DLT Reconstruirá a Confiança na IA

O seguinte é um post de convidado escrito por Charles Adkins, CEO da HBAR Foundation. Ele serviu anteriormente como presidente da Hedera Hashgraph, LLC. Charles é um líder experiente com anos de experiência no espaço blockchain e cripto, tendo anteriormente trabalhado na Polygon Labs e Aptos.

Precisamos de uma governança que garanta que a IA sirva à humanidade, e não a prejudique. Mas a escala e a complexidade do desenvolvimento de IA estão além da capacidade humana sozinha. Entra em cena a Tecnologia de Registro Distribuído (DLT)—um sistema descentralizado que registra e verifica dados em vários nós. A DLT traz transparência, responsabilidade e integridade para a IA, fomentando confiança, prevenindo controle monopolista e incentivando a inovação ética.

Abrindo a ‘Caixa Preta’ da IA

A IA muitas vezes opera como uma caixa preta, confiando em dados secretos que escondem como as decisões são tomadas. Essa opacidade mina a confiança, especialmente em indústrias como a saúde e finanças onde a transparência é inegociável. Com a DLT, não há segredos. A DLT muda o jogo ao registrar todos os dados e atualizações em um livro-razão imutável—um registro digital permanente que garante que toda alteração é rastreável.

Tome como exemplo a ProveAI. Ela usa a DLT para proteger e rastrear dados de treinamento de IA e atualizações, garantindo conformidade com padrões éticos e regulamentações como o AI Act da UE. Essa abordagem responsabiliza os modelos de IA, criando uma base para confiança e equidade em seus resultados.

Melhorando a Qualidade dos Dados com DLT

Infelizmente, a má qualidade dos dados continua sendo um desafio persistente no desenvolvimento de IA. Uma pesquisa da Precisely de 2024 revelou que 64% das empresas consideram a IA pouco confiável devido a dados não verificados ou tendenciosos. A DLT aborda isso ao ancorar dados em tempo real em redes descentralizadas, garantindo que sejam precisos, transparentes e imutáveis.

Para modelos de IA como os que utilizam a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para aprimorar respostas com dados externos, a DLT garante que apenas informações verificadas e à prova de adulteração sejam usadas. Isso minimiza os riscos de desinformação ou viés infiltrando-se nos resultados, promovendo a governança ética da IA.

Fetch.ai e Ocean Protocol já estão mostrando o potencial dessa inovação. Fetch.ai usa oráculos para acessar dados externos em tempo real, otimizando logística e eficiência energética no ecossistema Web3. Da mesma forma, o Ocean Protocol garante o compartilhamento seguro de dados tokenizados, possibilitando que sistemas de IA acessem conjuntos de dados de alta qualidade enquanto protegem a privacidade do usuário.

Combatendo a Desinformação com DLT

Essas capacidades são essenciais para enfrentar desafios crescentes, como a desinformação, particularmente com o aumento dos deepfakes. A Ofcom recentemente revelou que 43% das pessoas com 16 anos ou mais encontraram pelo menos um deepfake online na primeira metade de 2024. Plataformas blockchain como Truepic já estão enfrentando esse problema, combinando blockchain com autenticação de imagens, marcação de tempo e verificação de mídia no momento da criação. Ao integrar dados verificados e mídia nos fluxos de trabalho do RAG, os sistemas de IA podem verificar mais efetivamente as saídas, aumentando a confiança nas informações que geram.

Governança Descentralizada para IA Ética

Modelos de governança centralizados muitas vezes lutam para gerenciar a velocidade, complexidade e desafios éticos do desenvolvimento de IA, dificultando a inovação responsável. A pesquisa global da Precisely revelou que 62% das organizações veem a governança inadequada como um grande obstáculo à adoção de IA.

Organizações Autônomas Descentralizadas (DAOs), alimentadas por DLT, podem fornecer uma solução. As DAOs automatizam a governança e a tomada de decisões através de contratos inteligentes, permitindo que partes interessadas—desenvolvedores, usuários e reguladores—votem de maneira transparente em propostas. Cada decisão é registrada na blockchain, prevenindo controle unilateral, alinhando decisões com interesses coletivos e garantindo responsabilidade e inclusão.

SingularityNET demonstra esse potencial, usando um framework DAO para alinhar projetos de IA com princípios éticos. Essa abordagem descentralizada não apenas promove a inclusão, mas assegura que a governança reflita o interesse público, estabelecendo as bases para o desenvolvimento escalável e ético de IA.

Padrões Globais e o Caminho a Seguir

À medida que a IA depende cada vez mais de dados transfronteiriços, sistemas seguros e transparentes como a DLT serão essenciais para construir confiança em escala. Muitas organizações já estão explorando seu potencial. Por exemplo, o MediLedger Network usa DLT para prevenir adulteração de dados em cadeias de suprimentos farmacêuticas, enquanto a European Blockchain Services Infrastructure (EBSI) aproveita a DLT para distribuição segura de informações, potencialmente fornecendo um framework para ajudar organizações da UE a cumprir o recente AI Act da UE.

Mas precisamos ir além.

O alinhamento regulatório global é crucial para prevenir a fragmentação e estabelecer padrões universais. Governos, empresas e sociedade civil devem colaborar para desenvolver marcos de governança que priorizem o interesse público. As DAOs, também, devem evoluir para fornecer supervisão coletiva flexível à medida que a tecnologia de IA avança.

Este não é o momento para complacência. Se nenhuma ação for tomada agora, os riscos da IA crescerão desenfreadamente, nos deixando impotentes para abordá-los. O futuro da IA ética depende de decisões ousadas hoje. A DLT pode ser a base para esse futuro—transparente, responsável e alinhada com os melhores interesses da humanidade.