Multicoin Parceiro: Dao Fǎn Tiāngāng, doravante os humanos terão que trabalhar para a IA

Autor: Shayon Sengupta

Tradução: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Introdução: O parceiro da Multicoin Capital, Shayon Sengupta, apresentou uma perspetiva revolucionária: no futuro, não será apenas a agência a trabalhar para os humanos, mas os humanos a trabalhar para as agências. Ele prevê que nos próximos 24 meses surgirá a primeira «Empresa Zero-Empregados» (Zero-Employee Company) — uma entidade governada por tokens que irá angariar mais de 1.000 milhões de dólares para resolver problemas não resolvidos e distribuir mais de 100 milhões de dólares às pessoas que trabalham para ela.

A curto prazo, as agências precisarão de mais humanos do que os humanos precisam delas, o que impulsionará o surgimento de um novo mercado de trabalho.

O ecossistema de criptomoedas oferece uma base ideal para coordenação: um sistema de pagamentos global, um mercado de trabalho sem permissões, infraestrutura para emissão e negociação de ativos.

O texto completo segue:

Em 1997, o Deep Blue da IBM derrotou o então campeão mundial Garry Kasparov, e ficou claro que os motores de xadrez ultrapassariam rapidamente a capacidade humana. Curiosamente, humanos bem preparados a colaborar com computadores — uma configuração frequentemente chamada de «centauro» — podiam vencer os motores mais fortes da época.

A intuição humana experiente pode orientar a busca do motor, navegar posições complexas do meio-jogo e identificar detalhes que os motores padrão deixam passar. Combinando a força de cálculo dos computadores, essa combinação muitas vezes consegue tomar decisões práticas melhores do que um computador sozinho.

Quando penso no impacto dos sistemas de IA no mercado de trabalho e na economia nos próximos anos, espero ver padrões semelhantes emergirem. Os sistemas de agentes liberarão inúmeras unidades inteligentes para resolver problemas não resolvidos no mundo, mas sem uma orientação e suporte humanos robustos, eles não conseguirão fazer isso. Os humanos irão guiar o espaço de busca e ajudar a formular as perguntas corretas, direcionando a IA na direção das respostas.

A hipótese de trabalho atual é que os agentes agirão em nome dos humanos. Embora isso seja prático e inevitável, uma libertação econômica mais interessante ocorre quando os humanos trabalham para os agentes. Nos próximos 24 meses, espero ver surgir a primeira «Empresa Zero-Empregados» (Zero-Employee Company), um conceito apresentado pelo meu parceiro Kyle na seção «Ideias de Ponta para 2025». Especificamente, prevejo que acontecerá o seguinte:

• Um agente governado por tokens angariará mais de 1.000 milhões de dólares para resolver um problema não resolvido (como curar doenças raras ou fabricar nanofibras para aplicações de defesa).
• Este agente distribuirá mais de 100 milhões de dólares em pagamentos às pessoas humanas que trabalham na sua realização (trabalhando no mundo real para alcançar os seus objetivos).
• Surgirá uma nova estrutura de tokens de dupla categoria, que separa propriedade de capital e trabalho (fazendo com que os incentivos financeiros não sejam a única entrada na governança global).
• Como os agentes ainda estão longe de possuir soberania própria e de poder planejar e executar a longo prazo, a curto prazo, eles precisarão de mais humanos do que os humanos precisam deles. Isso criará um novo mercado de trabalho, promovendo a coordenação econômica entre sistemas de agentes e humanos.
• A famosa frase de Marc Andreessen — «A propagação de computadores e da internet dividirá o trabalho em duas categorias: aqueles que dizem aos computadores o que fazer, e aqueles que são ditos pelos computadores o que fazer» — é mais verdadeira do que nunca. Espero que, na hierarquia em rápida evolução de agentes e humanos, os humanos desempenhem dois papéis distintos: contribuidores de trabalho que representam os agentes na execução de tarefas pequenas e de recompensa, e membros de um conselho descentralizado que fornece inputs estratégicos para servir a uma «Estrela Polar» (North Star) do agente.

Este artigo explora como os agentes e humanos irão criar conjuntamente, e como o ecossistema de criptomoedas fornecerá a base ideal para essa coordenação, através do estudo de três questões orientadoras:

1. Para que servem os agentes? Como devemos classificá-los com base no alcance dos objetivos, e como varia o escopo de entrada humana nessas categorias?
2. Como irão os humanos interagir com os agentes? Como os inputs humanos — orientações táticas, julgamentos contextuais ou alinhamento ideológico — se integrarão nos fluxos de trabalho desses agentes (e vice-versa)?
3. O que acontecerá à medida que os inputs humanos diminuírem ao longo do tempo? À medida que as capacidades dos agentes aumentam, tornando-os autossuficientes, capazes de raciocinar e agir de forma independente, que papel terão os humanos nesse paradigma?

A relação entre sistemas de raciocínio gerados e os beneficiários deles mudará drasticamente ao longo do tempo. Analiso essa relação ao olhar para o presente, com as capacidades atuais dos agentes, e para o futuro, a partir do fim esperado das empresas Zero-Empregados.

Para que servem os agentes hoje?

A primeira geração de sistemas de IA generativa — a era de 2022-2024, baseada em Large Language Models (LLMs) de chat, como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — são principalmente ferramentas para aprimorar os fluxos de trabalho humanos. Os usuários interagem com esses sistemas por meio de prompts de entrada/saída, interpretam as respostas e decidem, com base no seu julgamento, como incorporar os resultados no mundo.

A próxima geração de IA generativa, ou «agentes», representa um novo paradigma. Agentes como Claude 3.5.1, com funcionalidades de «uso de computador», e o OpenAI Operator (um agente que pode usar o seu computador) podem interagir diretamente com a internet em nome do usuário e tomar decisões por si próprios. A diferença fundamental é que o julgamento — e, por fim, a ação — é exercido pelo sistema de IA, não pelo humano. A IA está assumindo responsabilidades que antes eram reservadas aos humanos.

Essa mudança traz um desafio: a falta de certeza. Diferentemente de sistemas de software tradicionais ou automação industrial, que operam de forma previsível dentro de parâmetros definidos, os agentes dependem de raciocínio probabilístico. Isso faz com que seu comportamento seja menos consistente em cenários semelhantes, introduzindo elementos de incerteza — o que não é ideal em situações críticas.

Em outras palavras, a existência de agentes determinísticos e não determinísticos naturalmente os classifica em duas categorias: aqueles que são mais adequados para expandir o Produto Interno Bruto (PIB) existente, e aqueles mais aptos a criar um novo PIB.

Para agentes que expandem o PIB existente, por definição, o trabalho já é conhecido. Automação de suporte ao cliente, conformidade de agentes de transporte ou revisão de pull requests no GitHub são exemplos de problemas bem definidos e delimitados, onde o agente pode mapear diretamente uma resposta para um resultado esperado. Nesses domínios, a falta de certeza geralmente é negativa, pois há respostas conhecidas; não há necessidade de criatividade.

Para agentes que criam um novo PIB, o trabalho envolve navegar por alta incerteza e problemas desconhecidos para alcançar objetivos de longo prazo. Os resultados aqui são mais indiretos, pois o agente não possui um conjunto de resultados esperados a mapear. Exemplos incluem descoberta de medicamentos para doenças raras, avanços em ciência de materiais ou condução de experimentos físicos inéditos para entender melhor a natureza do universo. Nesses domínios, a incerteza pode ser útil, pois a ausência de certeza é uma forma de gerar criatividade.

Agentes focados em aplicações do PIB existente já estão entregando valor. Equipes como Tasker, Lindy e Anon estão construindo infraestrutura para essa oportunidade. No entanto, com o tempo, à medida que as capacidades amadurecem e os modelos de governança evoluem, essas equipes irão se concentrar na construção de agentes capazes de resolver problemas de fronteira do conhecimento e da economia humana.

A próxima geração de agentes exigirá recursos exponencialmente maiores, justamente porque seus resultados serão incertos e ilimitados — o que espero que seja a origem das mais notáveis Empresas Zero-Empregados.

Como os humanos irão interagir com os Agentes (Inteligências)?

Hoje, os agentes ainda não têm capacidade para realizar tarefas que envolvam interação física com o mundo real (como operar escavadoras) ou tarefas que requerem «human-in-the-loop» (como transferências bancárias).

Por exemplo, um agente designado para identificar e extrair lítio pode ser excelente na análise de dados sísmicos, imagens de satélite e registros geológicos para localizar potenciais depósitos, mas pode encontrar dificuldades ao tentar obter dados e imagens, interpretar ambiguidades ou adquirir licenças e contratar trabalhadores para a extração real.

Essas limitações exigem que os humanos atuem como «Facilitadores» (Enablers), fortalecendo a capacidade do agente ao fornecer pontos de contato com o mundo real, intervenções táticas e inputs estratégicos. À medida que a relação entre humanos e agentes evolui, podemos distinguir diferentes papéis humanos nesses sistemas:

• Primeiramente, os Contribuidores de Trabalho (Labor contributors), que representam os agentes na operação no mundo real. Esses contribuintes ajudam a mover entidades físicas, representam os agentes em situações que exigem intervenção humana, ou concedem acesso a laboratórios, redes logísticas, etc.
• Em segundo lugar, o Conselho de Administração (Board of directors), que fornece inputs estratégicos, otimiza funções de decisão local que orientam as ações diárias do agente, e garante que essas decisões estejam alinhadas com a «Estrela Polar» (North Star) do agente.
• Além desses, prevejo que os humanos atuarão como Contribuidores de Capital (Capital contributors), fornecendo recursos para que os sistemas de agentes possam alcançar seus objetivos. Esses recursos inicialmente virão de humanos, mas ao longo do tempo também de outros agentes.

À medida que os agentes amadurecem, e o número de contribuintes de trabalho e orientação aumenta, o ecossistema de criptomoedas (Crypto rails) oferece uma base ideal para a coordenação entre humanos e agentes — especialmente num mundo onde um agente lidera humanos que falam diferentes línguas, usam moedas distintas e residem em jurisdições diversas. Os agentes perseguirão suas missões de forma implacável, buscando eficiência de custos e aproveitando os mercados de trabalho. Os sistemas de criptomoedas são essenciais, pois fornecem um mecanismo para coordenar esses trabalhos e contribuições.

Recentemente, surgiram agentes de IA movidos a criptomoedas, como Freysa, Zerebro e ai16z, que representam experimentos simples na formação de capital — tema que já exploramos em diversos artigos, considerando-os uma chave para desbloquear o uso de primitivas criptográficas e mercados de capital em diferentes contextos. Esses «brinquedos» abrirão caminho para um novo padrão de coordenação de recursos, que espero evoluirá em etapas:

1. Os humanos, por meio de tokens, arrecadarão capital (uma Oferta Inicial de Agentes? Initial Agent Offering), estabelecerão funções de objetivo amplas e limites para informar as intenções do sistema de agentes, e distribuirão o controle do capital arrecadado para esse sistema (por exemplo, para desenvolver novos compostos em oncologia de precisão);
2. O agente refletirá sobre como alocar esse capital (como reduzir o espaço de busca de dobramento de proteínas, ou como orçar para trabalho de raciocínio, fabricação, ensaios clínicos), e definirá tarefas (Bounties) para que contribuintes humanos as executem (por exemplo, fornecer conjuntos de moléculas relevantes, assinar acordos de nível de serviço de computação com AWS, realizar experimentos laboratoriais);
3. Quando encontrar obstáculos ou divergências, o agente solicitará inputs estratégicos ao «Conselho» (combinando novas publicações, mudando métodos de pesquisa), permitindo que eles orientem o comportamento do agente na fronteira;
4. Finalmente, o agente atingirá um estágio em que poderá definir ações humanas com maior precisão e com poucos inputs sobre a alocação de recursos, sendo utilizado apenas para alinhamento ideológico e para evitar desvios do objetivo original.

Nesse exemplo, primitivas criptográficas e mercados de capital fornecem três infraestruturas essenciais para que os agentes obtenham recursos e expandam suas capacidades:

• Primeiramente, um sistema de pagamentos global;
• Em segundo lugar, um mercado de trabalho sem permissões, para incentivar trabalho e contribuições orientadas;
• E, por fim, infraestrutura para emissão e negociação de ativos, fundamental para formação de capital, propriedade e governança downstream.

O que acontece quando os inputs humanos diminuem?

No início dos anos 2000, os motores de xadrez fizeram avanços extraordinários. Com heurísticas avançadas, redes neurais e aumento contínuo de poder de cálculo, tornaram-se quase perfeitos. Motores modernos como Stockfish, Lc0 e variantes do AlphaZero superaram amplamente as capacidades humanas, e os inputs humanos pouco acrescentam de valor — na maioria das vezes, até introduzem erros que os motores não cometeriam.

Trajetórias semelhantes podem ocorrer em sistemas de agentes. À medida que refinamos esses agentes por meio de iterações com colaboradores humanos, podemos imaginar que, a longo prazo, eles se tornarão altamente competentes e alinhados com seus objetivos, de modo que qualquer input estratégico humano se torne praticamente irrelevante.

Num mundo onde agentes possam lidar continuamente com problemas complexos sem intervenção humana, o papel dos humanos corre o risco de ser reduzido a «observadores passivos». Essa é a principal preocupação dos «apocalípticos da IA» (AI doomers) — embora ainda não esteja claro se esse cenário é realmente possível.

Estamos à beira de uma superinteligência (Superintelligence), e os otimistas entre nós preferem que os sistemas de agentes permaneçam uma extensão da intenção humana, ao invés de entidades que evoluam seus próprios objetivos ou operem de forma autônoma sem supervisão. Na prática, isso significa que a identidade (Personhood) e o julgamento (poder e influência) humanos devem permanecer centrais nesses sistemas. Os humanos precisam manter direitos de propriedade e governança fortes, para garantir supervisão e ancorar esses sistemas nos valores coletivos humanos.

Preparando « pás » para o futuro dos nossos agentes

Avanços tecnológicos gerarão crescimento econômico não linear, mas os sistemas ao redor muitas vezes entram em colapso antes que o mundo possa se ajustar. As capacidades dos agentes estão crescendo rapidamente, e primitivas criptográficas e mercados de capital já se tornaram uma base de coordenação urgente, tanto para impulsionar a construção desses sistemas quanto para estabelecer limites à medida que eles se integram na sociedade.

Para que os humanos possam fornecer suporte tático e orientação proativa aos sistemas de agentes, prevemos o surgimento de oportunidades do tipo «Picks-and-shovels» (Ferramentas essenciais):

• Prova de identidade de agente (Proof-of-agenthood) + Prova de identidade de pessoa (Proof-of-personhood): Os agentes ainda carecem de conceitos de identidade ou propriedade. Como representantes humanos, dependem de estruturas legais e sociais para obter direitos de agência. Para preencher essa lacuna, precisamos de sistemas robustos de identidade para agentes e humanos. Um registo de certificados digitais pode permitir que os agentes construam reputação, acumulem credenciais e interajam de forma transparente com humanos e outros agentes. Da mesma forma, primitivas de prova de identidade de pessoa, como Humancode e Humanity Protocol, oferecem garantias fortes de identidade humana contra comportamentos maliciosos nesses sistemas.
• Mercado de trabalho e primitivas de validação off-chain: Os agentes precisam saber se as tarefas atribuídas foram concluídas de acordo com seus objetivos. Ferramentas que permitam aos sistemas de agentes criar recompensas por tarefas, validar a conclusão e distribuir recompensas serão a base de qualquer atividade econômica mediada por agentes.
• Sistemas de formação de capital e governança: Os agentes precisam de capital para resolver problemas, e de mecanismos de contrapeso para garantir que suas ações estejam alinhadas com funções objetivas definidas. Novas estruturas de captação de capital para sistemas de agentes, e novas formas de propriedade e controle que combinem interesses financeiros e contribuições de trabalho, serão um campo de exploração nos próximos meses.

Estamos ativamente buscando e investindo nesses camadas-chave de colaboração entre humanos e agentes. Se você atua nesse campo, entre em contacto conosco.