a16z: 11 cenários de aplicação da fusão entre Crypto e AI

Compilado | Saoirse, Foresight News

A lógica econômica da internet mudou silenciosamente. Quando a rede aberta começa a se transformar em uma “barra de entrada de comandos”, devemos nos perguntar: a inteligência artificial nos levará a uma internet aberta ou nos prenderá em um labirinto de novas barreiras de pagamento? O controle estará nas mãos de grandes empresas centralizadas ou de um amplo grupo de usuários?

Este é precisamente o campo de atuação do Crypto. Já explorámos várias vezes a intersecção entre AI e Crypto - em resumo, a blockchain é um novo paradigma que reestrutura a arquitetura dos serviços da Internet, capaz de construir um sistema de rede descentralizado, neutro e de propriedade dos usuários. Ao redefinir as regras econômicas que sustentam os sistemas existentes, a blockchain oferece um caminho eficaz para contrabalançar a tendência de centralização no campo da AI, visando uma ecologia da Internet mais aberta e resiliente.

A ideia de capacitação mútua entre Crypto e sistemas de IA já existe há muito tempo, mas a forma como os dois se combinam tem faltado uma definição clara. Algumas áreas de interseção (como a validação de “identidade humana” no contexto da proliferação de ferramentas de IA de baixo custo) atraíram a atenção de desenvolvedores e usuários, enquanto outros cenários de aplicação podem levar anos ou até décadas para se concretizarem. Portanto, este artigo compartilhará 11 cenários de aplicação cruzada entre IA e Crypto, com o objetivo de promover discussões relevantes: explorar as potenciais possibilidades e desafios da combinação entre IA e Crypto, além de vislumbrar mais direções inovadoras. Esses cenários são todos baseados no nível tecnológico atual, abrangendo desde o processamento de micropagamentos em massa até garantir que os humanos mantenham o controle nas interações futuras com a IA.

1. Dados persistentes e contexto no interagir com IA

Escrito por: Scott Duke Kominers

O desenvolvimento de IA generativa depende fortemente de dados, mas em muitos cenários de aplicação, a importância do contexto (ou seja, estados e informações de fundo relacionadas à interação) não é inferior à dos dados, sendo até mais crítica.

Idealmente, seja na interface de agentes (Agent), em modelos de linguagem de grande escala ou em outras aplicações, os sistemas de IA devem ser capazes de lembrar o tipo de trabalho do usuário, o estilo de comunicação, as linguagens de programação preferidas e outros detalhes. No entanto, na prática, os usuários frequentemente precisam redefinir esses contextos em diferentes sessões da mesma aplicação (por exemplo, ao iniciar uma nova sessão do ChatGPT ou Claude), sem mencionar a troca entre diferentes sistemas. Atualmente, o contexto de uma aplicação de IA generativa é quase impossível de migrar para outras aplicações.

Com a ajuda da tecnologia blockchain, os sistemas de IA podem transformar elementos de contexto chave em ativos digitais persistentes, permitindo que sejam carregados no início da conversa e que sejam transferidos de forma contínua entre diferentes plataformas de IA. Além disso, devido às suas características, o blockchain pode ser a única solução que atende simultaneamente aos requisitos de “compatibilidade futura” e “interoperabilidade”.

Esta aplicação é especialmente adequada para jogos e mídias mediadas por IA — as preferências do usuário (desde configurações de dificuldade até mapeamento de teclas) podem ser mantidas consistentes em diferentes jogos e cenários. Mas o verdadeiro valor reside nos cenários de aplicação de conhecimento (como a IA precisar entender o conhecimento e os padrões de aprendizado do usuário) e em aplicações de IA especializadas (como assistência à programação). Claro, algumas empresas já desenvolveram robôs personalizados para contextos de negócios específicos, mas, nesses cenários, o contexto geralmente não pode ser transferido entre sistemas, e mesmo entre diferentes ferramentas de IA dentro da própria empresa, é difícil compartilhar.

As instituições apenas começaram a perceber este problema, e a solução geral atualmente é ter robôs personalizados com um fundo fixo. No entanto, a migração de contexto entre usuários na plataforma já começou a aparecer fora da cadeia: por exemplo, na plataforma Poe, os usuários podem alugar robôs personalizados para uso de terceiros.

Após colocar esse tipo de cenário na cadeia, nosso sistema de IA interativo poderá compartilhar uma camada de contexto que inclui todos os elementos-chave das atividades digitais. Eles entenderão imediatamente as preferências dos usuários e otimizarão a experiência de uso de forma mais precisa. Por outro lado, como um sistema de registro de propriedade intelectual na cadeia, que permite que a IA cite contextos persistentes na cadeia, também cria possibilidades para novas interações de mercado em torno de palavras-chave e módulos de informações - os usuários podem autorizar ou comercializar diretamente seu próprio conhecimento especializado, enquanto mantêm o controle sobre os dados. Claro, compartilhar contexto também dará origem a muitas outras possibilidades que ainda não previmos.

2. Sistema de identidade genérico de Agente

Escrito por: Sam Broner

A identidade (ou “um registro autoritário das propriedades essenciais de algo”) é a infraestrutura subjacente que sustenta os sistemas digitais de descoberta, agregação e pagamento de hoje. Como a plataforma mantém essa infraestrutura fechada dentro de paredes ecológicas, a identidade na visão do usuário tornou-se parte das funcionalidades do produto: a Amazon atribui identificadores únicos (ASIN ou FNSKU) aos produtos, apresenta os produtos de forma centralizada e ajuda os usuários a completar a descoberta e o pagamento; o Facebook faz o mesmo, a identidade do usuário é a base fundamental do seu feed de informações e de toda a funcionalidade de descoberta dentro do aplicativo, incluindo listas de produtos, postagens nativas e anúncios pagos.

Com a evolução dos agentes de IA, esse cenário está prestes a mudar. À medida que mais empresas adotam agentes (para atendimento ao cliente, gestão de logística, processamento de pagamentos e outras situações), suas plataformas não estarão mais limitadas a aplicações de interface única, mas sim atravessando múltiplos ecossistemas de plataformas, acumulando contexto profundo e executando tarefas mais diversificadas para os usuários. No entanto, se a identidade do agente estiver vinculada apenas a um único mercado, ele perderá utilidade em outros cenários cruciais (como threads de e-mail, canais do Slack e outros produtos).

Assim, os agentes precisam de um “passaporte digital” único e portátil. Sem esse passaporte, não será possível determinar como pagar os agentes, verificar suas informações de versão, consultar suas propriedades funcionais, saber quem são os seus clientes ou rastrear seu histórico de reputação em diferentes aplicações e plataformas. A identidade do agente deve ter múltiplas funções, como carteira, registro de API, registro de atualizações e prova social, para garantir que qualquer interface (e-mail, Slack ou outro agente) possa ser interpretada e interagir de acordo com um padrão unificado. A falta de uma “identidade” como informação compartilhada fará com que cada integração do sistema precise construir a infraestrutura subjacente do zero, e o mecanismo de descoberta estará sempre em estado temporário, fazendo com que os usuários percam informações contextuais sempre que mudam de canal ou plataforma.

Temos a oportunidade de projetar uma infraestrutura de proxy a partir dos princípios básicos. Então, como construir uma camada de identidade confiável e neutra que seja mais robusta do que os registros DNS? O proxy não deve repetir os erros da plataforma monolítica que vincula “identidade e descoberta, agregação e funcionalidades de pagamento”, mas deve ser capaz de aceitar pagamentos e exibir funcionalidades em vários ecossistemas, sem se preocupar em ser preso a uma plataforma específica. Este é precisamente o valor da fusão entre Crypto e AI — a combinabilidade sem permissão fornecida pela rede blockchain pode ajudar os desenvolvedores a construir proxies mais práticos e uma experiência do usuário de maior qualidade.

De um modo geral, as soluções de integração vertical (como Facebook ou Amazon) oferecem atualmente uma melhor experiência ao usuário. Um dos desafios inerentes à criação de produtos excelentes é garantir que todos os componentes funcionem em colaboração de cima para baixo. No entanto, o custo dessa conveniência é elevado, especialmente quando o custo de construção de software de agregação de agentes, marketing, comercialização e distribuição continua a diminuir, e a abrangência das aplicações de agentes continua a se expandir. Embora ainda haja um longo caminho a percorrer para alcançar o nível de experiência do usuário das plataformas de integração vertical, construir uma camada de identidade confiável e neutra para agentes permitirá que os empreendedores tenham controle autônomo sobre o “passaporte digital” e promova a exploração inovadora em distribuição e design.

3. Mecanismo de prova de “identidade humana” compatível com versões anteriores

Escrito por: Jay Drain Jr., Scott Duke Kominers

Com a tecnologia de IA infiltrando-se em vários cenários de interação na rede (incluindo deepfakes e manipulação de mídias sociais), torna-se cada vez mais difícil determinar se estamos interagindo online com um ser humano real. A quebra desse sistema de confiança já ocorreu - desde os exércitos de comentários na plataforma X (anteriormente Twitter) até contas de robôs em aplicativos de namoro, a linha entre o virtual e o real está se tornando gradualmente turva. Nesse contexto, a prova de “identidade humana” torna-se a infraestrutura central do ecossistema digital.

Uma das maneiras de “provar que é humano” é através de um ID digital (incluindo IDs centralizados usados pelo TSA). O ID digital abrange todos os elementos que podem ser usados para a autenticação da identidade, como nome de usuário, PIN, senha e comprovações de terceiros (como identidade ou classificação de crédito). A descentralização apresenta um valor significativo aqui: quando os dados são armazenados em sistemas centralizados, o emissor pode revogar o acesso, cobrar taxas adicionais ou implementar monitoramento; enquanto o modelo descentralizado reverte essa lógica — os usuários (e não os gestores da plataforma) possuem o controle sobre sua própria identidade, tornando-a mais segura e resistente à censura.

Ao contrário dos sistemas de identidade tradicionais, os mecanismos de prova de “identidade humana” descentralizados (como a Proof of Human do World) permitem que os usuários gerenciem suas informações de identidade de forma autônoma, validando “atributos humanos” de maneira que protege a privacidade e é confiável e neutra. Assim como a carteira de motorista pode ser usada em qualquer região (independentemente de quando ou onde foi emitida), a prova de “identidade humana” descentralizada pode servir como um protocolo base universal entre plataformas, sendo até mesmo aplicável a novas plataformas emergentes que ainda não surgiram. Em outras palavras, a prova de “identidade humana” baseada em blockchain possui características de compatibilidade futura, pois apresenta as seguintes vantagens:

· Portabilidade: Os protocolos relevantes pertencem a padrões abertos, podendo ser integrados em qualquer plataforma. A prova de “identidade humana” descentralizada pode ser gerida por infraestruturas públicas, sob o controle dos usuários, possuindo total portabilidade, sendo compatível com qualquer plataforma, agora ou no futuro;

· Acesso sem licença: a plataforma pode escolher autonomamente IDs de “identidade humana” reconhecidos, sem a necessidade de passar por APIs que podem ser discriminatórias para diferentes casos de uso.

Os desafios enfrentados neste campo são a aplicação prática: embora ainda não tenham surgido cenários de aplicação de “prova de identidade humana” em grande escala, esperamos que, quando o número de usuários atingir uma escala crítica, parcerias iniciais forem formadas e surgirem aplicações matadoras, a taxa de adoção aumentará rapidamente. Cada aplicação que adota um padrão de ID digital específico aumentará o valor desse ID para os usuários, atraindo mais usuários a obter IDs, criando um ciclo positivo (e, uma vez que os IDs em cadeia são projetados para serem interoperáveis, os efeitos de rede podem se acumular rapidamente).

Temos visto aplicações de consumo mainstream como jogos, encontros e redes sociais anunciarem parcerias com o World ID, ajudando os usuários a confirmar que estão interagindo com humanos reais (e não programas) em jogos, conversas e transações; este ano também surgiram novos protocolos de identidade como o Solana Attestation Service (SAS) — embora o SAS não seja um emissor de prova de “identidade humana”, ele permite que os usuários associem dados off-chain (como KYC em conformidade ou qualificações de investimento) de forma privada a suas carteiras Solana, ajudando a construir um sistema de identidade descentralizado. Todos esses sinais indicam que o ponto de virada para a prova de “identidade humana” descentralizada pode não estar longe.

O significado da prova de “identidade humana” não reside apenas na proibição de robôs, mas sim em traçar uma linha clara entre agentes de IA e redes humanas. Isso permite que usuários e aplicações diferenciem as interações humanas das interações com máquinas, criando assim experiências digitais de maior qualidade, segurança e autenticidade.

4. Infraestrutura descentralizada no campo da IA (DePIN)

Escrito por: Guy Wuollet

Embora a IA pertença a serviços digitais, seu desenvolvimento está cada vez mais limitado pela infraestrutura física. A rede de infraestrutura descentralizada (DePIN) oferece um novo modelo para construir e operar sistemas do mundo real, ajudando a democratizar a infraestrutura computacional por trás da inovação em IA, tornando-a mais econômica, resiliente e resistente à censura.

Como alcançar esse objetivo? Os dois principais desafios enfrentados pelo desenvolvimento da IA são o fornecimento de poder computacional e a aquisição de chips. Redes de computação descentralizadas podem fornecer mais poder computacional, enquanto os desenvolvedores também estão utilizando o DePIN para agregar recursos de chips ociosos de fontes como PCs de jogos e data centers. Esses dispositivos de computação podem formar um mercado de computação sem permissão, criando um ambiente de concorrência justa para o desenvolvimento de novos produtos de IA.

Outros cenários de aplicação incluem o treinamento e ajuste fino distribuído de grandes modelos de linguagem, bem como redes distribuídas para inferência de modelos. O treinamento e a inferência descentralizados (por utilizarem recursos computacionais ociosos) podem reduzir significativamente os custos, ao mesmo tempo que oferecem resistência à censura, garantindo que os desenvolvedores não sejam interrompidos por prestadores de serviços em nuvem de grande escala (como gigantes dos serviços de nuvem centralizados).

O problema do monopólio de modelos de IA por um número reduzido de empresas existe há muito tempo, enquanto redes descentralizadas ajudam a construir um ecossistema de IA mais económico, resistente à censura e escalável.

5. Infraestrutura e quadro de regras para a interação entre agentes de IA, provedores de serviços de terminal e usuários.

Escrito por: Scott Duke Kominers

À medida que as ferramentas de IA aprimoram sua capacidade de resolver tarefas complexas e executar cadeias de interação em múltiplos níveis, os sistemas de IA precisarão cada vez mais interagir com outros sistemas de IA sem intervenção humana.

Por exemplo, um agente de IA pode precisar solicitar dados específicos relacionados a tarefas computacionais ou recrutar agentes de IA especializados para realizar tarefas específicas (como designar robôs estatísticos para desenvolver e executar simulações de modelos, ou chamar robôs de geração de imagem ao criar materiais de marketing). Os agentes de IA também criarão um valor importante ao completar todo o processo de transação ou outras atividades em nome do usuário, como encontrar e reservar passagens aéreas de acordo com as preferências do usuário, ou descobrir e encomendar novos livros do tipo que ele gosta.

Atualmente, não existe um mercado de interação entre agentes genéricos maduro, e tais consultas entre sistemas geralmente só podem ser realizadas através de conexões API explícitas ou na implementação de chamadas entre agentes como uma função interna em ecossistemas de IA.

De uma forma geral, a maioria dos agentes de IA de hoje opera em ecossistemas isolados, com interfaces de API relativamente fechadas e falta de padronização de arquitetura. No entanto, a tecnologia blockchain pode ajudar os protocolos a estabelecer padrões abertos, o que é crucial para a implementação de aplicações a curto prazo; a longo prazo, isso também apoia a compatibilidade futura - com a evolução e o surgimento de novos agentes de IA, eles podem se conectar à mesma rede subjacente. A blockchain, devido às suas características de interoperabilidade, código aberto, descentralização e geralmente maior facilidade de atualização, pode se adaptar de maneira mais flexível às necessidades de inovação no campo da IA.

Com o desenvolvimento do mercado, várias empresas começaram a construir infraestrutura de blockchain para a interação entre agentes: por exemplo, a Halliday lançou recentemente um protocolo relacionado que fornece uma arquitetura de cross-chain padronizada para fluxos de trabalho e interações de IA, e oferece um mecanismo de proteção no nível do protocolo para garantir que o comportamento da IA não ultrapasse a intenção do usuário; a Catena, a Skyfire e a Nevermind utilizam a tecnologia blockchain para suportar pagamentos automáticos entre agentes de IA, sem necessidade de intervenção humana. Mais sistemas desse tipo estão em desenvolvimento, e a Coinbase até começou a fornecer suporte de infraestrutura para essas explorações.

6. Garantir a sincronização das aplicações de IA/programação personalizada.

Escrito por: Sam Broner, Scott Duke Kominers

A inovação da IA generativa proporcionou um salto qualitativo na eficiência do desenvolvimento de software: a velocidade de codificação aumentou em várias ordens de magnitude e, o mais importante, pode ser realizada através da linguagem natural — mesmo programadores sem experiência conseguem replicar programas existentes ou construir novas aplicações do zero.

Mas a codificação assistida por IA, ao criar novas oportunidades, também introduz uma grande quantidade de incerteza tanto dentro quanto fora dos programas. A “programação personalizada” (Vibe coding) abstrai a complexa rede de dependências subjacentes ao software, mas isso também torna os programas vulneráveis a falhas de funcionalidade e segurança quando a biblioteca de origem e outras entradas mudam. Além disso, quando as pessoas usam IA para criar aplicações e fluxos de trabalho personalizados, a interação com os sistemas de outras pessoas torna-se mais difícil — na verdade, mesmo quando dois programas de “programação personalizada” têm a mesma funcionalidade, suas lógicas operacionais e estruturas de saída podem apresentar diferenças significativas.

Historicamente, o trabalho de padronização para garantir a consistência e compatibilidade do software foi inicialmente assumido pelos formatos de arquivo e sistemas operacionais, mas nos últimos anos tem dependido de software compartilhado e integração de API. No entanto, na nova era de evolução, iteração e ramificação em tempo real do software, a camada de padronização precisa ter ampla acessibilidade e capacidade de atualização contínua, mantendo a confiança do usuário. Além disso, apenas a IA não pode resolver o problema de “incentivar as pessoas a construir e manter essas conexões”.

A tecnologia blockchain resolve simultaneamente esses dois problemas: a camada de sincronização protocolar pode ser incorporada à arquitetura de software personalizada do usuário e atualizada dinamicamente para garantir compatibilidade entre sistemas à medida que o ambiente muda. Historicamente, grandes empresas poderiam pagar milhões de dólares a «integradores de sistemas», como a Deloitte, para personalizar instâncias do Salesforce. Hoje, engenheiros podem criar uma interface personalizada para visualizar informações de vendas durante o fim de semana, mas com o aumento do número de softwares personalizados, os desenvolvedores precisam de suporte especializado para manter essas aplicações em funcionamento sincronizado. (Nota: Salesforce é um fornecedor de serviços de software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) criado em março de 1999 nos Estados Unidos)

Isto é semelhante ao modelo de desenvolvimento de bibliotecas de software open source de hoje, mas com atualizações contínuas (em vez de lançamentos periódicos) e mecanismos de incentivo — ambos facilitados pela tecnologia Crypto. Tal como outros protocolos baseados em blockchain, o mecanismo de propriedade compartilhada da camada de sincronização incentiva todas as partes a investir ativamente na melhoria: desenvolvedores, usuários (e seus agentes de IA) e outros consumidores podem ser recompensados por introduzir, usar e otimizar novas funcionalidades e integrações.

Por outro lado, a propriedade compartilhada liga todos os usuários ao sucesso global do protocolo, formando um mecanismo de proteção contra comportamentos maliciosos — assim como a Microsoft não destruiria facilmente o padrão .docx (pois isso teria um efeito cascata sobre os usuários e a marca), os co-proprietários da camada de sincronização também não teriam tendência a introduzir código ineficiente ou malicioso no protocolo.

Assim como em todas as arquiteturas padronizadas de software que conhecemos, aqui existe um enorme potencial de efeito de rede. À medida que a “explosão cambriana” do software de codificação de IA continua a evoluir, a rede de sistemas heterogêneos que precisam manter a comunicação expandirá exponencialmente. Em resumo: a “programação personalizada” requer não apenas um “estilo de codificação”, mas também tecnologia Crypto para manter a sincronização do sistema.

7. Sistema de micropagamentos que suporta a partilha de receitas

Escrito por: Liz Harkavy

Agentes e ferramentas de IA como ChatGPT, Claude e Copilot oferecem uma nova maneira conveniente de navegar no mundo digital, mas, seja bom ou mau, estão a abalar as bases econômicas da internet aberta. Já vimos manifestações concretas desta tendência — por exemplo, plataformas de educação estão a perder tráfego devido ao uso massivo de ferramentas de IA pelos alunos, e vários jornais americanos estão a processar a OpenAI por suposta violação de direitos autorais. Se não reajustarmos os mecanismos de incentivo, podemos enfrentar uma internet cada vez mais fechada: aumento de barreiras de pagamento e diminuição dos criadores de conteúdo.

Claro, soluções políticas sempre existem, mas enquanto elas avançam através de processos judiciais, uma série de soluções tecnológicas também estão surgindo. A solução mais promissora (e também a mais desafiadora tecnicamente) pode ser a incorporação de mecanismos de divisão de receita na arquitetura da rede: quando ações impulsionadas por IA facilitam uma transação, a fonte de conteúdo que fornece suporte informativo para essa decisão deve receber a respectiva divisão. O ecossistema de marketing de afiliados já está realizando rastreamento de atribuição e divisão de receita semelhantes, enquanto versões mais avançadas podem rastrear automaticamente e recompensar todos os contribuintes na cadeia de informações — a tecnologia blockchain pode claramente desempenhar um papel crucial no rastreamento dessa cadeia de origem.

Mas esses sistemas também precisam ter uma nova infraestrutura com outras funcionalidades — especialmente um sistema de micropagamentos capaz de lidar com microtransações de múltiplas fontes, protocolos de atribuição que avaliem de forma justa o valor das diferentes contribuições e modelos de governança que garantam transparência e equidade. Muitas ferramentas de blockchain existentes (como Rollups e Layer2, a instituição financeira nativa de IA Catena Labs, o protocolo de infraestrutura financeira 0xSplits) já demonstraram potencial de aplicação, suportando transações quase sem custo e uma divisão de pagamentos mais granular.

O blockchain pode implementar sistemas complexos de pagamento por proxy através de vários mecanismos:

· O pagamento em nano pode ser dividido entre vários fornecedores de dados, permitindo que um único utilizador interaja através de contratos inteligentes automáticos que acionam micropagamentos para todas as fontes de contribuição.

· Os contratos inteligentes suportam a ativação de pagamentos retroativos executáveis após a conclusão da transação, para compensar de forma totalmente transparente e rastreável as fontes que forneceram informações para a decisão de compra.

· Além disso, a blockchain suporta a divisão e alocação de pagamentos complexos e programáveis, garantindo que a receita seja distribuída de forma justa por meio de regras impostas por código, em vez de depender de decisões centralizadas, criando relações financeiras sem necessidade de confiança entre agentes autônomos.

À medida que estas novas tecnologias amadurecem, elas criarão novos modelos econômicos para a indústria da mídia, capturando toda a cadeia de criação de valor desde os criadores até as plataformas e os usuários.

8. Como um sistema de registro de propriedade intelectual e rastreamento em blockchain

Escrito por: Scott Duke Kominers

O desenvolvimento da IA geradora gerou uma necessidade urgente de mecanismos de registro e rastreamento de propriedade intelectual programáveis e eficientes — tanto para esclarecer a titularidade dos direitos como para apoiar modelos de negócios em torno do acesso, compartilhamento e recriação da propriedade intelectual. O atual quadro de proteção da propriedade intelectual depende de intermediários caros e medidas de defesa pós-fato, e não consegue atender às necessidades da era da geração de conteúdo em tempo real da IA e da criação de novas variantes com um único clique.

Precisamos de um sistema de registro público aberto, que forneça provas de propriedade claras, permitindo que os criadores de propriedade intelectual participem de forma eficiente nas interações, e que a IA e outras aplicações na rede possam se conectar diretamente. A tecnologia blockchain é a escolha ideal: permite o registro de propriedade intelectual sem intermediários, fornece provas de rastreabilidade imutáveis, e também facilita que aplicações de terceiros reconheçam, autorizem e utilizem essa propriedade intelectual.

Há quem tenha uma atitude cética em relação à ideia de que “a tecnologia pode proteger a propriedade intelectual” — afinal, as duas primeiras eras de desenvolvimento da internet (e a contínua evolução da revolução da IA) estão frequentemente associadas ao enfraquecimento da proteção da propriedade intelectual. Parte da razão é que muitos dos modelos de negócios baseados em propriedade intelectual hoje em dia se concentram em “proibir obras derivadas”, em vez de incentivar e comercializar a criação derivada. Mas a infraestrutura de propriedade intelectual programável não só permite que criadores, marcas e proprietários de IP estabeleçam claramente a propriedade no espaço digital, como também abre portas para “modelos de negócios em torno do compartilhamento de IP (para IA generativa e outras aplicações digitais)” — o que, na verdade, transforma a principal ameaça da IA generativa à criação em uma oportunidade.

Vimos que os criadores estão tentando novos modelos no campo dos NFTs: as empresas utilizam ativos NFT na Ethereum para apoiar efeitos de rede e acumulação de valor sob a construção de marca CC0; recentemente, os provedores de infraestrutura também estão construindo protocolos para registro e licenciamento de IP padronizados e combináveis (como o Story Protocol) e até mesmo blockchains dedicadas. Alguns artistas começaram a usar essas ferramentas para licenciar seus estilos e obras para recriações criativas através de protocolos como Alias, Neura, Titles, entre outros. A série Emergence da Incention convida os fãs a co-criar um universo de ficção científica e seus personagens, com um registro em blockchain construído com base no Story Protocol que pode rastrear a autoria de cada elemento.

9. Mecanismo de rastreamento da web para compensar os criadores de conteúdo

Escrito por: Carra Wu

Hoje, o agente de IA que mais se adequa às necessidades do mercado não são ferramentas de programação ou entretenimento, mas sim crawlers da web — eles navegam autonomamente na internet, coletam dados e decidem de onde extrair informações.

Estima-se que atualmente quase metade do tráfego da internet é originado de entidades não humanas. Os crawlers frequentemente ignoram o protocolo robots.txt (que deveria informar aos crawlers automáticos se o acesso ao site é permitido, mas que na prática tem uma eficácia fraca) e utilizam os dados coletados para reforçar as barreiras de mercado das grandes empresas de tecnologia. Pior ainda, os sites precisam arcar com os custos desses intrusos, suportando os custos de fornecer largura de banda e recursos de CPU para uma enorme quantidade de crawlers não identificados. Como resposta, CDNs (redes de distribuição de conteúdo) como a Cloudflare oferecem serviços de bloqueio, mas isso é apenas uma solução improvisada que não deveria existir.

Nós já apontamos que o protocolo nativo da internet (acordo econômico entre criadores de conteúdo e plataformas de distribuição) pode desmoronar, e os dados estão comprovando essa tendência. Nos últimos 12 meses, os proprietários de sites bloquearam em massa crawlers de IA: em julho de 2024, apenas 9% dos 10.000 principais sites do mundo proibiam crawlers de IA; hoje, essa proporção já alcançou 37%, e à medida que mais operadores de sites atualizam suas tecnologias e a insatisfação dos usuários aumenta, esse número continuará a subir.

Se não depender de um CDN para bloquear completamente o acesso de suspeitos crawlers, será possível encontrar uma solução de compromisso? Os crawlers de IA não devem utilizar gratuitamente um sistema projetado para o tráfego humano, mas sim pagar para obter direitos de captura de dados. Este é exatamente o campo de aplicação da blockchain: cada agente de crawler na rede pode possuir Crypto e negociar on-chain com os “agentes de acesso” ou acordos de paywall de vários sites através do protocolo x402 (claro, o desafio é que o protocolo robots.txt está profundamente enraizado na lógica comercial da internet desde a década de 1990, necessitando de uma colaboração em grande escala ou a participação de CDN como Cloudflare para superar isso).

Ao mesmo tempo, os humanos podem provar a sua identidade através do World ID (ver capítulo três) e acessar conteúdo gratuitamente. Neste modelo, os criadores de conteúdo e os proprietários de sites podem ser compensados durante a coleta de conjuntos de dados de IA, enquanto os usuários humanos ainda desfrutam de uma internet de “liberdade de informação”.

10. Publicidade personalizada com proteção de privacidade

Escrito por: Matt Gleason

A IA já começou a influenciar a experiência de compras online, mas e se os anúncios que vemos diariamente pudessem ser “realmente úteis”? A razão pela qual as pessoas se ressentem dos anúncios é evidente: anúncios ineficazes são apenas ruído, enquanto os anúncios de IA excessivamente precisos baseados em enormes dados de consumo parecem invadir a privacidade. Outras aplicações lucram com “anúncios não puláveis” que impõem limites ao conteúdo (como serviços de streaming ou níveis de jogos).

O Crypto oferece a possibilidade de reestruturar o modelo de publicidade. Agentes de IA personalizados, combinados com blockchain, podem encontrar um ponto de equilíbrio entre “publicidade irrelevante” e “publicidade excessivamente precisa”, colocando anúncios com base nas preferências personalizadas do usuário. Mais importante ainda, este modelo não requer a exposição dos dados globais dos usuários e pode compensar diretamente os usuários que compartilham ativamente dados ou interagem com anúncios.

Para atingir esse objetivo, é necessário atender aos seguintes requisitos técnicos:

· Pagamentos digitais de baixa taxa: Para compensar as interações dos usuários com os anúncios (visualizações, cliques, conversões), as empresas precisam enviar pagamentos de baixo valor com alta frequência, o que exige que o sistema tenha uma capacidade de processamento de alta velocidade e taxas de transação quase nulas;

· Validação de dados de proteção de privacidade: o agente de IA deve provar que o usuário atende a atributos demográficos específicos, e a prova de conhecimento zero pode realizar a validação de atributos sem comprometer a privacidade;

· Modelo de incentivo: se a Internet adotar um modelo de lucro baseado em micropagamentos (como interações únicas abaixo de 0,05 dólares, ver capítulo sete), os usuários poderão escolher “assistir a anúncios em troca de pequenas recompensas”, transformando o atual modelo “exploratório” em um modelo “participativo”.

Durante décadas, a publicidade online (e até offline há centenas de anos) tem buscado a “relevância”. E ao reestruturar a publicidade sob a perspectiva do Crypto e da IA, isso acabará por torná-la mais valiosa - personalizada, mas não intrusiva, beneficiando todas as partes: para desenvolvedores e anunciantes, desbloqueando modelos de negócios mais sustentáveis e compatíveis com incentivos; para os usuários, obtendo mais caminhos para explorar o mundo digital.

Isto não só irá aumentar o valor do espaço publicitário, como também poderá revolucionar a economia publicitária “exploratória” profundamente enraizada de hoje, construindo um sistema mais centrado nas pessoas — os usuários não serão mais mercadorias a serem negociadas, mas sim sujeitos que participam.

11. Parceiros de IA possuídos e controlados por humanos

Escrito por: Guy Wuollet

Atualmente, as pessoas passam mais tempo nos dispositivos do que em interações presenciais, e estão cada vez mais a interagir com modelos de IA e conteúdos gerados por IA. Estes modelos começaram a oferecer valor de companhia, seja para entretenimento, obtenção de informações, satisfação de interesses de nicho ou educação de crianças. Não é difícil imaginar que, num futuro próximo, companheiros de IA utilizados para educação, saúde, consulta jurídica e companhia emocional se tornarão a forma de interação predominante.

Os futuros parceiros de IA terão paciência infinita e serão personalizados para atender às necessidades individuais — — eles não serão mais apenas ferramentas ou servos robóticos, mas poderão se tornar relacionamentos altamente valorizados. Assim, a questão de “quem possui e controla esses relacionamentos” é crucial (se são os usuários ou intermediários como empresas). Se você se preocupou com a filtragem e censura de conteúdo nas redes sociais na última década, essa questão se tornará mais complexa e mais pessoal no futuro.

A ideia de que “plataformas de custódia de blockchain à prova de censura são o caminho mais viável para permitir que os usuários controlem a IA” já foi discutida várias vezes (como mencionado anteriormente). Em teoria, indivíduos poderiam operar modelos em dispositivos locais ou comprar GPUs, mas a maioria das pessoas ou não tem condições financeiras ou carece de habilidades técnicas.

Apesar de a popularização de parceiros de IA ainda exigir tempo, a tecnologia relacionada está a iterar rapidamente: parceiros de interação textual humanizados já estão bastante maduros, a tecnologia de avatares visuais avançou significativamente e o desempenho da blockchain continua a melhorar. Para garantir que os parceiros resistentes à censura sejam fáceis de usar, precisamos confiar em uma melhor experiência do usuário para realizar aplicações impulsionadas por criptografia. Felizmente, carteiras como a Phantom simplificaram significativamente a interação com a blockchain; carteiras incorporadas, chaves secretas e tecnologia de abstração de contas permitem que os usuários possuam carteiras autônomas sem precisar lembrar de frases de recuperação. A tecnologia de computação confiável de alta capacidade baseada em processadores Optimistic e ZK também ajudará a construir uma relação profunda e duradoura com parceiros digitais.

Num futuro próximo, o foco da discussão mudará de “quando aparecerão companheiros digitais realistas” para “quem poderá controlá-los.”