À medida que a IA prolifera e as coisas na Internet são mais fáceis de manipular, há mais urgência do que nunca de prometer que os dados e as marcas sejam verificáveis, disse Scott Dykstra, CTO e cofundador da Space and Time, no podcast Chain Reaction do criptolandia.
“Não quero ser muito religioso criptograficamente cá, mas vimos isso durante o colapso da FTX”, disse Dykstra. “Tínhamos uma organização que tinha alguma crédito na marca, uma vez que se eu tivesse minhas economias pessoais na FTX. Eu confiei neles uma vez que uma marca.”
Mas a agora extinta exchange de criptomoedas FTX estava manipulando seus livros internamente e enganando os investidores. Dykstra vê isso uma vez que fazer uma consulta a um banco de dados de registros financeiros, mas manipulá-lo dentro de seu próprio banco de dados.
E isso vai além do FTX, abrangendo também outros setores. “Há um incentivo para que as instituições financeiras queiram manipular os seus registos… por isso vemos isso o tempo todo e torna-se mais problemático”, disse Dykstra.
Mas qual é a melhor solução para isso? Dykstra acredita que a resposta é através da verificação de dados e provas de conhecimento zero (provas ZK), que são ações criptográficas usadas para provar um tanto sobre uma informação – sem revelar os dados de origem em si.
“Tem muito a ver com a existência de um incentivo para que maus atores queiram manipular as coisas”, disse Dykstra. Sempre que houver um incentivo maior, onde as pessoas queiram manipular dados, preços, livros, finanças ou mais, as provas ZK podem ser usadas para verificar e restabelecer os dados.
Em um nível proeminente, as provas ZK funcionam tendo duas partes, o provador e o verificador, que confirmam que uma certeza é verdadeira sem transmitir qualquer informação além de se ela está correta. Por exemplo, se eu quisesse saber se a pontuação de crédito de alguém estava supra de 700, se houver alguma, uma prova ZK – provador – pode confirmar isso ao verificador, sem realmente revelar o número exato.
Espaço e Tempo pretende ser aquela classe de computação verificável para web3, indexando dados tanto fora da enxovia quanto dentro da enxovia, mas Dykstra vê isso se expandindo além da indústria e para outras. Tal uma vez que está, a startup indexou grandes blockchains uma vez que Ethereum, Bitcoin, Polygon, Sui, Avalanche, Sei e Aptos e está adicionando suporte para mais cadeias para impulsionar o porvir da IA e da tecnologia blockchain.
A preocupação mais recente de Dykstra é que os dados de IA não são realmente verificáveis. “Estou muito preocupado porque nunca seremos capazes de verificar com eficiência se um LLM foi executado corretamente.”
Hoje existem equipes que estão trabalhando para resolver esse problema criando provas ZK para estágio de máquina ou grandes modelos de linguagem (LLMs), mas pode levar anos para tentar produzir isso, disse Dykstra. Isso significa que o operador do protótipo pode interferir no sistema ou no LLM para fazer coisas problemáticas.
É preciso ter um “banco de dados descentralizado, mas globalmente sempre disponível” que possa ser criado por meio de blockchains, disse Dykstra. “Todos precisam ter aproximação, não pode ser um monopólio.”
Por exemplo, num cenário hipotético, Dykstra disse que a própria OpenAI não pode ser proprietária de uma base de dados de uma revista, para a qual os jornalistas estão a produzir teor. Em vez disso, tem que ser um tanto que pertença à comunidade e seja operado pela comunidade de uma forma que esteja prontamente disponível e não censurável. “Tem que ser descentralizado, terá que estar em enxovia, não há uma vez que evitar isso”, disse Dykstra.
Esta história foi inspirada em um incidente do podcast Chain Reaction do criptolandia. Assine o Chain Reaction no Apple Podcasts, Spotify ou na sua plataforma favorita para ouvir mais histórias e dicas dos empreendedores que estão construindo as empresas mais inovadoras da atualidade.
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