Além da Hype: CTO Argumenta que IA Pode Aumentar, Não Substituir, a Criatividade Humana

Reduzindo Barreiras à Criatividade com IA

Impulsionadas por medos de que a IA eventualmente sufocará a criatividade, previsões catastróficas não são novidade, como Phillipe Wassibauer, diretor de tecnologia (CTO) da Crunchdao, afirmou. Wassibauer, no entanto, argumenta que até mesmo algumas das soluções tecnológicas mais bem-sucedidas enfrentaram resistência semelhante antes de provarem ser ferramentas que ampliam a criatividade humana.

Defendendo a IA generativa, Wassibauer disse ao Bitcoin.com News que, em vez de inibir a inovação humana, a tecnologia está se mostrando “uma ferramenta mais poderosa que reduz barreiras à criatividade”. Ele aponta como qualquer pessoa pode facilmente usar IA para produzir vídeos de alta qualidade com prompts bem elaborados, apoiando essa afirmação.

Além disso, em vez de degradar a criatividade humana, como apontam alguns críticos. Isso, ele argumenta, mostra que “a IA generativa amplia, não substitui, o processo criativo.”

Quanto à baixa confiança na IA, o CTO da Crunchdao identificou os medos de privacidade e as preocupações com a perda de empregos como alguns dos principais fatores contribuintes. Embora não seja uma “solução milagrosa”, o CTO argumentou que a descentralização pode ser o passo que alinha a IA com valores como equidade e autonomia, podendo construir confiança.

Em outra resposta escrita compartilhada com o Bitcoin.com News, Wassibauer abordou os riscos da IA e como os engenheiros atuais podem ajudar a reduzi-los. Ele também deu sua perspectiva sobre os passos regulatórios tomados até agora. Abaixo estão as respostas de Wassibauer às perguntas enviadas.

Bitcoin.com News (BCN): De acordo com um relatório da KPMG, três em cada cinco pessoas são cautelosas em confiar na inteligência artificial (IA), com 67% das pessoas relatando baixa a moderada aceitação da tecnologia. Você acredita que o advento de tecnologias descentralizadas e outras inovações associadas poderiam ajudar a aumentar a confiança dos usuários na IA? Na sua visão, por que existe uma questão de confiança tão profunda para começar?

Phillipe Wassibauer (PW): A baixa aceitação da IA é impulsionada por fatores como desentendimento, medos de privacidade, imprecisão, rápido desenvolvimento e preocupações com a perda de empregos. A descentralização pode ajudar ao melhorar a privacidade com dados controlados pelo usuário, aumentar a transparência por meio de sistemas auditáveis e reduzir o controle centralizado. Embora não seja uma cura milagrosa, é um passo em direção ao alinhamento da IA com valores como equidade e autonomia, o que pode reconstruir a confiança.

BCN: Existem tendências ou inovações relacionadas à IA que você acha que estão sendo negligenciadas ou subestimadas? Como você acha que essas tendências ou inovações poderiam ser aproveitadas para impulsionar o crescimento ou a melhoria no espaço de análise de dados?

PW: Agentes de IA estão prestes a se tornarem uma grande tendência, especialmente em ecossistemas de blockchain. Esses sistemas são feitos sob medida para bots—os dados são acessíveis, os sistemas são composíveis, e as interações são contínuas. À medida que o setor financeiro se move para o blockchain, o potencial para agentes de IA aproveitarem esses dados crescerá, impulsionando automação, otimização e inovação mais inteligentes na análise e tomada de decisão.

BCN: Você pode discutir brevemente quaisquer desafios ou obstáculos que enfrentou ao tentar fazer a transição de sistemas tradicionais para estruturas descentralizadas e como você superou esses desafios?

PW: Criando efeitos de rede com tokenomics: Em aplicativos tradicionais, a adoção depende de construir um ótimo produto e encontrar adoção. No Web3, a tokenomics é fundamental para impulsionar efeitos de rede. É crítico projetá-los de forma cuidadosa para recompensar os primeiros adeptos e alinhar incentivos entre os participantes para crescimento e colaboração.

Decidindo sobre os níveis de descentralização: Um protocolo totalmente descentralizado é o objetivo final, mas ir totalmente descentralizado muito cedo pode desacelerar o desenvolvimento do produto e a tomada de decisões. Encontrar o equilíbrio certo para a iteração inicial do protocolo é desafiador, mas essencial para o sucesso a longo prazo.

Conformidade regulatória: Operar em um campo nascente significa navegar em regulamentos pouco claros, o que requer tempo e esforço significativos. Construir produtos compatíveis enquanto se permanece ágil é um desafio constante.

BCN: Nos últimos anos, várias plataformas de IA emergiram onde os usuários da internet podem aplicar prompts em linguagens simples para alcançar resultados. Muitos acreditam que o surgimento de tais soluções está retirando a criatividade e a intuição associadas à humanidade. Qual é a sua reação a essa afirmação? Você acredita em encontrar um equilíbrio entre a criatividade humana e as capacidades da IA, ou acha que a humanidade está em um caminho irreversível em direção à dominância da IA?

PW: Esse medo surge com todas as novas tecnologias—livros, computadores, a internet—você nomeia. No entanto, cada uma dessas tecnologias aumentou a criatividade humana. A IA generativa não é diferente na minha opinião.

É simplesmente uma ferramenta mais poderosa que reduz barreiras à criatividade. Por exemplo, agora você pode produzir vídeos de alta qualidade com prompts bem elaborados que anteriormente exigiam um grande orçamento e esforço extenso.

A criatividade humana não está sendo perdida; está mudando. Em vez de focar em tarefas operacionais, estamos nos movendo em direção à ideação, direção e planejamento. A IA generativa aumenta, não substitui, o processo criativo.

BCN: Como você equilibra os potenciais benefícios da automação impulsionada por IA com a necessidade de proteger empregos e garantir que os sistemas de IA sejam transparentes e responsáveis?

PW: Os sistemas de IA dependem fortemente da input humano, e faz sentido que tais sistemas recompensem os criadores dos dados dos quais eles aprendem. Na CrunchDAO, estamos construindo um sistema que incorpora esse princípio. À medida que amadurece e se torna mais autônomo, garantimos que a propriedade intelectual permanece com os criadores. Sempre que seus modelos são usados, eles ganham royalties, criando um potencial de renda passiva.

Além disso, planejamos usar a receita gerada pelo sistema para recompra e queima de tokens, oferecendo ainda mais potencial de valorização aos participantes da rede. Essa abordagem não só alinha os incentivos, mas também garante transparência e responsabilidade. Espero que modelos similares surjam em outros sistemas descentralizados.

BCN: Você recentemente se juntou à Crunchdao como CTO da empresa, trazendo mais de 20 anos de liderança em engenharia e desenvolvimento de produtos. Como CTO, quais iniciativas ou projetos relacionados à IA você está mais animado para explorar ou desenvolver em um futuro próximo? Além disso, pode esclarecer sobre o futuro do computador descentralizado no roteiro da CrunchDAO e como ele se integra com IA/ML?

PW: Estou particularmente animado sobre os sistemas de previsão em tempo real que estamos ampliando no próximo ano. Esses sistemas processam fluxos de dados em tempo real para gerar previsões, começando com previsões de preços de médio mercado. O próximo caso de uso provavelmente se concentrará em melhorar sistemas on-chain, criando valor imediato e acionável para ecossistemas descentralizados.

O que me entusiasma ainda mais é como esses sistemas evoluem. Eles podem ser continuamente ajustados, com novos modelos adicionados e saídas agregadas por meio de métodos composíveis. Múltiplos atores contribuem para otimizar previsões, garantindo que as melhores ideias subam ao topo. Isso cria um sistema transparente e aberto onde qualquer pessoa pode participar, e aqueles que contribuem para a criação de valor são recompensados consistentemente.

Quanto ao computador descentralizado, ele é central para o roteiro da CrunchDAO. Ele se alinha com nossa visão de um ecossistema de modelagem preditiva democrático e escalável, permitindo capacidades de IA/ML em tempo real enquanto garante eficiência, equidade e inclusão na geração de previsões e insights.

BCN: A Crunchdao afirma ter mais de 6.000 cientistas de dados e 600 indivíduos com nível de doutorado que desenvolvem insights geradores de alfa por meio de sua rede de inteligência coletiva. Por que um número tão alto de especialistas, o que exatamente eles fazem, e como a plataforma gerencia operações dentro de sua rede?

PW: Atualmente, nossos cientistas de dados e doutores competem em desafios de alto nível em tópicos como previsão de preços de mercado médio, análise de causalidade, previsão de câncer e gerenciamento de portfólio, entre outros. Empresas e fundações nos procuram para testar e desafiar suas metodologias internas, frequentemente resultando no desenvolvimento de métodos novos e mais eficazes. Esses desafios são estruturados como torneios e nossa abordagem descentralizada tem superado repetidamente modelos tradicionais e internos.

Mas este é apenas o começo. Estamos construindo uma rede descentralizada onde os participantes podem contribuir com modelos e previsões, evoluindo a plataforma em um ecossistema de modelagem preditiva orientado por protocolo e inovador. Esta abordagem fomenta a colaboração, incentiva a criatividade e garante melhoria contínua, criando um sistema muito mais dinâmico e eficaz do que alternativas centralizadas.

BCN: Como toda inovação, a IA vem com riscos, especialmente nos estágios iniciais de sua evolução. O manuseio de dados e os riscos de desenvolvimento estão nas mãos de engenheiros de software e analistas de dados. Quanta confiança você tem na atual geração de engenheiros de IA/ML para entregar soluções com riscos mínimos para a humanidade?

PW: Não há risco inerente no aprendizado de máquina em si, especialmente em casos como o nosso, onde se trata de encontrar previsões analisando dados. Quando a IA é usada por indivíduos ou pequenas equipes, não estou muito preocupado. É apenas mais uma ferramenta para aumentar a criatividade ou melhorar processos. Isso não quer dizer que isso não será usado para resultados errados aqui, mas não é um risco para a humanidade.

Os riscos reais surgem quando a IA é manipulada por estados-nação ou grandes entidades. Esses players têm os recursos para usar IA em escala, potencialmente para vigilância, manipulação ou sistemas de armas autônomas. A questão não é a tecnologia, mas a intenção por trás de seu uso.

BCN: Que papel você acha que a IA deve desempenhar na informação das decisões de desenvolvimento de produtos e como você incorporou insights impulsionados por IA no seu cargo anterior?

PW: A IA já está moldando o desenvolvimento de produtos por meio de ferramentas de análise que ajudam as equipes a derivar insights. Por exemplo, na Dune, construímos sistemas de IA que ajudam a criar ou corrigir consultas SQL e gerar visualizações, tornando a tomada de decisões mais simplificada.

Na CrunchDAO, levamos isso adiante ao imaginar uma rede de modelos projetados para abordar diferentes problemas. Esses modelos são recompensados e impulsionados com base em sua utilidade e impacto, permitindo que o ecossistema se auto-otimize ao longo do tempo.

Isso se alinha com o futuro que eu antevejo —agentes de IA monitorando continuamente dados, aprendendo padrões e gerando proativamente ideias ou propostas, impulsionando eficiência e inovação na tomada de decisões.

BCN: Os potenciais riscos associados a máquinas de IA informaram as regulamentações existentes no setor. Governos e instituições destacaram repetidamente a possibilidade de mau funcionamento da IA ou consequências não intencionais se não forem geridas adequadamente. Em sua opinião, esses temores são justificados?

PW: É cedo demais para dizer como esses temores são justificados. A IA ainda está em sua infância e, embora inevitavelmente haverá uso indevido ou consequências não intencionais, não prevejo grandes problemas quando civis usam a tecnologia. Sim, haverá casos de uso errados—como desinformação ou golpes—mas a tecnologia em si frequentemente oferece ferramentas para contrabalançar esses riscos, como sistemas de detecção impulsionados por IA para fraudes ou desinformação.

O que me preocupa mais é quando a IA é armada ou controlada em nível estatal ou por grandes entidades. Os riscos aqui como armas autônomas, vigilância ou manipulação em larga escala são muito maiores. Se apenas grandes entidades ou estados tivessem controle sobre essa tecnologia, seria particularmente alarmante, pois poderia concentrar poder e criar desequilíbrios significativos.

BCN: Você acha que os passos regulatórios tomados até agora estão devidamente elaborados, ou há áreas que você acha que deveriam ser ajustadas para alcançar um ecossistema equilibrado sem sufocar a inovação?

PW: Existem leis propostas, mas poucas estão ativas ainda. No geral, ter clareza regulatória é um passo positivo, pois fornece diretrizes para desenvolvedores e empresas. No entanto, há um perigo real de sufocar a inovação se as regulamentações se tornarem muito restritivas ou falharem em se adaptar à rápida evolução da tecnologia de IA. Este é especialmente o caso aqui, pois estamos no início do boom da IA e é incerto o que acontecerá nos próximos anos, tanto do lado da inovação quanto da regulação.

Pelo que entendo, o equilíbrio reside em criar regulamentações que abordem preocupações críticas—como viés, privacidade e responsabilização—sem criar barreiras desnecessárias para startups e inovadores. Envolver especialistas da indústria e políticas iterativas poderia ajudar, o que parece estar ocorrendo atualmente.

BCN: Como você vê as tecnologias de IA e aprendizado de máquina evoluindo nos próximos 2-5 anos? Mais alguma visão sua sobre sistemas de IA/ML e as possibilidades que eles oferecem no ecossistema em rápida evolução de soluções descentralizadas?

PW: Não sou um especialista em desenvolvimento e treinamento de LLMs, mas suspeito que possamos ver um platô nos avanços nessa área, à medida que modelos maiores se tornam exponencialmente mais caros de calcular, e adquirir dados novos para treinamento se torna mais caro. Por exemplo, a economia de unidade da OpenAI atualmente não parece sustentável ao se considerar esses desafios.

Dito isso, os modelos existentes e próximos já são incrivelmente poderosos, razão pela qual estamos vendo uma integração ampla. À medida que a tecnologia amadurece e a compreensão se aprofunda, espero um período de inovação onde novas abordagens e aplicações florescerão. Em particular, estou animado com mais sistemas se movendo para o blockchain. O potencial para agentes de IA alavancarem dados de blockchain—acessíveis, composíveis e interativamente contínuos—é enorme, impulsionando automação, otimização e inovação mais inteligentes na análise e tomada de decisão.

A CrunchDAO está posicionada de forma única para liderar nesse espaço, construindo a infraestrutura para apoiar e moldar essas tendências emergentes, garantindo que soluções descentralizadas desempenhem um papel essencial nessa próxima fase da evolução de IA/ML.