camadas e mecanismos de ajuste dinâmico geram sistemas justos e diversos. Ele destaca que essas redes, combinadas com IA, podem aumentar significativamente a produtividade e oferecer um equilíbrio de poder justo entre grandes corporações e contribuintes individuais. O autor exorta os leitores a pesquisar projetos bem-sucedidos de IA e considerar as possíveis economias oferecidas por modelos orientados por redes de incentivo.
Embora as redes descentralizadas possam adicionar camadas de complexidade, elas prosperam no gerenciamento de tarefas sofisticadas. Na verdade, a descentralização pode ser apenas a resposta para satisfazer a necessidade insaciável de poder computacional da inteligência artificial (IA). As redes de incentivo, um tipo de rede descentralizada, recompensam ações que beneficiam a rede como um todo, fomentando uma mentalidade de sucesso mútuo. Ao contrário de um ecossistema que emerge de um equilíbrio de forças concorrentes, uma rede de incentivos é deliberadamente projetada para a realização compartilhada desde o início.
Mas como a IA está conectada a isso? Considere as aplicações de IA em larga escala como motores mecânicos que produzem soluções simples a partir de grandes quantidades de dados usando poder computacional — muito parecido com o combustível em um veículo. Quanto mais dados você processar e quanto mais rápido você precisar de respostas, mais combustível ou poder computacional você precisa. À medida que os modelos de IA se tornam maiores e mais complexos, seu consumo de recursos se multiplica – o GPT-4 da OpenAI custou US$ 78 milhões em computação para treinamento, enquanto o Gemini Ultra do Google teve um preço impressionante de US$ 191 milhões. Portanto, um sistema que reduza os gastos com hardware e aloque recursos dinamicamente para reduzir os custos gerais é crucial — um papel ideal para redes de incentivo.
A eficácia das redes de incentivo depende muito da gamificação e da premiação de tokens. Esses métodos motivam os usuários a adotar comportamentos que beneficiam a todos, aumentando o valor geral da rede. O uso de tokens permite um intrincado sistema de recompensa mesmo em um nível micro, criando uma economia sofisticada para os participantes.
Exemplos de redes de incentivos em ação incluem Numeraire (ak. Numerai), um fundo de hedge alimentado por cientistas de dados que são recompensados por previsões precisas do mercado de ações, e Farcaster, um protocolo de mídia social descentralizado que concede aos usuários mais controle sobre seu conteúdo em todas as plataformas. Essas instâncias demonstram como modelos de negócios tradicionais e problemas antigos podem ser resolvidos por meio da terceirização sistêmica.
Olhando para as tendências do mercado de tokens de IA, é evidente que as redes de incentivo têm potencial para lidar com um dos principais desafios do século 21: o crescimento desenfreado da IA e o consequente aumento na demanda por poder de computação.
No entanto, as redes de incentivos bem-sucedidas devem possuir características particulares. Eles devem encorajar comportamentos benéficos, ser programados e amplamente aceitos e garantir a equidade, acomodando a diversidade. Eles também devem ser simples o suficiente para que os participantes entendam ou confiem. Para lidar com essas complexidades, estruturas de incentivo em camadas são implementadas, permitindo recompensas personalizadas com base no papel e nas contribuições de um usuário. Além disso, mecanismos de ajuste dinâmico podem girar estruturas de recompensa com base nas condições da rede, garantindo a estabilidade do sistema e a participação ideal.
Ao abordar o poder computacional, o objetivo é estabelecer um sistema que acomoda de forma justa pequenas e grandes entidades, ao mesmo tempo em que atende às necessidades do mercado. Este sistema não deve se inclinar para nenhum usuário em particular, provedor, nem deve depender fortemente de jogadores líderes, em vez disso, permitindo a monetização justa de ativos e propriedade intelectual.
Como acontece com qualquer informação, é essencial realizar sua própria pesquisa. Analise projetos como ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) e Ocean Protocol (OCEAN) para entender como você pode contribuir, seja como investidor, construtor ou membro da comunidade. Se você é um empreendedor ambicioso que planeja interromper indústrias com IA, você deve explorar completamente a mecânica de treinamento e atualização de IA. Utilizar um modelo de rede de incentivos pode proporcionar uma economia imensa e recursos escaláveis para o seu empreendimento.
Dadas as complexidades de tais sistemas, o gerenciamento naturalmente exigiria meios sofisticados – entrar na IA. A rede pode então coletar continuamente dados de desempenho e feedback do usuário, abrindo caminho para sistemas mais complexos e cada vez mais eficazes que agreguem valor para os usuários. Essas redes também podem interagir individualmente com os usuários, oferecendo recomendações de equipamentos ou habilidades para maximizar sua contribuição e incentivo.
A combinação de IA e redes de incentivo tem o potencial de transferir o poder de grandes corporações para contribuintes individuais, melhorando a produtividade. Cabe a nós acompanhar esses avanços e promover uma visão de mundo não apenas teoricamente melhor, mas também justa, personalizada e eficiente em termos práticos.
Mario Casiraghi atualmente atua como diretor financeiro do grupo na SingularityNET e cofundador da SingularityDAO. Ele tem ampla experiência em blockchain desde 2016, com funções anteriores em mercados financeiros tradicionais no Bank of America Merrill Lynch e RBS.
Este artigo contém informações gerais e não se qualifica como aconselhamento jurídico ou de investimento. As opiniões do autor expressas aqui não refletem ou representam necessariamente as visões e opiniões do Cointelegraph.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.