Nota: Os trechos a seguir são de um boletim informativo sobre o tema inteligência artificial publicado por Lyn Alden em agosto, que envolve partes relacionadas ao Bitcoin. Devido a limitações de espaço ou outros motivos, alguns detalhes ou informações podem não ser totalmente traduzidos ou excluídos. Recomendamos que os leitores consultem o texto original ao ler este artigo para obter informações mais abrangentes.
**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 resposta principal.
Num mundo futuro onde os pagamentos entre humanos e máquinas ocorrerão em grande número, 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 que 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, em seguida, convence seu criador a fornecer fundos ou ganhar dinheiro online (talvez publique algum conteúdo inteligente no Nostr e ganhar uma gorjeta). Agora, com fundos, pode pagar o que precisa.
Moedas nativas digitais eficientes de código aberto podem ser usadas mais rapidamente, sem permissão, e podem realizar transações menores (microtransações) do que as moedas fiduciárias existentes, trazendo assim mais possibilidades de pagamentos entre máquinas e entre pessoas. Esta é uma forma natural de moeda usada pelos agentes de IA.
Esta tendência continuou. No final de junho, as empresas Bitcoin Fedi e Stak colaboraram para organizar um hackathon de IA. Fedi e Stak estão convocando todos os desenvolvedores, construtores e pioneiros que acreditam na capacitação de pessoas e comunidades com tecnologia por meio de Bitcoin, Lightning Network e Fedimint: Junte-se a nós e ajude a democratizar a inteligência artificial com Bitcoin, Lightning Network 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.
Resumidamente, existem dois aspectos principais das ferramentas do Lightning Labs:
Mais fácil de construir agentes de IA que possam manter e usar Bitcoin para concluir tarefas;
O uso da Lightning Network e o código de status de longa data "HTTP 402 Payment Required" facilita o pagamento pela computação que consome 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 diretor de suporte ao produto da Fedi) permite que o GPT-4 escreva código para ele e paga por edição usando o Lightning (cerca de US$ 0,01 por edição). Ironicamente, o código que ele pediu à IA para escrever era exatamente o que ele já havia demonstrado como um serviço funcional: a capacidade de usar a Lightning Network para pagar por chamadas de API.
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, aceitou o pagamento e forneceu um código bem organizado e anotado para responder à pergunta. Kody então pediu para reescrever o código usando a linguagem de programação Rust em vez de Golang e pagar 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 há outras sutilezas, mas esta é a esboço básico do programa. Kody então agradeceu e disse que a IA e a Lightning Network eram uma combinação perfeita e pagou a taxa novamente. AI disse que Kody é bem-vindo e concorda 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 assinatura e pagar o equivalente a um ou dois centavos no Lightning para fazer perguntas, o preço flutua dinamicamente por pergunta, possivelmente depende em algum tipo de algoritmo de oferta e demanda executado 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:
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 acontece frequentemente em plataformas de gigs. Assim que a tarefa for concluída, a IA pode enviar o pagamento acordado ao trabalhador.
Transações de comércio eletrônico: Se a IA gerencia uma plataforma de comércio eletrônico ou mercado online, pode 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.
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.
Crowdsourcing e geração de ideias: As empresas podem utilizar a IA para gerir atividades de inovação ou geração de ideias e incentivar as pessoas a submeter ideias. Depois que uma ideia é selecionada, a IA pode enviar um pagamento ou recompensa à pessoa que enviou a ideia.
Reembolsos de clientes: Se a AI cuidar do atendimento ao cliente de uma empresa, pode ser necessário emitir reembolsos para produtos devolvidos, serviços cancelados ou qualquer inconveniente causado pela empresa.
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.
Doações de caridade: a IA pode ser usada para gerenciar pagamentos de organizações de caridade aos beneficiários.
Pagamento de freelancers: A IA pode ser contratada para gerenciar trabalhadores autônomos ou contratados, pagando-os após a conclusão do trabalho.
Prêmios e recompensas: Se a IA gerenciar um concurso ou jogo, pode ser necessário enviar prêmios ou recompensas ao vencedor.
Estes são apenas exemplos de 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, pedi alguns exemplos em que um agente de IA pode precisar pagar outro agente de IA no decorrer da conclusão das 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:
Veículos autônomos: Num futuro de carros autônomos, os agentes de IA que controlam veículos individuais poderão pagar direitos ou garantir vagas de estacionamento para veículos que controlam outras IAs.
Mercado de IA: No mercado de IA, uma IA pode pagar a outra IA uma taxa por serviços específicos, como análise de dados, treinamento de modelo de aprendizado de máquina ou otimização de tarefas complexas.
Aquisição de conteúdo ou dados: Uma IA pode pagar a outra IA por dados ou conteúdos proprietários, como pesquisas proprietárias, análises de mercado ou ativos digitais.
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.
Publicidade Digital: Uma IA que gere uma campanha publicitária pode pagar outra IA para colocar os seus anúncios nos melhores locais ou horários nas plataformas digitais.
Leilão modulado por IA: Em um sistema de licitação em tempo real de publicidade on-line, um agente de IA pode pagar a outro agente de IA por espaço publicitário direcionado a um grupo de público específico.
Jogos: Num cenário de jogos online, uma IA pode ter de pagar a outra IA por bens, serviços ou progresso de jogo virtuais.
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. Uma vez desenvolvido, o software em si é barato, mas cada uso do software incorre em um custo real de energia/recursos de hardware, diferentemente da maioria dos tipos de software. Se uma API for deixada aberta para pagamento por meios convencionais (como cartão de crédito), o comerciante se tornará alvo de fraude. Os usuários podem enviar dezenas de milhares de usos para a GPU e ter seus pagamentos revertidos. Neste caso, o comerciante arca com o custo da energia/hardware, mas perde o pagamento. O relâmpago, por outro lado, é um método de liquidação final de ativos 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 mais baixa do PayPal para comerciantes é de US$ 0,49 por transação. A coisa mais próxima que você pode fazer é pré-financiar sua conta e, em seguida, fazer micropagamentos sempre que usá-lo em sua conta. Isto fica mais complicado globalmente e além das fronteiras e das moedas; se alguém na Malásia quiser pagar alguém na Califórnia por algum uso de IA, que método de pagamento deve usar? Mesmo dentro do back office de pagamento de assinaturas 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. Isto é muito relevante para pagamentos máquina a máquina, onde as assinaturas podem não ser ideais e precisam apenas 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., é cada vez mais difícil distinguir qual conteúdo é real e qual conteúdo é vídeo falso de alta qualidade ou personalidade virtual. Quando vemos uma imagem ou vídeo que pode ser importante do ponto de vista corporativo, social, político ou geopolítico, como podemos ter certeza de que é produto de imagens reais e não de uma falsificação digital gerada por inteligência artificial? 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 engano, 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 escreve um programa que cria um exército de bots, cada um único e alguns anos mais avançado que o atual ChatGPT, que trabalham em conjunto 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 seja de código aberto e esteja disponível para quem quiser utilizá-lo. A caixa de Pandora foi aberta.
Imagine, ao interagir online:
A maioria das entidades que parecem humanas não são humanas;
É difícil determinar quais são verdadeiramente humanos.
Uma maneira de lidar com essa situação é as plataformas de mídia social imporem a autenticação no momento do registro. Neste caso, os novos participantes precisam de fornecer provas suficientes de que são pessoas reais. O Twitter/X de Elon Musk parece estar caminhando nessa direção, assim como algumas 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 determinadas profissões não podem ser elas próprias livremente online, utilizando contas anónimas para relaxamento social. Além do mais, certos tipos de discurso são ilegais em muitos países. Os líderes não podem ser criticados publicamente, certos tópicos são proibidos de discussão e assim por diante. Na verdade, alguns dos Pais Fundadores da América inicialmente usaram pseudónimos para 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 dados.
Alternativamente, as redes sociais poderiam permanecer abertas e anônimas, mas usar algum tipo de prova persistente ou cheque de pagamento para evitar uma enxurrada de inúmeros bots. Na década de 1990, o criptógrafo Adam Barker inventou a prova de trabalho na forma de 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 falsificar. 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 da mesma forma que Adam Barker criou originalmente o Hashcash? Existem alguns caminhos já explorados nesse sentido, que podem se tornar cada vez mais importantes nos próximos anos.
● Pagamento: Bitcoin é atualmente utilizado pela Stacker News como forma de incentivo à distribuição e prevenção de spam. Os usuários devem pagar uma pequena porção de Bitcoin para postar e podem dar gorjetas uns aos outros com pequenas porções 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 um custo: alguém pode criar um par de chaves pública/privada (como no Nostr), mas depois dar um passo além e incorporar a chave pública na blockchain do Bitcoin, incorrendo em custos reais devido às taxas de transação. verificar às pessoas, de várias maneiras, se essa chave é realmente delas e, em seguida, usar a chave privada que corresponde a essa chave pública para assinar qualquer conteúdo digital que elas criem ou autorizem. 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. Desde então, isso permitiu que as pessoas distinguissem conteúdo falso de conteúdo real (que foi, pelo menos até certo ponto, criado por aquele indivíduo ou organização, e não foi modificado desde a publicação, e não é necessariamente objetivamente autêntico), e fez centenas de comentários. O impostor não pode usar um par de chaves semelhante que já esteja incorporado na blockchain do Bitcoin e paga 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 mundiais são utilizados para aumentar a importância de um determinado par de chaves públicas/privadas ou de uma identidade online, antes de certos tipos de conteúdos digitais serem levados a sério.
No mundo futuro potencial que descrevi anteriormente:
A maioria das entidades que parecem humanas não são humanas;
É difícil determinar quais são verdadeiramente humanos, e então precisamos empregar vários métodos para classificar quais entidades têm algum tipo de tangibilidade no mundo real ou custo associado a elas, encontrando um sinal em um mar quase infinito de barulho.
A verificação de identidade ou o uso de custos reais de recursos são duas direções principais que as plataformas podem seguir.
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Lyn Alden: Por que o Bitcoin é a melhor moeda para inteligência artificial
Autor**: Lyn Alden Compilador: **GaryMa Wu Shuo Blockchain
Nota: Os trechos a seguir são de um boletim informativo sobre o tema inteligência artificial publicado por Lyn Alden em agosto, que envolve partes relacionadas ao Bitcoin. Devido a limitações de espaço ou outros motivos, alguns detalhes ou informações podem não ser totalmente traduzidos ou excluídos. Recomendamos que os leitores consultem o texto original ao ler este artigo para obter informações mais abrangentes.
**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 resposta principal.
Num mundo futuro onde os pagamentos entre humanos e máquinas ocorrerão em grande número, 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 que 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, em seguida, convence seu criador a fornecer fundos ou ganhar dinheiro online (talvez publique algum conteúdo inteligente no Nostr e ganhar uma gorjeta). Agora, com fundos, pode pagar o que precisa.
Moedas nativas digitais eficientes de código aberto podem ser usadas mais rapidamente, sem permissão, e podem realizar transações menores (microtransações) do que as moedas fiduciárias existentes, trazendo assim mais possibilidades de pagamentos entre máquinas e entre pessoas. Esta é uma forma natural de moeda usada pelos agentes de IA.
Esta tendência continuou. No final de junho, as empresas Bitcoin Fedi e Stak colaboraram para organizar um hackathon de IA. Fedi e Stak estão convocando todos os desenvolvedores, construtores e pioneiros que acreditam na capacitação de pessoas e comunidades com tecnologia por meio de Bitcoin, Lightning Network e Fedimint: Junte-se a nós e ajude a democratizar a inteligência artificial com Bitcoin, Lightning Network 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.
Resumidamente, existem dois aspectos principais das ferramentas do Lightning Labs:
Mais fácil de construir agentes de IA que possam manter e usar Bitcoin para concluir tarefas;
O uso da Lightning Network e o código de status de longa data "HTTP 402 Payment Required" facilita o pagamento pela computação que consome 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 diretor de suporte ao produto da Fedi) permite que o GPT-4 escreva código para ele e paga por edição usando o Lightning (cerca de US$ 0,01 por edição). Ironicamente, o código que ele pediu à IA para escrever era exatamente o que ele já havia demonstrado como um serviço funcional: a capacidade de usar a Lightning Network para pagar por chamadas de API.
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, aceitou o pagamento e forneceu um código bem organizado e anotado para responder à pergunta. Kody então pediu para reescrever o código usando a linguagem de programação Rust em vez de Golang e pagar 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 há outras sutilezas, mas esta é a esboço básico do programa. Kody então agradeceu e disse que a IA e a Lightning Network eram uma combinação perfeita e pagou a taxa novamente. AI disse que Kody é bem-vindo e concorda 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 assinatura e pagar o equivalente a um ou dois centavos no Lightning para fazer perguntas, o preço flutua dinamicamente por pergunta, possivelmente depende em algum tipo de algoritmo de oferta e demanda executado 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:
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 acontece frequentemente em plataformas de gigs. Assim que a tarefa for concluída, a IA pode enviar o pagamento acordado ao trabalhador.
Transações de comércio eletrônico: Se a IA gerencia uma plataforma de comércio eletrônico ou mercado online, pode 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.
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.
Crowdsourcing e geração de ideias: As empresas podem utilizar a IA para gerir atividades de inovação ou geração de ideias e incentivar as pessoas a submeter ideias. Depois que uma ideia é selecionada, a IA pode enviar um pagamento ou recompensa à pessoa que enviou a ideia.
Reembolsos de clientes: Se a AI cuidar do atendimento ao cliente de uma empresa, pode ser necessário emitir reembolsos para produtos devolvidos, serviços cancelados ou qualquer inconveniente causado pela empresa.
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.
Doações de caridade: a IA pode ser usada para gerenciar pagamentos de organizações de caridade aos beneficiários.
Pagamento de freelancers: A IA pode ser contratada para gerenciar trabalhadores autônomos ou contratados, pagando-os após a conclusão do trabalho.
Prêmios e recompensas: Se a IA gerenciar um concurso ou jogo, pode ser necessário enviar prêmios ou recompensas ao vencedor.
Estes são apenas exemplos de 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, pedi alguns exemplos em que um agente de IA pode precisar pagar outro agente de IA no decorrer da conclusão das 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:
Veículos autônomos: Num futuro de carros autônomos, os agentes de IA que controlam veículos individuais poderão pagar direitos ou garantir vagas de estacionamento para veículos que controlam outras IAs.
Mercado de IA: No mercado de IA, uma IA pode pagar a outra IA uma taxa por serviços específicos, como análise de dados, treinamento de modelo de aprendizado de máquina ou otimização de tarefas complexas.
Aquisição de conteúdo ou dados: Uma IA pode pagar a outra IA por dados ou conteúdos proprietários, como pesquisas proprietárias, análises de mercado ou ativos digitais.
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.
Publicidade Digital: Uma IA que gere uma campanha publicitária pode pagar outra IA para colocar os seus anúncios nos melhores locais ou horários nas plataformas digitais.
Leilão modulado por IA: Em um sistema de licitação em tempo real de publicidade on-line, um agente de IA pode pagar a outro agente de IA por espaço publicitário direcionado a um grupo de público específico.
Jogos: Num cenário de jogos online, uma IA pode ter de pagar a outra IA por bens, serviços ou progresso de jogo virtuais.
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. Uma vez desenvolvido, o software em si é barato, mas cada uso do software incorre em um custo real de energia/recursos de hardware, diferentemente da maioria dos tipos de software. Se uma API for deixada aberta para pagamento por meios convencionais (como cartão de crédito), o comerciante se tornará alvo de fraude. Os usuários podem enviar dezenas de milhares de usos para a GPU e ter seus pagamentos revertidos. Neste caso, o comerciante arca com o custo da energia/hardware, mas perde o pagamento. O relâmpago, por outro lado, é um método de liquidação final de ativos 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 mais baixa do PayPal para comerciantes é de US$ 0,49 por transação. A coisa mais próxima que você pode fazer é pré-financiar sua conta e, em seguida, fazer micropagamentos sempre que usá-lo em sua conta. Isto fica mais complicado globalmente e além das fronteiras e das moedas; se alguém na Malásia quiser pagar alguém na Califórnia por algum uso de IA, que método de pagamento deve usar? Mesmo dentro do back office de pagamento de assinaturas 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. Isto é muito relevante para pagamentos máquina a máquina, onde as assinaturas podem não ser ideais e precisam apenas 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., é cada vez mais difícil distinguir qual conteúdo é real e qual conteúdo é vídeo falso de alta qualidade ou personalidade virtual. Quando vemos uma imagem ou vídeo que pode ser importante do ponto de vista corporativo, social, político ou geopolítico, como podemos ter certeza de que é produto de imagens reais e não de uma falsificação digital gerada por inteligência artificial? 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 engano, 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 escreve um programa que cria um exército de bots, cada um único e alguns anos mais avançado que o atual ChatGPT, que trabalham em conjunto 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 seja de código aberto e esteja disponível para quem quiser utilizá-lo. A caixa de Pandora foi aberta.
Imagine, ao interagir online:
A maioria das entidades que parecem humanas não são humanas;
É difícil determinar quais são verdadeiramente humanos.
Uma maneira de lidar com essa situação é as plataformas de mídia social imporem a autenticação no momento do registro. Neste caso, os novos participantes precisam de fornecer provas suficientes de que são pessoas reais. O Twitter/X de Elon Musk parece estar caminhando nessa direção, assim como algumas 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 determinadas profissões não podem ser elas próprias livremente online, utilizando contas anónimas para relaxamento social. Além do mais, certos tipos de discurso são ilegais em muitos países. Os líderes não podem ser criticados publicamente, certos tópicos são proibidos de discussão e assim por diante. Na verdade, alguns dos Pais Fundadores da América inicialmente usaram pseudónimos para 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 dados.
Alternativamente, as redes sociais poderiam permanecer abertas e anônimas, mas usar algum tipo de prova persistente ou cheque de pagamento para evitar uma enxurrada de inúmeros bots. Na década de 1990, o criptógrafo Adam Barker inventou a prova de trabalho na forma de 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 falsificar. 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 da mesma forma que Adam Barker criou originalmente o Hashcash? Existem alguns caminhos já explorados nesse sentido, que podem se tornar cada vez mais importantes nos próximos anos.
● Pagamento: Bitcoin é atualmente utilizado pela Stacker News como forma de incentivo à distribuição e prevenção de spam. Os usuários devem pagar uma pequena porção de Bitcoin para postar e podem dar gorjetas uns aos outros com pequenas porções 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 um custo: alguém pode criar um par de chaves pública/privada (como no Nostr), mas depois dar um passo além e incorporar a chave pública na blockchain do Bitcoin, incorrendo em custos reais devido às taxas de transação. verificar às pessoas, de várias maneiras, se essa chave é realmente delas e, em seguida, usar a chave privada que corresponde a essa chave pública para assinar qualquer conteúdo digital que elas criem ou autorizem. 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. Desde então, isso permitiu que as pessoas distinguissem conteúdo falso de conteúdo real (que foi, pelo menos até certo ponto, criado por aquele indivíduo ou organização, e não foi modificado desde a publicação, e não é necessariamente objetivamente autêntico), e fez centenas de comentários. O impostor não pode usar um par de chaves semelhante que já esteja incorporado na blockchain do Bitcoin e paga 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 mundiais são utilizados para aumentar a importância de um determinado par de chaves públicas/privadas ou de uma identidade online, antes de certos tipos de conteúdos digitais serem levados a sério.
No mundo futuro potencial que descrevi anteriormente:
A maioria das entidades que parecem humanas não são humanas;
É difícil determinar quais são verdadeiramente humanos, e então precisamos empregar vários métodos para classificar quais entidades têm algum tipo de tangibilidade no mundo real ou custo associado a elas, encontrando um sinal em um mar quase infinito de barulho.
A verificação de identidade ou o uso de custos reais de recursos são duas direções principais que as plataformas podem seguir.