A Necessidade Urgente de uma Camada de Dados Pronta para IA no Web3: Abordando o Caos dos Dados

No cenário em rápida evolução do Web3, os agentes de IA estão prontos para desempenhar um papel crucial. Esses agentes operam em um ciclo simples, mas intrincado: observar, decidir, agir e aprender. No entanto, a eficácia deles depende do acesso a dados frescos, confiáveis e sem permissões. Enquanto o Web2 oferece soluções centralizadas, o Web3 apresenta um cenário mais complexo, com dados dispersos em várias cadeias heterogêneas, pilhas de nós, indexadores e oráculos fora da cadeia. Essa fragmentação cria um ambiente desafiador para os agentes de IA, semelhante a entidades famintas em uma despensa caótica.

Compreendendo o Dilema dos Dados AI-Web3

A integração da IA no Web3 está a acelerar, mas os dados continuam a ser o principal gargalo. Os líderes da indústria reconhecem cada vez mais a natureza complementar da IA e das tecnologias cripto. A IA traz capacidades gerativas e autonomia, enquanto as criptomoedas oferecem propriedade, proveniência e mercados abertos para computação e dados.

Vitalik Buterin destacou várias interseções entre cripto e IA, enfatizando a necessidade de um design cuidadoso de incentivos. Isso é particularmente crucial em mercados adversariais onde a qualidade e a segurança dos dados são fundamentais.

Os Desafios Enfrentados pelos Desenvolvedores de IA no Web3

Os desenvolvedores de IA no espaço Web3 encontram vários obstáculos significativos:

1. Heterogeneidade: Cada blockchain tem características únicas, tornando a agregação de dados entre cadeias complexa.
2. Obsolescência de Dados vs. Custo: Equilibrar entre dados acessíveis mas lentos e dados em tempo real caros.
3. Complexidade Semântica: Converter dados brutos da blockchain em insights significativos requer processos ETL constantes.
4. Problemas de Confiabilidade: A congestão da rede e o atraso do oráculo criam cenários imprevisíveis para agentes autônomos.

Definindo 'Dados Acionáveis' no Web3

Para que os dados sejam verdadeiramente acionáveis no Web3, devem atender a vários critérios:

• Semântica normalizada entre cadeias
• Frescura e determinismo com SLOs de latência definidos
• Verificabilidade através da proveniência criptográfica
• Capacidades de computação de dados próximos
• Funcionalidade de streaming com consultas de viagem no tempo

Atualmente, a pilha Web3 oferece fragmentos destes requisitos, mas carece de um tecido coeso, cross-chain e de baixa latência, essencial para agentes de IA de nível de produção.

Lições de Incidentes do Mundo Real

Nos últimos anos, vários projetos de IA×Web3 enfrentaram desafios ou cessaram operações, incluindo a plataforma WWA da Planet Mojo e o Brian, um assistente de texto para transação Web3. Esses casos destacam como a latência e a fragmentação de dados podem impactar severamente os projetos impulsionados por IA no espaço blockchain.

Soluções Emergentes e Melhores Práticas

Para enfrentar esses desafios, várias estratégias estão surgindo:

1. Sistemas baseados em intenção em vez de chamadas brutas
2. Indicadores de frescura conscientes da finalidade
3. Computação de borda para processamento de dados
4. Fontes de dados redundantes com derivações explicáveis
5. Salvaguardas com intervenção humana para ações de alto impacto

Vislumbrando uma Camada de Dados Pronta para IA para Web3

Uma camada de dados ideal pronta para IA para o Web3 deve ser:

• Programável e verificável
• Em tempo real e compatível com várias cadeias
• Capaz de normalização de dados multi-chain
• Equipado com funcionalidades de transmissão e instantâneo
• Integrado com sistemas baseados em intenção
• Projetado com recursos robustos de segurança e auditoria

O Futuro da IA no Web3

Com uma infraestrutura de dados apropriada, podemos antecipar desenvolvimentos emocionantes:

• Criação de mercado autónoma considerando a atualização de dados
• Sistemas de governança assistidos por IA
• Gestão de portfólio entre cadeias
• Mercados de dados para modelos de IA com proveniência baseada em blockchain

Conclusão: O Caminho a Seguir

À medida que os agentes de IA se tornam cada vez mais integrais ao ecossistema Web3, a arquitetura de dados subjacente desempenhará um papel fundamental na determinação do sucesso. Equipes que conseguirem estabelecer uma camada de dados pronta para IA – normalizada, espelhada, computável e ciente da finalização – estarão melhor posicionadas para implantar agentes de IA eficazes no complexo ambiente multi-chain do Web3.

O futuro do Web3 reside em fornecer aos agentes de IA a estrutura de dados robusta e confiável de que precisam para operar de forma eficiente neste dinâmico e muitas vezes adversarial ambiente de mercado.

Aviso: Este artigo é apenas para fins informativos. O desempenho passado não garante resultados futuros.