Illia Polosukhin da NEAR: IA como peça crucial no avanço da Web3

Durante a semana do EthCC, no NEAR AI Showcase, tive a oportunidade de conversar com Ilia Polosukhin, co-fundador da APROXIMAR Protocolo e um contribuidor significativo para as áreas de inteligência artificial e blockchain. Conhecido por seu trabalho na criação do modelo transformador e por seu papel na adição do “T” ao ChatGPT, Illia compartilhou sua visão de integrar IA com Web3 para impulsionar a inovação que beneficia a todos.

Illia, seu trabalho no Google e na criação do modelo do transformador estabeleceu as bases para a IA moderna. Como você viu a IA mudar desde então?

Definitivamente mudou, certo? A IA deixou de ser uma tecnologia de back-end que dá suporte a produtos e passou a ser o próprio produto. Essa é a razão pela qual deixei o Google originalmente para iniciar o NEAR AI – porque queria fazer da IA o produto e então aproveitar o ciclo de dados para melhorá-lo. Na altura, em 2017 e 2018, era muito cedo. Mas hoje estamos em um ponto interessante onde temos esses primeiros produtos de IA que estão começando a surgir.

O desafio desses produtos é que as novas startups têm um tempo muito limitado para descobrir como monetizar. Eles arrecadam com avaliações altas, queimam muito e agora muitos estão sendo comprados por grandes empresas. Então, o que está acontecendo é que a IA beneficia os operadores históricos porque eles já têm distribuição, a capacidade de gastar mais e sabem como monetizar a atenção do usuário.

A Web3 está começando a resolver esse problema. É dar tempo para construir novos produtos de consumo que realmente beneficiem os usuários, talvez com um modelo de negócios diferente, e aproveitem a IA como plataforma. Então eu acho que é aí que tudo começa. Existem muitos componentes na pilha que irão alimentar isso. Em vez de uma grande empresa tentar fazer tudo, você pode ter muitas empresas trabalhando juntas, assim como nesta mentalidade da Web3. Para um público mais geral, as startups de IA da Web2 têm muito pouco tempo para se tornarem hiperlucrativas ou precisam ser adquiridas por grandes empresas.

Perplexidade é um ótimo exemplo; eles gastam muito dinheiro em computação, tornando suas operações muito caras. É por isso que precisam de rentabilizar rapidamente para sustentar o seu crescimento, ou correrão o risco de serem adquiridos por uma das maiores empresas que podem arcar com esses custos.

Como o NEAR se encaixa em tudo isso e o que você planeja fazer com ambas as tecnologias?

A maior lacuna que vimos é que há muitos fundadores capazes iniciando diferentes partes dessa pilha mais ampla dentro dessas grandes empresas, mas eles não estão bem conectados. Existe crowdsourcing de dados, rotulagem de dados, inferência descentralizada, pagamentos de agentes e muito mais, mas não existe um produto coeso. Como desenvolvedor, não quero descobrir como usar 50 peças diferentes – isso é muito complicado. Em vez de ir para OpenAI ou Google, onde há uma única API para usar.

Portanto, nos concentramos na NEAR AI e na AI Incubator da NEAR Foundation para reunir esses projetos e descobrir uma interface para coordená-los, simplificando a interação com eles. Além disso, podemos coordenar pesquisas de código aberto. Os pesquisadores das melhores universidades não têm muito acesso à capacidade computacional, mas se resolverem problemas interessantes para aplicações, essas aplicações gastariam quantias significativas para fazer isso. Normalmente, o código e os modelos que eles desenvolvem são muito personalizados e não reutilizáveis.

Estamos criando um centro de coordenação para conectar pesquisadores, dar-lhes créditos, computação e aquisição de dados e resolver problemas específicos de aplicação ou problemas genéricos. Seu trabalho se torna reutilizável por casos de uso de produção e desenvolvedores de aplicativos.

É como um mercado complexo e quadridirecional, unindo todos os públicos díspares que uma empresa centralizada atenderia, contratando todos e fazendo tudo sozinha. Em vez disso, estamos criando uma plataforma aberta onde tudo é de código aberto e combinado em um hub para uso de todos.

Você pode explicar o conceito de IA de propriedade do usuário, por que ela é importante e como ela difere dos modelos tradicionais de IA?

O contraste aqui é porque não gosto de "IA de código aberto" como categoria. Há muito em código aberto e isso é muito importante, mas o mais importante é que esses modelos são otimizados para funções específicas. Quando trabalho no Google, meu objetivo é ganhar mais dinheiro para o Google, porque é assim que sou incentivado. Recebo bônus, opções de ações e outros benefícios com base nos lucros do Google. Mesmo que uma grande empresa abra o código-fonte de um modelo, ainda é uma decisão de negócios destinada a beneficiar essa empresa.

O oposto disso é a IA, que beneficia cada usuário individual. Digamos que eu queira consumir conteúdos interessantes e não ficar furioso o tempo todo. Para isso, é necessário um modelo muito diferente de operação e pesquisa de IA. As pesquisas atuais acontecem em laboratórios fechados com objetivos definidos.

Nos sistemas tradicionais com fins lucrativos, há uma transição em que, inicialmente, você é uma startup, aumentando seu público e agregando valor. Em algum momento, você atinge seu público-alvo ou grande parte dele. Agora, para aumentar a receita, você precisa monetizar mais a partir da base de usuários existente. Você já forneceu valor a eles, eles já estão usando suas coisas. Agora, você precisa descobrir como fazer com que eles gastem mais tempo e monetizem mais.

É aí que acontece o principal problema com essas empresas. Em tecnologia, devido aos baixos custos de volume e aos efeitos de rede, normalmente, quando você atinge esse ponto de inflexão, há muitos concorrentes. Mas aqui na tecnologia, você está apenas em um monopólio e começa a extrair valor. É aqui que entra a Web3 – criando uma economia que não exige que você se torne extrativista. A criptografia não exige a geração de mais receitas a cada ano. Sim, as pessoas querem que o número aumente, mas não é necessário. Podemos ficar felizes com o Bitcoin custando, digamos, US$ 65.000, e isso é totalmente normal.

Podemos ter uma economia onde todos participem e se beneficiem. Você não precisa de crescimento ou expansão constante; você está bem com o estado como ele é. Esta é a diferença conceitual que buscamos com a IA de propriedade do usuário.

Que outras inovações você está explorando que se alinhem com a equidade e a sustentabilidade?

Em sustentabilidade, investimos na neutralidade de carbono da NEAR, que é uma rede Proof-of-Stake, e temos projetos de créditos de carbono, rastreamento e reflorestamento. Estes são importantes. A minha mentalidade de pesquisador de IA está sempre procurando como podemos desenvolver ferramentas de IA mais sofisticadas para resolver esses problemas.

Tenho amigos na pesquisa do câncer e na ciência dos materiais e estou entusiasmado com essas áreas. Mas onde posso aplicar o meu intelecto é na construção de melhores ferramentas para ajudar estes investigadores. Os cientistas de dados nessas áreas geralmente não têm acesso a bons recursos de ciência de dados ou de codificação. Os desenvolvedores podem dimensionar seus esforços significativamente.

O mesmo acontece com o blockchain: equipar as pessoas com incentivos e ferramentas de coordenação para construir redes melhores para resolver problemas.

Você tem um aplicativo favorito ou caso de uso desenvolvido no NEAR?

Não consigo escolher favoritos, haha. Cada caso de uso é ótimo. Vemos muitos produtos voltados para o usuário vindos da Web2, como Sweatcoin, que usa blockchain nos bastidores para pagamentos, fidelidade e transações. A maioria dos usuários nem sabe que está usando o NEAR.

Existem carteiras que se tornam multicadeias, como HOT e Bitte, permitindo aos usuários realizar transações em várias cadeias sem problemas. Bitte ainda possui uma interface de linguagem natural para comandos.

Também temos aplicações financeiras, DEXs multicadeias, empréstimos para diferentes ativos e muito mais. Do lado da IA, aplicações de crowdsourcing como o NEAR Crowd estão em funcionamento há anos, melhorando a aquisição de dados a custos mais baixos. Todas essas peças estão se unindo e o NEAR tem crescido exponencialmente em usuários ativos.

Alguém twittou que há mais eventos paralelos na EthCC do que aplicativos blockchain. Como o espaço pode melhorar?

É por isso que estamos criando o AI Developer e o AI Hub. Podemos tentar fazer com que as pessoas criem aplicativos ou facilitar sua construção. Existem muitos incentivos desalinhados no espaço e apenas falar sobre eles não resolve o problema. Investimos em trazer os aplicativos existentes para os usuários, integrando-os e interconectando-os, por isso temos o maior número de usuários na Web3.

Criar aplicativos de consumo é difícil e é mais fácil arrecadar fundos para infraestrutura. Queremos simplificar o processo de construção de aplicativos para que as pessoas possam experimentar mais e inovar.