O seguinte é um post de convidado de Felix Xu, Fundador da ARPA Network.
A abordagem do governo dos EUA em relação à inteligência artificial (AI) mudou dramaticamente, enfatizando a inovação acelerada em vez da supervisão regulatória. Em particular, a ordem executiva do Presidente Donald Trump, Removendo Barreiras à Liderança Americana em Inteligência Artificial, estabeleceu um novo tom para o desenvolvimento de IA, enraizado na promoção da liberdade de expressão e no avanço do progresso tecnológico. Da mesma forma, a recusa do Vice-Presidente dos EUA JD Vance em endossar um acordo global de segurança em IA sinaliza que a América priorizará a inovação sem comprometer sua vantagem competitiva.
No entanto, à medida que os sistemas de IA se tornam cada vez mais influentes nos mercados financeiros, na infraestrutura crítica e no discurso público, a questão permanece: Como podemos garantir confiança e fiabilidade nas decisões e resultados impulsionados por modelos de IA sem sufocar a inovação?
É aqui que a IA Verificável entra, oferecendo uma abordagem transparente e criptograficamente segura à IA que garante responsabilidade sem regulamentação excessiva.
O Desafio da IA Sem Transparência
O rápido avanço da IA trouxe uma nova era de agentes de IA inteligentes capazes de tomada de decisão complexa e autónoma. Mas sem transparência, esses sistemas podem tornar-se imprevisíveis e irresponsáveis.
Por exemplo, agentes de IA financeira, que dependem de sofisticados modelos de aprendizagem de máquina para analisar vastos conjuntos de dados, estão agora a operar sob menos requisitos de divulgação. Embora isso encoraje a inovação, também levanta uma lacuna de confiança: sem uma visão sobre como esses agentes de IA chegam às suas conclusões, as empresas e os utilizadores podem ter dificuldades em verificar a sua precisão e fiabilidade.
Um colapso de mercado desencadeado pela tomada de decisão falha de um modelo de IA não é apenas um risco teórico, é uma possibilidade se os modelos de IA forem implementados sem salvaguardas verificáveis. O desafio não é desacelerar o progresso da IA, mas garantir que suas saídas possam ser provadas, validadas e confiáveis.
Como disse o renomado psicólogo de Harvard B.F. Skinner, "O verdadeiro problema não é se as máquinas pensam, mas se os homens pensam." Na IA, a questão chave não é apenas quão inteligentes são esses sistemas, mas como os humanos podem verificar e confiar em sua inteligência.
Como a IA Verificável Preenche a Lacuna de Confiança
Russel Wald, diretor executivo do Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, resume a abordagem de IA dos EUA:
“A segurança não vai ser o foco principal, mas sim, vai ser a inovação acelerada e a crença de que a tecnologia é uma oportunidade.”
É precisamente por isso que a IA Verificável é crucial. Ela permite a inovação em IA sem comprometer a confiança, garantindo que os resultados da IA possam ser validados de uma maneira descentralizada e que preserva a privacidade.
A IA verificável aproveita técnicas criptográficas como o Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) e o Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) para fornecer aos usuários confiança nas decisões de IA sem expor dados proprietários.
ZKPs permitem que sistemas de IA gerem provas criptográficas que confirmam que uma saída é legítima sem revelar os dados ou processos subjacentes. Isso garante integridade mesmo em um ambiente com supervisão regulatória mínima.
ZKML traz modelos de IA verificáveis em cadeia, permitindo saídas de IA sem confiança que são matematicamente comprováveis. Isto é particularmente crítico para oráculos de IA e tomada de decisões baseadas em dados em indústrias como finanças, saúde e governação.
ZK-SNARKs convertem cálculos de IA em provas verificáveis, garantindo que os modelos de IA operem de forma segura, protegendo os direitos de propriedade intelectual e a privacidade do usuário.
Em essência, a IA Verificável fornece uma camada de verificação independente, garantindo que os sistemas de IA permaneçam transparentes, responsáveis e provavelmente precisos.
IA Verificável: O Futuro da Responsabilidade da IA
A trajetória da IA na América está definida para inovação agressiva. Mas, em vez de depender apenas da supervisão do governo, a indústria deve defender soluções tecnológicas que garantam tanto o progresso quanto a confiança.
Algumas empresas podem tirar proveito de regulações de IA mais flexíveis para lançar produtos sem verificações de segurança adequadas. No entanto, a Verifiable AI oferece uma alternativa poderosa que capacita organizações e indivíduos a construir sistemas de IA que são comprováveis, confiáveis e resistentes ao uso indevido.
Num mundo onde a IA está a tomar decisões cada vez mais consequentes, a solução não é abrandar o progresso, mas sim tornar a IA verificável. Essa é a chave para garantir que a IA continue a ser uma força para a inovação, confiança e impacto global a longo prazo.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
IA Verificável: A chave para equilibrar inovação e confiança na política de IA
O seguinte é um post de convidado de Felix Xu, Fundador da ARPA Network.
A abordagem do governo dos EUA em relação à inteligência artificial (AI) mudou dramaticamente, enfatizando a inovação acelerada em vez da supervisão regulatória. Em particular, a ordem executiva do Presidente Donald Trump, Removendo Barreiras à Liderança Americana em Inteligência Artificial, estabeleceu um novo tom para o desenvolvimento de IA, enraizado na promoção da liberdade de expressão e no avanço do progresso tecnológico. Da mesma forma, a recusa do Vice-Presidente dos EUA JD Vance em endossar um acordo global de segurança em IA sinaliza que a América priorizará a inovação sem comprometer sua vantagem competitiva.
No entanto, à medida que os sistemas de IA se tornam cada vez mais influentes nos mercados financeiros, na infraestrutura crítica e no discurso público, a questão permanece: Como podemos garantir confiança e fiabilidade nas decisões e resultados impulsionados por modelos de IA sem sufocar a inovação?
É aqui que a IA Verificável entra, oferecendo uma abordagem transparente e criptograficamente segura à IA que garante responsabilidade sem regulamentação excessiva.
O Desafio da IA Sem Transparência
O rápido avanço da IA trouxe uma nova era de agentes de IA inteligentes capazes de tomada de decisão complexa e autónoma. Mas sem transparência, esses sistemas podem tornar-se imprevisíveis e irresponsáveis.
Por exemplo, agentes de IA financeira, que dependem de sofisticados modelos de aprendizagem de máquina para analisar vastos conjuntos de dados, estão agora a operar sob menos requisitos de divulgação. Embora isso encoraje a inovação, também levanta uma lacuna de confiança: sem uma visão sobre como esses agentes de IA chegam às suas conclusões, as empresas e os utilizadores podem ter dificuldades em verificar a sua precisão e fiabilidade.
Um colapso de mercado desencadeado pela tomada de decisão falha de um modelo de IA não é apenas um risco teórico, é uma possibilidade se os modelos de IA forem implementados sem salvaguardas verificáveis. O desafio não é desacelerar o progresso da IA, mas garantir que suas saídas possam ser provadas, validadas e confiáveis.
Como disse o renomado psicólogo de Harvard B.F. Skinner, "O verdadeiro problema não é se as máquinas pensam, mas se os homens pensam." Na IA, a questão chave não é apenas quão inteligentes são esses sistemas, mas como os humanos podem verificar e confiar em sua inteligência.
Como a IA Verificável Preenche a Lacuna de Confiança
Russel Wald, diretor executivo do Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, resume a abordagem de IA dos EUA:
É precisamente por isso que a IA Verificável é crucial. Ela permite a inovação em IA sem comprometer a confiança, garantindo que os resultados da IA possam ser validados de uma maneira descentralizada e que preserva a privacidade.
A IA verificável aproveita técnicas criptográficas como o Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) e o Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) para fornecer aos usuários confiança nas decisões de IA sem expor dados proprietários.
Em essência, a IA Verificável fornece uma camada de verificação independente, garantindo que os sistemas de IA permaneçam transparentes, responsáveis e provavelmente precisos.
IA Verificável: O Futuro da Responsabilidade da IA
A trajetória da IA na América está definida para inovação agressiva. Mas, em vez de depender apenas da supervisão do governo, a indústria deve defender soluções tecnológicas que garantam tanto o progresso quanto a confiança.
Algumas empresas podem tirar proveito de regulações de IA mais flexíveis para lançar produtos sem verificações de segurança adequadas. No entanto, a Verifiable AI oferece uma alternativa poderosa que capacita organizações e indivíduos a construir sistemas de IA que são comprováveis, confiáveis e resistentes ao uso indevido.
Num mundo onde a IA está a tomar decisões cada vez mais consequentes, a solução não é abrandar o progresso, mas sim tornar a IA verificável. Essa é a chave para garantir que a IA continue a ser uma força para a inovação, confiança e impacto global a longo prazo.
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