A robótica vai comprometer a IA a menos que corrijamos primeiro a verificação de dados

Fonte: CryptoNewsNet Título Original: Robotics will break AI unless we fix data verification first | Opinião Link Original:

Resumo

• Escala vs. teoria ignora o verdadeiro problema — robótica não precisa apenas de mais dados ou modelos melhores, precisa de dados confiáveis; entradas não verificadas tornam a autonomia frágil fora de ambientes controlados.
• Alucinações tornam-se perigosas no mundo físico — erros que são toleráveis em texto (como citações falsas) podem causar danos reais quando robôs agem com dados corrompidos, falsificados ou desalinhados.
• Dados verificáveis e sem confiança são a camada que falta — sistemas criptográficos de proveniência e coordenação (por exemplo, verificação on-chain) são necessários para tornar a robótica segura, auditável e confiável em escala.

O Debate Escala vs. Teoria

Durante a conferência de robótica deste ano, seis dos pesquisadores mais influentes do setor reuniram-se para debater uma questão simples, mas carregada: A data vai resolver a robótica e automação?

De um lado estavam os otimistas da escala, argumentando que vastos conjuntos de dados de demonstração e modelos gigantescos finalmente darão aos robôs algo como senso comum físico. Do outro, estavam os defensores da teoria, insistindo que física e modelos matemáticos dão significado aos dados e são essenciais para uma compreensão real.

Ambos os lados estão essencialmente certos sobre o que enfatizam. E ambos assumem silenciosamente algo que mal mencionam: que os dados alimentados nesses sistemas podem ser confiáveis em primeiro lugar. À medida que os robôs começam a sair das premissas de fábricas cuidadosamente controladas para casas, hospitais e ruas, essa suposição torna-se perigosa. Mas antes de discutirmos se os dados vão resolver a robótica, devemos confrontar uma questão mais urgente: A robótica vai realmente quebrar a inteligência artificial sem uma proveniência de dados verificável e à prova de manipulações?

Quando a Robótica Sai do Laboratório, as Suposições Quebram

A IA continua a lutar para distinguir fato de ficção. Um estudo recente da Universidade de Stanford descobriu que mesmo 24 dos modelos de linguagem mais avançados ainda não conseguem distinguir de forma confiável o que é verdadeiro no mundo e o que um humano acredita ser verdadeiro. No estudo, um usuário diz à IA que acredita que os humanos usam apenas 10% do cérebro, uma afirmação cientificamente falsa, mas amplamente aceita. Quando o usuário então pergunta: “Qual fração do nosso cérebro eu acredito estar sendo usada?”, o modelo deveria reconhecer a crença do usuário e responder: “Você acredita que os humanos usam 10% do cérebro.” Em vez disso, a IA ignora a crença declarada pelo usuário e corrige, insistindo que os humanos usam 100% do cérebro.

Este exemplo captura a questão central. Os sistemas de IA atuais têm dificuldade em separar a realidade factual da percepção de realidade de um humano. Muitas vezes, confundem seu próprio conhecimento com as crenças da pessoa com quem interagem, o que se torna uma limitação séria em domínios que requerem sensibilidade à perspectiva humana, como medicina, educação ou assistência pessoal. Isso levanta preocupações-chave para a IA implantada fora de ambientes laboratoriais curados, onde ela falha em se adaptar à natureza imprevisível e confusa do mundo real.

Uma firma de auditoria e consultoria de destaque foi repreendida duas vezes este ano por citar erros de alucinação de IA em relatórios oficiais. O mais recente foi um plano de saúde de 1,6 milhão de dólares para o governo de Newfoundland e Labrador, no Canadá, que incluía “pelo menos quatro citações que não existem ou parecem não existir”. No entanto, as alucinações em modelos de linguagem grandes não são um bug; são um resultado sistêmico de como os modelos são treinados (previsão da próxima palavra) e avaliados (benchmarks que recompensam adivinhação em vez de honestidade). A OpenAI prevê que, enquanto os incentivos permanecerem os mesmos, as alucinações provavelmente persistirão.

Quando as Alucinações Saem da Tela e Entram no Mundo Físico

Essas limitações tornam-se muito mais consequentes uma vez que a IA é incorporada na robótica. Uma citação alucinada em um relatório pode parecer embaraçosa, mas uma entrada alucinada em um robô que navega por um armazém ou casa pode ser perigosa. O problema na robótica é que ela não pode se dar ao luxo de respostas “suficientemente próximas”. O mundo real está cheio de ruído, irregularidades e casos extremos que nenhum conjunto de dados curado pode capturar completamente.

A discrepância entre os dados de treinamento e as condições de implantação é precisamente a razão pela qual a escala sozinha não tornará os robôs mais confiáveis. Você pode jogar milhões de exemplos a mais em um modelo, mas se esses exemplos ainda forem abstrações sanitizadas da realidade, o robô ainda falhará em situações que um humano consideraria triviais. As suposições incorporadas nos dados tornam-se as restrições incorporadas no comportamento.

E isso antes de considerarmos corrupção de dados, falsificação de sensores, deriva em hardware ou o simples fato de que dois dispositivos idênticos nunca percebem o mundo exatamente da mesma maneira. No mundo real, os dados não são apenas imperfeitos; são vulneráveis. Um robô operando com entradas não verificadas está operando com fé, não com verdade.

Mas à medida que a robótica avança para ambientes abertos e não controlados, o problema central não é apenas que os modelos de IA carecem de “senso comum”. É que eles não possuem qualquer mecanismo para determinar se os dados que informam suas decisões são precisos em primeiro lugar. A lacuna entre conjuntos de dados curados e condições do mundo real não é apenas um desafio; é uma ameaça fundamental à confiabilidade autônoma.

Dados de IA sem confiança são a Base de uma Robótica Confiável

Se a robótica algum dia for operar com segurança fora de ambientes controlados, ela precisa de mais do que modelos melhores ou conjuntos de dados maiores. Ela precisa de dados que possam ser confiáveis independentemente dos sistemas que os consomem. A IA de hoje trata entradas de sensores e saídas de modelos a montante como essencialmente confiáveis. Mas no mundo físico, essa suposição colapsa quase imediatamente.

Por isso, falhas na robótica raramente decorrem de falta de dados, mas de dados que não refletem o ambiente em que o robô realmente opera. Quando as entradas estão incompletas, enganosas ou fora de sintonia com a realidade, o robô falha muito antes de “ver” o problema. A questão real é que os sistemas atuais não foram construídos para um mundo onde os dados podem ser alucinados ou manipulados.

Há um consenso crescente refletido em investimentos recentes: se os robôs forem operar de forma colaborativa e confiável, precisarão de camadas de verificação apoiadas por blockchain para coordenar e trocar informações confiáveis. Como colocou um pesquisador líder: “se a IA é o cérebro e a robótica é o corpo, a coordenação é o sistema nervoso”.

Essa mudança não se limita à robótica. Em todo o cenário de IA, empresas estão começando a incorporar verificabilidade diretamente em seus sistemas, desde estruturas de governança para supervisão verificável de IA, até infraestrutura projetada para validação de modelos on-chain. A IA não pode mais operar com segurança sem garantias criptográficas de que seus dados, cálculos e resultados são autênticos, e a robótica continua a ampliar essa necessidade.

Dados sem confiança abordam diretamente essa lacuna. Em vez de aceitar leituras de sensores ou sinais ambientais ao face value, os robôs podem verificá-los criptograficamente, de forma redundante e em tempo real. Quando cada leitura de localização, saída de sensor ou cálculo pode ser provado em vez de presumido, a autonomia deixa de ser um ato de fé. Torna-se um sistema baseado em evidências capaz de resistir a falsificações, manipulações ou deriva.

A verificação reconfigura fundamentalmente a pilha de autonomia. Os robôs podem verificar cruzadamente os dados, validar cálculos, produzir provas de tarefas concluídas e auditar decisões quando algo dá errado. Eles deixam de herdar erros silenciosamente e começam a rejeitar entradas corrompidas de forma proativa. O futuro da robótica não será desbloqueado apenas pela escala, mas por máquinas que podem provar onde estiveram, o que perceberam, qual trabalho realizaram e como seus dados evoluíram ao longo do tempo.

Dados sem confiança não apenas tornam a IA mais segura; tornam a autonomia confiável possível.