Como funciona o Sentient? Análise detalhada dos protocolos fundamentais e dos mecanismos de funcionamento

Com a convergência contínua da inteligência artificial e das tecnologias blockchain, os ecossistemas de IA descentralizada assumiram um papel central em todo o setor. As plataformas de IA tradicionais encontram-se, geralmente, sob controlo de um grupo restrito de grandes empresas que dominam dados, capacidade computacional e recursos de modelos, ao passo que os protocolos descentralizados visam romper este monopólio.

Sentient surgiu neste contexto alargado. É uma plataforma de protocolo de IA descentralizada, open source, projetada para que modelos de IA, dados e participantes possam, em conjunto, construir um ecossistema de inteligência transparente, baseado em incentivos e governável. Este artigo explora em profundidade o funcionamento do Sentient, a estrutura dos seus protocolos principais e as diferenças essenciais face aos sistemas de IA centralizados tradicionais.

Visão geral da arquitetura global do protocolo Sentient

Fonte da imagem: BlockBeats

O protocolo Sentient assenta em dois componentes essenciais: uma camada de sistema blockchain e um pipeline de IA. A camada blockchain assegura a governança descentralizada, a titularidade dos modelos e a distribuição de incentivos; o pipeline de IA gere o treino dos modelos, a preparação dos dados e a execução colaborativa.

Camada Blockchain

• Módulo de governança: Implementa decisões orientadas pela comunidade através de um modelo DAO.
• Módulo de propriedade: Regista a titularidade dos artefactos de IA por meio de tokenização.
• Infraestrutura de incentivos DeFi: Garante mecanismos de recompensa para contribuidores e participantes do ecossistema.
• Smart contracts do protocolo: Constituem a lógica fundamental do protocolo, executando automaticamente as regras económicas e de governança.

Pipeline de IA

• Curadoria de dados: Processo comunitário de seleção e organização de dados.
• Treino de alinhamento: Treino concebido para garantir que os modelos de IA estão alinhados com os objetivos da comunidade.
• Gestão de modelos por impressão digital: Utiliza tecnologia de impressão digital para atribuir identificadores únicos e rastreáveis a cada modelo, prevenindo uso indevido e partilha não autorizada.

Esta arquitetura viabiliza uma governança descentralizada e institui uma cadeia clara de propriedade e incentivos, promovendo um modelo económico equitativo para contribuidores de modelos, fornecedores de dados e de infraestrutura.

Como a rede Sentient permite a colaboração descentralizada em IA

A colaboração descentralizada em IA é um dos objetivos estruturantes do Sentient. Diferenciando-se dos modelos centralizados, o Sentient foi desenvolvido para promover o desenvolvimento colaborativo e a interação entre múltiplos modelos, agentes e fornecedores de dados.

Camada de protocolo aberto

No seu âmago, o protocolo Sentient funciona como um standard aberto. Programadores e investigadores podem integrar os seus próprios modelos, dados e agentes inteligentes na rede, permitindo que estes componentes interoperem e atuem colaborativamente através do protocolo.

Rede GRID (Rede descentralizada de agentes)

A GRID do Sentient constitui a base da rede inteligente descentralizada. Permite que diferentes entidades de IA se combinem e colaborem, prestando em conjunto serviços inteligentes em resposta a pedidos dos utilizadores. Em vez de depender de um único modelo de larga escala, esta colaboração multiagente assemelha-se a uma rede neural aberta, potenciando a inteligência e a capacidade de resposta através de cooperação distribuída.

Mecanismo de incentivos económicos

O sistema de incentivos ao nível do protocolo do Sentient, baseado em tokenomics, recompensa contribuidores de modelos, fornecedores de dados e prestadores de infraestrutura. Os participantes do ecossistema recebem recompensas em tokens SENT de acordo com o contributo real, promovendo um ambiente favorável à colaboração e à inovação.

Como dados, modelos e computação trabalham em conjunto na rede Sentient

No interior da rede Sentient, modelos de IA, dados de treino e recursos computacionais funcionam em colaboração, de forma aberta e verificável.

• Registo e impressão digital de modelos on-chain: Os contribuidores submetem pesos de modelos ao protocolo, gerando uma impressão digital única durante o processo on-chain. Estas impressões digitais permitem rastrear versões e detetar cópias não autorizadas, assegurando que a utilização dos modelos é verificável e devidamente autorizada.
• Mecanismos de curadoria e contribuição de dados: Membros da comunidade podem contribuir com dados e participar na avaliação e seleção. Dados de elevada qualidade são integrados no pipeline de treino, elevando o desempenho e alinhamento dos modelos.
• Coordenação computacional e distribuição de tarefas: Para otimizar o uso dos recursos computacionais distribuídos, o protocolo Sentient coordena vários fornecedores de computação para, em conjunto, executar tarefas de treino e inferência. Esta abordagem, semelhante à computação distribuída, supera as limitações da capacidade de um único nó.

Como o Sentient assegura eficiência no treino de modelos e utilização de dados

Assegurar eficiência no treino e na utilização de dados é um desafio central em ambientes descentralizados. O Sentient responde a este desafio através de vários mecanismos:

• Workflows modulares de treino: Ao dividir o treino em módulos paralelizáveis, com curadoria de dados e treino de alinhamento, é possível integrar de forma eficaz as contribuições de dados e computação.
• Verificação por impressão digital e sistemas de reputação: A impressão digital dos modelos permite ao protocolo acompanhar a utilização e o histórico de desempenho, estabelecendo um sistema de reputação baseado em contributos que otimiza a alocação de recursos.
• Agendamento inteligente de tarefas: O protocolo agenda automaticamente tarefas de treino com base na disponibilidade de recursos computacionais, qualidade dos dados e requisitos dos modelos, melhorando a utilização global dos recursos.

O papel dos mecanismos on-chain na rede Sentient

Os mecanismos on-chain constituem o alicerce da governança descentralizada e da distribuição de recursos no Sentient.

• Registos transparentes de titularidade: Tirando partido da imutabilidade da blockchain, o Sentient regista a titularidade de modelos, dados e agentes on-chain, garantindo transparência e rastreabilidade.
• Distribuição automática de incentivos via smart contracts: Os smart contracts recolhem taxas de utilização, distribuem receitas e executam regras de recompensa sem aprovação centralizada.
• Participação na governança baseada em DAO: O módulo de governança do Sentient permite que membros da comunidade votem em atualizações do protocolo e ajustem parâmetros, promovendo uma verdadeira autogovernança comunitária.

Principais diferenças entre o Sentient e os sistemas de IA centralizados tradicionais

Os protocolos descentralizados e as plataformas de IA centralizadas tradicionais diferem significativamente na arquitetura e na operação:

• Propriedade transparente de modelos versus controlo black box: O Sentient disponibiliza registos de titularidade on-chain, enquanto os modelos do tipo GPT tradicionais são geralmente closed source e centralizados.
• Colaboração aberta versus desenvolvimento interno: O Sentient incentiva o contributo e colaboração da comunidade, enquanto as empresas tradicionais dependem de investigação e desenvolvimento internos e fechados.
• Incentivos em tokens versus taxas de licenciamento comercial: O Sentient utiliza incentivos baseados em tokens, enquanto os sistemas centralizados dependem normalmente de licenciamento ou subscrições.

Exemplo prático do workflow de aplicação do Sentient

Fonte da imagem: decentralised

Segue-se um workflow típico de aplicação no protocolo Sentient:

• Contributo de modelos: Investigadores carregam novos pesos de modelos no protocolo e geram uma impressão digital única do modelo.
• Curadoria de dados: Membros da comunidade avaliam e contribuem com dados de treino, sendo os de maior qualidade integrados no pool.
• Agendamento de tarefas: O protocolo aloca recursos computacionais disponíveis para executar o treino.
• Execução de inferência: Os utilizadores finais submetem pedidos de inferência, servidos por execução colaborativa de agentes.
• Distribuição de receitas: Os smart contracts distribuem automaticamente as taxas de utilização pelos contribuidores de modelos, fornecedores de dados e outros participantes.

Possíveis orientações técnicas futuras para o protocolo Sentient

Num horizonte futuro, o protocolo Sentient poderá evoluir em várias vertentes:

• Protocolos de colaboração mais eficientes: Desenvolvimento de mecanismos de colaboração entre agentes mais otimizados para potenciar a execução distribuída de tarefas.
• Reforço da proteção de privacidade: Integração de tecnologias avançadas de computação com preservação de privacidade e provas de conhecimento zero para reforçar a segurança dos dados.
• Interoperabilidade cross-chain: Apoio a ecossistemas colaborativos de dados e recursos de modelos entre múltiplas blockchains.
• Mecanismos adaptativos de agendamento inteligente: Aperfeiçoamento da inteligência na alocação de recursos com base em métricas de reputação e eficiência.

Conclusão

O protocolo Sentient representa um novo paradigma para a colaboração descentralizada em IA. Ao conjugar mecanismos de coordenação entre blockchain e IA, viabiliza a titularidade transparente de modelos, governança comunitária, colaboração aberta e incentivos justos. Em contraste com os sistemas de IA centralizados tradicionais, o Sentient valoriza a abertura, transparência e direitos dos participantes, tornando o ecossistema de IA mais democrático e sustentável. Com o amadurecimento da tecnologia e a expansão do ecossistema, o Sentient poderá afirmar-se como infraestrutura fundamental para a Inteligência Artificial Geral (AGI) descentralizada.