Mercados de IA baseados em criptografia e análise financeira de IA – Revista Cointelegraph

Estamos lançando casos de uso genuínos para IA e criptografia todos os dias desta semana – incluindo razões pelas quais você não deveria necessariamente acreditar no hype. Hoje, obtenha dois pelo preço de um: mercados de IA baseados em Blockchain e análises financeiras.

Pode não parecer o caso de uso mais interessante que combina IA e criptografia, mas tanto a cofundadora da Near, Illia Polosukhin, quanto o fundador da Framework Ventures, Vance Spencer, citam mercados baseados em blockchain que fornecem dados e computam para IA como sua principal escolha.

A IA é uma indústria de crescimento incrivelmente rápido que exige quantidades cada vez maiores de poder computacional. Só a Microsoft está investindo US$ 50 bilhões em infraestrutura de data center em 2024 apenas para atender à demanda. A IA também precisa de enormes quantidades de dados brutos e de treinamento, rotulados em categorias por humanos.

Polosukhin acredita que os mercados descentralizados baseados em blockchain são a solução ideal para ajudar a crowdsourcing do hardware e dos dados necessários.

“Você pode usar (blockchain) para construir mercados mais eficazes e mais igualitários”, disse ele à Magazine, explicando que os projetos de IA atualmente precisam negociar com um ou dois grandes provedores de nuvem, como a Amazon Web Services. Ainda assim, é difícil acessar a capacidade necessária devido à escassez de unidades de processamento gráfico A100 da Nvidia.

Spencer também cita mercados baseados em blockchain para recursos de IA como seu caso de uso número um atual.

“O primeiro é adquirir chips GPU reais”, diz ele. “Onde há uma grande escassez de chips GPU, como você os fornece (sem) realmente ter uma rede que forneça, forneça e inicialize um mercado?”

Spencer destaca a Akash Network, que oferece um mercado descentralizado de recursos de computação no Cosmos, e a Render Network, que oferece renderização distribuída de GPU.

“Existem algumas empresas muito bem-sucedidas que realmente fazem isso neste momento, que são protocolos.”

Outro exemplo de mercado descentralizado que oferece computação em nuvem para IA é Aleph.im. Os detentores de tokens no projeto podem acessar recursos de computação e armazenamento para executar projetos.

Libertai.io, um modelo descentralizado de grande linguagem (LLM) está sendo executado no Aleph.im. Embora você possa pensar que a descentralização desaceleraria uma IA a ponto de ela ser incapaz de funcionar, o fundador da Aleph.im, Moshe Malawach, explica que não é o caso:

“A questão é a seguinte: para um usuário, toda a inferência (quando você gera dados usando um modelo) é executada em um único computador. A descentralização vem do fato de você entrar em computadores aleatórios na rede. Mas aí fica centralizado para o momento da sua solicitação. Portanto, pode ser rápido.”

Outro mercado de IA baseado em blockchain é o SingularityNET, que oferece vários serviços de IA – desde a geração de imagens até a coloração de imagens antigas – que os usuários podem conectar em modelos ou sites.

Um mercado emergente de IA baseado em blockchain que deixa Spencer muito entusiasmado é a tokenização e a negociação de modelos de IA. A Framework investiu no jogo de luta AI Arena, semelhante ao Super Smash Brothers, onde os usuários treinam modelos de IA que lutam entre si. Os modelos são tokenizados como tokens não fungíveis e podem ser comprados, vendidos ou alugados. “Acho isso muito legal”, diz ele. “É interessante ter a monetização cripto nativa, mas também a propriedade desses modelos.”

“Acho que um dia, provavelmente alguns dos modelos mais valiosos – alguns dos ativos mais valiosos da cadeia – serão modelos de IA tokenizados. Essa é a minha teoria, pelo menos.”

Não acredite no exagero: atualmente você pode obter componentes, dados e computação por meio de mercados Web2 tradicionais.

Caso de uso de bônus: análise financeira

Qualquer pessoa que tenha tentado interpretar o oceano de dados produzidos pelas transações financeiras em cadeia sabe que, embora uma coisa seja ter um registo imutável e transparente, outra é ser capaz de o analisar e compreender.

As ferramentas analíticas de IA são perfeitamente adequadas para resumir e interpretar padrões, tendências e anomalias nos dados, e podem sugerir estratégias e insights para os participantes do mercado.

Por exemplo, a plataforma CipherTrace Armada da Mastercard recentemente fez parceria com a empresa de IA Feedzai para usar a tecnologia para analisar, detectar e bloquear transações criptográficas fraudulentas ou relacionadas à lavagem de dinheiro em 6.000 exchanges.

Em outro lugar, a ferramenta de aprendizado de máquina do GNY.io tenta prever a volatilidade das 12 principais criptomoedas e seu Relatório de Faixa usa ChatGPT-4 para analisar tendências e sinais de compra/venda.

Mas será que a IA também pode ajudar nos mercados tradicionais? Essa é a esperança da Bridgewater, que lançará no próximo ano um fundo do seu novo Laboratório Artificial Investment Associate (AIA) que visa analisar padrões nos mercados financeiros para poder fazer previsões para os investidores capitalizarem.

Tentativas anteriores para o fazer produziram resultados medíocres – com um índice Eurekahedge de uma dúzia de fundos impulsionados pela IA a registar um desempenho inferior ao do seu índice mais amplo de fundos de cobertura em cerca de 14 pontos percentuais nos cinco anos até 2022.

Isto se deve principalmente aos problemas envolvidos na alimentação das grandes quantidades de informações precisas necessárias.

Ralf Kubli, membro do conselho da Casper Association, acredita que a IA pode revolucionar as finanças tradicionais – mas apenas se combinar registros de blockchain com padrões rigorosos para garantir que as informações fornecidas aos modelos sejam abrangentes e precisas.

Durante anos, ele tem defendido que o setor financeiro adotasse os Padrões Universais de Tipos de Contratos Algorítmicos, ou ACTUS, criados na esteira da crise financeira global, que foi parcialmente causada por derivativos complicados, onde ninguém entendia os passivos ou fluxos de caixa envolvidos. Ele acredita que os dados padronizados na cadeia serão essenciais para garantir a confiança e a transparência nos resultados do modelo.

“Fundamentalmente, acreditamos que sem blockchain, a IA estará totalmente perdida”, disse ele à Magazine. “Imagine que você vai investir em uma empresa de IA e é atualizado a cada três meses sobre o andamento de seus LLMs, certo? Se você não puder verificar o que eles alimentaram no modelo, não terá como saber se eles estão fazendo algum progresso.”

Ele explica que o blockchain protege contra empresas que falsificam seus resultados, “e o passado indicaria que (…) há tanto dinheiro que eles vão falsificar o que está acontecendo”.

“AI, sem essa camada de garantia do blockchain – o que aconteceu, quando, onde, o que foi usado – acho que não será eficaz no futuro.”

Ele diz que a combinação dos dois dará origem a novas habilidades preditivas.

“Para mim, a esperança da IA ​​no futuro é que os modelos de previsão se tornem muito mais poderosos e que o comportamento possa ser previsto muito melhor”, diz ele, apontando as pontuações de crédito como exemplo.

“A IA utilizada da forma correta poderia potencialmente levar a modelos de previsão muito mais poderosos, o que significaria que certas pessoas que atualmente não conseguem obter crédito – mas seriam dignas de crédito – poderiam obter crédito. Isso é algo pelo qual sou muito apaixonado.”

Não acredite no exagero: as habilidades preditivas da IA ​​demonstraram ser, na melhor das hipóteses, ruins até agora, e dados confiáveis ​​​​que não são registrados no blockchain podem ser informações úteis para análise de IA.

Leia também:

Casos reais de uso de IA em criptografia, nº 1: o melhor dinheiro para IA é a criptografia

Casos reais de uso de IA em criptografia, nº 2: IAs podem executar DAOs

Casos reais de uso de IA em criptografia, nº 3: auditorias de contratos inteligentes e segurança cibernética

Casos reais de uso de IA e criptografia, nº 4: Combatendo falsificações de IA com blockchain

Se inscrever

As leituras mais envolventes em blockchain. Entregue uma vez por semana.

André Fenton

Baseado em Melbourne, Andrew Fenton é jornalista e editor que cobre criptomoedas e blockchain. Ele trabalhou como redator de entretenimento nacional para a News Corp Australia, no SA Weekend como jornalista de cinema e no The Melbourne Weekly.

Siga o autor @andrewfenton