A conversa em torno da IA evoluiu de questionar sua relevância para se concentrar em torná-la mais confiável e eficiente à medida que seu uso se torna generalizado. Michael Heinrich imagina um futuro onde a IA promove uma sociedade pós-escassez, libertando os indivíduos de empregos mundanos e possibilitando atividades mais criativas.
O Dilema dos Dados: Qualidade, Proveniência e Confiança
A discussão em torno da inteligência artificial (IA) mudou fundamentalmente. A questão não é mais sobre sua relevância, mas como torná-la mais confiável, transparente e eficiente à medida que sua implementação se torna comum em todos os setores.
O paradigma atual da IA, dominado por modelos centralizados de “caixa preta” e enormes centros de dados proprietários, enfrenta pressão crescente devido a preocupações com viés e controle monopolista. Para muitos no espaço Web3, a solução não reside em uma regulação mais rígida do sistema atual, mas em uma descentralização completa da infraestrutura subjacente.
A eficácia desses poderosos modelos de IA, por exemplo, é determinada antes de tudo pela qualidade e integridade dos dados em que são treinados—um fator que deve ser verificável e rastreável para prevenir erros sistêmicos e alucinações da IA. À medida que os riscos aumentam para indústrias como finanças e saúde, a necessidade de uma base confiável e transparente para a IA se torna crítica.
Michael Heinrich, um empreendedor em série e graduado de Stanford, está entre aqueles que lideram a iniciativa de construir essa base. Como CEO da 0G Labs, ele está atualmente desenvolvendo o que descreve como a primeira e maior cadeia de IA, com a missão declarada de garantir que a IA se torne um bem público seguro e verificável. Tendo fundado anteriormente a Garten, uma empresa de destaque apoiada pelo YCombinator, e trabalhado na Microsoft, Bain e Bridgewater Associates, Heinrich está agora aplicando sua experiência aos desafios arquitetônicos da IA descentralizada (DeAI).
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