Hack Seasons Singapore Panel Explora O Futuro Dos Agentes De IA, Computação Descentralizada E Governança On-Chain

Em Resumo

Na Conferência Hack Seasons em Singapura, especialistas discutiram o papel atual e futuro dos agentes de IA no Web3, abordando aplicações práticas e mais, enquanto enfatizavam que a supervisão humana continua a ser essencial para o futuro próximo.

No início de outubro, a Conferência Hack Seasons em Cingapura reuniu tecnólogos, investidores e inovadores de todo o mundo para explorar o futuro da blockchain e da IA. Um dos eventos mais aguardados no palco principal foi a discussão em painel intitulada "IA On Chain: Os Protocolos Estão Prestes a Pensar Por Si Mesmos?" moderada por Tomer Sharoni, CEO da Addressable.

O painel contou com uma linha de convidados de alto perfil, incluindo Evgeny Ponomarev, Co-Fundador da Fluence, Michael Heinrich, Fundador da 0G, Jack Collier, CGO da io.net, e Clark Alexander, Chief AI Officer da Argentum AI. A discussão ofereceu uma exploração aprofundada de como a interseção entre Web3 e IA poderia moldar o panorama digital nos próximos anos.

A conversa começou com os palestrantes a examinarem as atuais aplicações práticas de agentes de IA na produção, bem como casos de uso que permanecem aspiracionais ou improváveis de se materializar. Os painelistas enfatizaram a ampla gama de aplicações práticas para agentes de IA, observando que o termo geralmente se refere ao uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) na automação de negócios. Em muitos casos, os agentes de IA operam sem uma interface conversacional, lidando com tarefas como suporte ao cliente, automação de vendas, coleta de dados e perfilagem. Embora essas aplicações já sejam amplamente adotadas, o sonho a longo prazo continua a ser a criação de agentes de IA capazes de pensar como humanos. Atualmente, a arquitetura dos modelos existentes não pode replicar a inteligência em nível humano.

Os oradores destacaram que os agentes de IA são mais eficazes quando usados para automatizar tarefas a nível de sistema operativo. Modelos foram treinados com os artefatos criados por humanos ao longo de milênios, mas o alcance completo da criatividade e inovação humana vai muito além do que foi documentado. Como resultado, o trabalho criativo, a geração de ideias, a governança e a administração continuarão a ser domínio dos humanos no futuro previsível. Os painelistas concordaram que, pelo menos nos próximos cinquenta anos, os humanos continuarão a desempenhar um papel crítico nesses processos.

A discussão também explorou como os agentes de IA são atualmente utilizados principalmente como ferramentas internas. A IA tem o potencial de fornecer contexto relevante que permite aos humanos tomar melhores decisões e aumentar a criatividade dentro de sistemas autónomos.

Enquanto o objetivo final para alguns é a inteligência geral artificial (AGI), o painel reconheceu as limitações físicas e conceituais significativas dos LLMs atuais. No entanto, os oradores não descartaram a possibilidade de futuros algoritmos projetados para pensar de forma diferente ou mais semelhante aos humanos, observando que alguns desenvolvedores estão ativamente explorando essas abordagens.

Os Painelistas Exploraram Agentes de Negociação de IA, Computação Descentralizada, Dados em Cadeia e Governança de GPU no Futuro do Cripto e da IA

Um tema chave explorado durante o painel foram os agentes de negociação de IA. No espaço das criptomoedas, protocolos de auto-negociação e carteiras que visam gerar lucros para os usuários estão a surgir rapidamente.

Os painelistas observaram que a negociação de criptomoedas opera de forma semelhante à negociação de forex. Se vários agentes de IA forem programados com diferentes estratégias de negociação, eles podem acabar negociando uns contra os outros. No entanto, se suas estratégias estiverem altamente correlacionadas, o sistema pode colapsar, resultando em um vencedor dominante enquanto os outros incurram em perdas. De muitas maneiras, a dinâmica da negociação de agentes de IA espelha a de um mercado.

Outros oradores destacaram que, de acordo com pesquisas, a maioria dos agentes de negociação de IA ainda tem um desempenho inferior em comparação com os humanos. O painel concordou que os agentes de IA continuam a ser ineficientes porque não conseguem antecipar padrões emergentes ou explorar estratégias novas de forma independente.

A computação descentralizada foi outro ponto importante de discussão. Os painelistas explicaram que, para aqueles que desejam construir grandes redes de GPU, a computação descentralizada oferece uma alternativa aos provedores de nuvem como AWS ou Google Cloud. Um desafio importante é convencer grandes empresas, como as da lista Fortune 500, a adotar redes de GPU descentralizadas além da infraestrutura de nuvem tradicional.

Os palestrantes observaram que algumas empresas exigem GPUs extremamente poderosas para operar em grande escala. Se os provedores descentralizados não puderem fornecer esse nível de hardware, não atrairão clientes empresariais. Além disso, a adoção empresarial muitas vezes depende de certificações de segurança, que os protocolos descentralizados podem não ter. Sem essas certificações, as empresas têm garantia limitada de que dados sensíveis permanecerão protegidos.

Apesar desses desafios, outros palestrantes argumentaram que os sistemas descentralizados têm vantagens de confiança inerentes. Os mecanismos de staking permitem que os participantes respaldem os recursos que fornecem, oferecendo uma forma de responsabilização. Atualmente, um dos maiores custos da IA é o computacional, em parte porque as empresas se sentem pressionadas a garantir recursos de hyperscalers, resultando frequentemente em hardware subutilizado — às vezes apenas 10-15% de utilização. Redes descentralizadas permitem que a capacidade de GPU ociosa seja monetizada de forma eficiente, enquanto os consumidores pagam apenas pelo que utilizam.

A discussão também explorou o crescente interesse em colocar dados na cadeia para garantir a proveniência, controle e verificabilidade. Os painelistas debateram se as blockchains poderiam eventualmente suportar o treinamento de modelos de IA autônomos de uma forma que seja tanto eficiente quanto segura.

O painel concluiu com um foco na governança no espaço de IA e GPU, levantando questões sobre quem controlará o fornecimento de GPU no futuro e como isso moldará a economia mais ampla.