Lyn Alden: Por que o Bitcoin é a melhor moeda para inteligência artificial

Autor: Lyn Alden; Compilador: GaryMa Wu Shuo Blockchain é compilado com a autorização do autor

**Qual é a melhor moeda para IA? **

Qual forma de moeda é melhor para agentes de IA? Com base no que vi até agora, acho que o Bitcoin é a principal resposta.

Num mundo futuro, haverá um grande número de pagamentos entre humanos e máquinas, e as moedas digitais nativas de código aberto são naturalmente adequadas.

Os agentes de IA podem criar uma carteira Bitcoin/criptomoeda, ganhar fundos e gastá-los.

A IA pode começar do zero, receber uma tarefa ou simplesmente “decidir” concluir uma tarefa. Ao avaliar a melhor forma de realizar uma tarefa, determina se determinados serviços pagos são benéficos ou essenciais para ela. Então ele gera uma carteira Bitcoin/Lightning (ao contrário de uma conta bancária, não requer permissão, pois é de código aberto) e então convence seu criador a lhe dar fundos, ou de outra forma ganhar dinheiro online (talvez poste algum conteúdo inteligente no Nostr e ganhar gorjetas). Agora, com os fundos, pode pagar o que precisa.

A moeda nativa digital de código aberto eficiente pode ser usada mais rapidamente, sem permissão, e pode realizar transações menores (microtransações) do que as moedas legais existentes, trazendo assim mais possibilidades de pagamento máquina-máquina e pagamento homem-máquina. Esta é uma forma natural de moeda usada pelos agentes de IA.

Esta tendência continuou. No final de junho, a empresa Bitcoin Fedi e Stak formaram uma parceria para organizar um hackathon de IA. Fedi e Stak apelam a todos os desenvolvedores, construtores e pioneiros que acreditam no empoderamento tecnológico para pessoas e comunidades através de Bitcoin, Lightning e Fedimint: Junte-se a nós e ajude a democratizar a IA com Bitcoin, Lightning e Fedimint.

No início de julho, o Lightning Labs (o principal fornecedor de infraestrutura da Lightning Network) anunciou um novo conjunto de ferramentas de desenvolvedor para apoiar esta interseção emergente de Bitcoin + IA.

Simplificando, as ferramentas do Lightning Labs têm principalmente dois aspectos:

1. É mais fácil construir agentes de IA que possam manter e usar Bitcoin para concluir tarefas;

2. O uso da Lightning Network e o código de status de longa data "HTTP 402 Payment Required" facilita o pagamento por cálculos que consomem muitos recursos por uso.

Para ver o último em ação, você pode assistir a este vídeo de dois minutos compartilhado pelo CTO do Lightning Labs, Olaoluwa Osuntokun.

Link:

No vídeo, um usuário (Kody Low, desenvolvedor e chefe de suporte de produto da Fedi) pede ao GPT-4 para escrever o código para ele e paga por pergunta (~$0,01 por pergunta) usando Lightning. Ironicamente, o código que ele está pedindo à IA para escrever é exatamente o que ele já demonstrou como um serviço funcional: a capacidade de pagar por chamadas de API usando a Lightning Network.

Especificamente, Kody perguntou à IA: "Como faço para criar um proxy reverso para pagar minhas chamadas de API usando a Lightning Network? Use o back-end LND e escreva um proxy reverso para mim em golang." Ele então pagou pelo pagamento da Lightning Network solicitar. A IA entendeu a solicitação, recebeu o pagamento e forneceu um código bem organizado e anotado para responder às perguntas. Kody então pediu para reescrever o código usando a linguagem de programação Rust em vez de Golang e pagou novamente. AI reescreveu o código e explicou em inglês com mais detalhes o que partes do código estavam fazendo e esclareceu o esboço básico do programa, mas para uma versão totalmente implementada seria necessário incluir mais tratamento de erros e outras sutilezas, mas este é o esboço básico do programa. Kody então agradeceu e disse que a IA e a Lightning Network combinaram muito bem, pagando novamente. AI diz Kody De nada, concordando que tanto a IA quanto a Lightning Network são tecnologias poderosas que juntas podem criar soluções avançadas.

Eu testei pessoalmente um desses programas e posso usar o ChatGPT no meu telefone sem usar assinatura e tirar dúvidas pagando com Lightning pelo equivalente a um ou dois centavos, o preço flutua dinamicamente de acordo com cada pergunta, talvez Depende de alguma oferta e algoritmo de demanda em execução em segundo plano.

Apenas por diversão, pedi ao ChatGPT alguns exemplos de situações em que um agente de IA pode precisar pagar um humano. Aqui está a resposta:

Ótima pergunta! Os agentes de IA podem precisar pagar humanos durante a conclusão de várias tarefas. Aqui estão alguns cenários potenciais:

*1. A economia dos gigs e as microtarefas: a IA pode ser solicitada a encontrar pessoas para realizar pequenas tarefas, como rotular imagens ou transcrever áudio, o que geralmente acontece em plataformas de gigs. Após a conclusão da tarefa, a IA pode enviar o pagamento acordado ao trabalhador. *

*2. Transações de comércio eletrônico: se a IA gerenciar uma plataforma de comércio eletrônico ou um mercado on-line, poderá ser necessário enviar pagamentos a vendedores ou prestadores de serviços. Isso pode ser em resposta à venda de um produto, reembolso ou taxa de serviço. *

*3. Criadores de conteúdo e influenciadores online: os agentes de IA podem gerenciar plataformas ou canais onde as pessoas publicam conteúdo ou influenciam outras pessoas. Eles podem ser programados para distribuir pagamentos ou recompensas a esses criadores com base em visualizações, curtidas, compartilhamentos ou outras métricas. *

*4. Crowdsourcing e geração de ideias: As empresas podem usar IA para gerenciar atividades de inovação ou geração de ideias, incentivando as pessoas a enviar ideias. Depois que uma ideia é selecionada, a IA pode enviar pagamentos ou recompensas para a pessoa que enviou a ideia. *

*5. Reembolsos de clientes: Se a AI cuidar do atendimento ao cliente de uma empresa, poderá ser necessária a emissão de reembolsos para produtos devolvidos, serviços cancelados ou qualquer inconveniente causado pela empresa. *

*6. Participação em pesquisas: a AI pode administrar pesquisas para pesquisa de mercado ou outros fins de coleta de dados. Os participantes são recompensados pelo seu tempo e contribuição. *

*7. Doações de caridade: a IA pode ser usada para gerenciar pagamentos de organizações de caridade aos beneficiários. *

*8. Pagamentos de Freelancers: A IA pode ser contratada para gerenciar trabalhadores autônomos ou contratados e paga quando o trabalho é concluído. *

*9. Bônus e recompensas: Se a IA gerenciar um concurso ou jogo, pode ser necessário enviar bônus ou recompensas aos vencedores. *

Estes são apenas exemplos das muitas aplicações potenciais. O ponto comum é que qualquer tarefa que exija compensação aos humanos pela prestação de serviço ou valor provavelmente será gerenciada pela IA.

Em seguida, perguntei alguns exemplos em que um agente de IA pode precisar pagar outro agente de IA para concluir as tarefas atribuídas, e sua resposta foi:

Na verdade, existem muitas situações potenciais em que um agente de IA pode precisar fazer transações com outro agente de IA. Isto pode ocorrer quando o sistema é concebido para interagir e comercializar recursos ou serviços de forma autónoma, por exemplo:

*1. Veículos autônomos: No futuro dos carros autônomos, os agentes de IA que controlam veículos individuais poderão pagar direitos ou garantir vagas de estacionamento para veículos que controlam outras IAs. *

*2. Mercado de IA: Em um mercado de IA, uma IA pode pagar a outra IA por um serviço específico, como análise de dados, treinamento de modelo de aprendizado de máquina ou otimização de tarefas complexas. *

*3. Aquisição de conteúdo ou dados: uma IA pode pagar a outra IA por dados ou conteúdo proprietário, como pesquisa proprietária, análise de mercado ou ativos digitais. *

*4. Recursos de computação em nuvem: uma IA que gerencia um servidor ou recurso de nuvem pode pagar outra IA para usar seu excesso de poder de computação ou espaço de armazenamento. *

*5. Publicidade Digital: Uma IA que gerencia uma campanha publicitária pode pagar outra IA para colocar seus anúncios nos melhores locais ou horários nas plataformas digitais. *

*6. Leilão regulamentado por IA: Em um sistema de licitação em tempo real de publicidade on-line, um agente de IA pode pagar outro agente de IA por espaço publicitário direcionado a um grupo de público específico. *

*7. Jogos: Em um cenário de jogo on-line, uma IA pode precisar pagar outra IA por bens virtuais, serviços ou progresso do jogo. *

*8. Internet das Coisas (IoT): Em uma casa ou cidade inteligente, um dispositivo IoT (gerenciado por IA) pode pagar outro dispositivo para priorizar suas tarefas. Por exemplo, um frigorífico inteligente poderia pagar a um forno inteligente para adiar o seu ciclo de arrefecimento que consome energia até que o frigorífico complete o seu ciclo de arrefecimento que consome energia. *

Estes exemplos são especulativos e dependem da infraestrutura complexa que permite transações seguras de IA para IA. Mas à medida que a tecnologia continua a evoluir, poderemos ver mais sistemas concebidos para permitir este tipo de interação autónoma.

Agora, uma pergunta cética que os leitores desta postagem podem fazer quando chegarem a esta parte é: “Por que usar o Lightning para pagamentos no uso de IA em vez de apenas dólares americanos?”

A resposta é que Bitcoin/Lightning Network é uma forma exclusivamente adequada de trabalhar com IA por vários motivos:

● NÃO REEMBOLSÁVEL: Ao contrário de muitos aplicativos de software, a IA exige muito hardware por uso. Ao usar IA, você está usando hardware de GPU que consome muita energia. O software em si é barato depois de desenvolvido, mas há um custo real de energia/recursos de hardware toda vez que o software é usado, ao contrário da maioria dos tipos de software. Se uma API for paga por meios convencionais (como cartão de crédito), o comerciante se tornará alvo de fraude. Os usuários podem enviar dezenas de milhares de usos para GPUs e ter seus pagamentos reembolsados ao contrário. Nesse caso, o comerciante arca com o custo da energia elétrica/hardware, mas depois perde o pagamento. O relâmpago, por outro lado, é um método de liquidação final para um ativo ao portador.

● Microtransações: a maioria dos métodos de pagamento tem limites quanto ao tamanho de uma única transação. Você não pode pagar US$ 0,03 com um cartão Visa, por exemplo. A taxa fixa mínima do PayPal para o comerciante é de US$ 0,49 por transação. O mais próximo que você pode fazer é pré-financiar a conta e, em seguida, fazer micropagamentos na conta sempre que forem usados. Isto fica mais complicado globalmente e além das fronteiras e das moedas; se alguém na Malásia quiser pagar a alguém na Califórnia alguns royalties de IA, que método de pagamento deve usar? Mesmo dentro do back-end de pagamento de assinatura em meu site, meu gerente de operações e eu às vezes temos problemas para aceitar cartões de crédito estrangeiros e, em muitos países, eles usam serviços de pagamento móvel em vez de cartões de crédito. A Lightning Network pode processar microtransações em escala global. Os usuários podem pagar centavos por uso em qualquer lugar, sem necessidade de assinatura e sem necessidade de fundos pré-autorizados. Isso é muito relevante para pagamentos máquina a máquina, as assinaturas podem não ser ideais, elas só precisam interagir entre si em tempo real.

● Sem licença e programável: agentes de IA podem ser criados para executar diversas ações. Sendo uma entidade sem identidade legal, é mais fácil para um agente de IA manter e gastar dinheiro programável de código aberto do que usar uma conta bancária ou um produto de pagamento bancário. Os agentes de IA podem não ter acesso a contas bancárias, mas podem executar nós Lightning ou operar carteiras Lightning. A natureza programável e instantânea em tempo real da Lightning Network permite preços dinâmicos. Em outras palavras, o preço por chamada de API pode ser programado para variar por segundo, dependendo do número de solicitações de API recebidas ao mesmo tempo.

Evite spam com prova de trabalho

Hoje em dia, como a inteligência artificial quase reduziu o custo de criação de imagens, vídeos, textos, programas, etc., está se tornando cada vez mais difícil distinguir qual conteúdo é real e qual conteúdo é vídeo falso de alta qualidade ou personalidade virtual. Como podemos ter a certeza de que uma imagem ou vídeo que vemos é o produto de imagens reais e não uma falsificação digital gerada pela inteligência artificial, quando isso pode ser importante do ponto de vista corporativo, social, político ou geopolítico? Agora imagine como será daqui a cinco ou dez anos, à medida que a tecnologia melhorar.

Ainda mais preocupante é o quão convincentes são os robôs. Sempre que uso o Twitter (agora chamado de “X”), minhas postagens são inundadas de bots. Felizmente, eles são bots óbvios, de baixa qualidade e mal programados. No entanto, também existem imitadores humanos que criam manualmente uma conta semelhante à minha e começam a tentar pescar fraudes. E se os bots de IA nas redes sociais fossem realmente bastante convincentes? E se eles puderem existir em números incontáveis, sendo criados constantemente, assim como podem ser identificados e interrompidos?

Além de os bots enviarem spam para as pessoas como forma de fraude, uma estratégia sofisticada de bots pode envolver a construção de uma comunidade falsa inteira para promover uma ideia e fazê-la parecer popular. Muitas personalidades diferentes de IA podem ser capazes de operar online e convencer muitas pessoas. Imagine que alguém escreveu um programa que criou um exército de bots, cada um único e vários anos mais avançado que o atual ChatGPT, e eles se coordenaram para promover um determinado candidato político, um determinado ponto de vista social ou apenas aumentar o público de um influenciador. Agora imagine que este programa é de código aberto e está disponível para quem quiser utilizá-lo. A caixa de Pandora foi aberta.

Imagine interagir online:

1. A maioria das entidades que parecem humanas não são humanas;

2. É difícil determinar quais são verdadeiramente humanos.

Uma maneira de lidar com isso é as plataformas de mídia social imporem autenticação no momento do registro. Neste caso, o novo participante precisa fornecer provas suficientes de que é uma pessoa real. O Twitter/X de Elon Musk parece estar caminhando nessa direção, assim como várias outras plataformas. Embora isto possa realmente funcionar para algumas plataformas, a desvantagem óbvia desta abordagem é que, em muitos casos, o anonimato é uma parte importante da segurança e da autenticidade. Pessoas em certas profissões não têm a liberdade de serem elas mesmas online e usam contas anônimas para relaxar socialmente. Além do mais, em muitos países certos tipos de discurso são ilegais. Os líderes não podem ser criticados publicamente, certos tópicos são proibidos de discussão, etc. Na verdade, alguns dos Pais Fundadores da América usaram inicialmente pseudónimos para obter protecção quando publicaram críticas revolucionárias à monarquia britânica. Os totalitários adoram a autenticação obrigatória para participar nas redes sociais, e um problema sério com bots lhes daria uma boa desculpa para aplicar tais medidas. Além disso, eles podem facilmente forçar várias plataformas a fornecer-lhes dados.

Alternativamente, as redes sociais poderiam permanecer abertas e anônimas, mas usar algum tipo de prova de persistência ou cheque de pagamento para evitar a inundação de inúmeros bots. Na década de 1990, o criptógrafo Adam Buck inventou a forma de prova de trabalho do Hashcash para evitar vários tipos de spam ou ataques de negação de serviço. Em última análise, Satoshi Nakamoto utilizou-o numa parte central do protocolo Bitcoin, mas não foi amplamente implementado nas redes sociais ou noutras partes da Internet.

O livro-razão do Bitcoin tem uma história que é quase impossível de forjar. Cada vez que um bloco é atualizado no blockchain, é necessária energia, e o histórico completo do livro-razão contém uma grande quantidade de energia codificada nele, dificultando sua falsificação. Além de ser usado como um ativo monetário, o blockchain do Bitcoin agora existe como uma cápsula do tempo global, de código aberto e imutável, na qual dados arbitrários (incluindo documentos, fotos, livros, músicas ou horários de outros sistemas) podem ser inseridos. carimbo) e possa comprovar que os dados inseridos não foram modificados desde aquela data. Nenhum servidor com tarefas de código fechado, opacas e centralizadas pode replicar essa funcionalidade.

A prova de trabalho do Bitcoin poderia ser usada para proteger outros tipos de sistemas contra spam, como Adam Barker criou originalmente o Hashcash? Existem alguns caminhos já explorados nesse sentido, que provavelmente se tornarão cada vez mais importantes nos próximos anos.

● Pagamentos: Bitcoin é atualmente utilizado pela Stacker News como forma de incentivo à distribuição e prevenção de spam. Os usuários precisam pagar uma pequena quantia de bitcoin para postar e podem dar gorjetas uns aos outros com pequenas quantias de bitcoin. O problema com os métodos de pagamento tradicionais como o Visa é que eles identificam a pessoa, enquanto o Bitcoin é uma prova de pagamento, mas não exige que a identidade seja conhecida, o que é aceitável para a prevenção de spam. Isto pode ser ajustado de várias maneiras. Se o Twitter/X implementar algo semelhante, então, por exemplo, eu poderia configurar para permitir que apenas pessoas que tenham algum tipo de conexão de microcusto com sua identidade comentem em minhas postagens para evitar spam.

● Identidade com custos: Alguém poderia criar um par de chaves pública/privada (como no Nostr), mas depois ir além e incorporar a chave pública na blockchain do Bitcoin, incorrendo em custos reais devido às taxas de transação. Custos de recursos, várias maneiras de verificar às pessoas que essa chave é realmente delas e, em seguida, usar uma chave privada que corresponda a essa chave pública para assinar qualquer conteúdo digital que elas criarem ou autorizarem. O mesmo se aplica a qualquer grande organização de notícias com padrões de integridade conhecidos. A plataforma pode verificar quais pares de chaves estão incorporados ou não. Desse ponto em diante, isso permitiu que as pessoas distinguissem conteúdo falso de conteúdo autêntico (criado, pelo menos em parte, por aquele indivíduo ou organização e não modificado desde a publicação, não necessariamente objetivamente verdadeiro) e permitiu que centenas de Impostores não pudessem usar pares de chaves semelhantes que são já incorporados no blockchain Bitcoin e incorrem em taxas do mundo real.

Embora ainda não estejamos neste estágio, em um mundo onde a IA é avançada o suficiente para custar pouco imitar ou falsificar, podemos aprender a exigir Provas de Continuidade (criptografando pares de chaves públicas/privadas) e Provas de Trabalho (provando autenticidade Os recursos do mundo são gastos aumentando a importância de um determinado par de chaves públicas/privadas ou identidade online) antes que certos tipos de conteúdo digital sejam levados a sério.

No mundo futuro potencial que descrevi anteriormente:

1. A maioria das entidades que parecem humanas não são humanas;

2. É difícil determinar quais são verdadeiramente humanos, e então precisamos de vários métodos para classificar quais entidades têm algum tipo de tangibilidade no mundo real ou custo associado a elas, para encontrar sinal em um mar quase infinito de ruído .

A verificação de identidade ou o uso de custos reais de recursos são duas direções principais que as plataformas podem seguir.