Todas as indústrias estão a tornar-se mais dependentes da IA para suportar as operações diárias. Mesmo no espaço cripto, a IA tem sido um motor de adoção. No entanto, por trás da superfície, a mecânica que alimenta uma IA é gravemente falha, criando viés e discriminação na sua tomada de decisões. Se não for atendido, isso limitará o potencial da tecnologia e minará o seu propósito em mercados chave.
Resumo
A ação regulatória sobre a IA ética estagnou, deixando à indústria a responsabilidade de autorregulamentar a obtenção de dados, anotação e equidade — ou arriscar-se a agravar o viés sistêmico.
A rotulagem de dados descentralizada baseada em blockchain oferece tanto transparência quanto compensação justa, especialmente para contribuidores sub-representados e economias emergentes.
Os pagamentos em stablecoin garantem recompensas equitativas globalmente, transformando a anotação de dados em uma fonte de rendimento viável capaz de rivalizar com os salários locais.
Na corrida armamentista da IA, melhores dados significam melhor desempenho, e a descentralização transforma a diversidade de uma obrigação moral em uma vantagem competitiva.
A solução para este desafio está na blockchain. Aproveitar a mesma tecnologia descentralizada que permite uma maior transparência nas transações também pode permitir uma maior equidade na forma como a IA é construída e funciona.
A fonte de preconceito
O viés da IA decorre dos dados subjacentes que são usados para informar a tecnologia. Esses dados — que podem incluir tudo, desde clipes de áudio a conteúdo escrito — precisam ser ‘rotulados’ para que a IA consiga entender e processar a informação. No entanto, estudos mostraram que até 38% dos dados podem conter viés que pode reforçar estereótipos baseados em gênero ou raça.
Pesquisas mais recentes continuam a confirmar o problema. Por exemplo, um estudo de 2024 sobre modelos de reconhecimento de expressões faciais descobriu que Raiva foi classificada incorretamente como Desgosto 2,1 vezes mais frequentemente em mulheres negras do que em mulheres brancas. Além disso, uma revisão de referência do NIST de 2019 determinou que muitos algoritmos comerciais de reconhecimento facial identificaram incorretamente rostos negros ou asiáticos de 10 a 100 vezes mais frequentemente do que rostos brancos, destacando como conjuntos de dados enviesados levam a taxas de erro desproporcionalmente mais altas para grupos sub-representados.
É aqui que as discussões sobre o uso ‘ético’ da IA muitas vezes vêm à tona. Infelizmente, este tópico está a ser despriorizado através da regulamentação e da crença percebida de que uma abordagem ética à IA limitará a rentabilidade. Isso significa, em última análise, que a obtenção e rotulagem ética dos dados de IA provavelmente não virá dos governos tão cedo. O setor tem que se policiar se espera estabelecer uma fiabilidade duradoura.
Descentralizando a origem de dados
Superar o viés da IA requer a obtenção de ‘dados de fronteira’: conjuntos de dados de alta qualidade e diversificados, criados por indivíduos reais de comunidades sub-representadas, que podem capturar as nuances que os conjuntos de dados legados consistentemente perdem. Ao envolver colaboradores de origens variadas, os conjuntos de dados resultantes tornam-se não apenas mais inclusivos, mas também mais precisos. A blockchain oferece uma ferramenta poderosa para avançar nesta abordagem.
A integração da blockchain em um processo descentralizado de anotação de dados ajuda a possibilitar e validar uma compensação justa para os colaboradores. Ela traz total rastreabilidade para cada entrada de dados, permitindo uma atribuição clara, melhor supervisão dos fluxos de dados e controles mais rigorosos com base na sensibilidade de um determinado projeto. Essa transparência garante que os dados sejam obtidos de forma ética, auditável e alinhada com os padrões regulatórios, abordando questões de longa data de exploração, inconsistência e opacidade nas pipelines de dados de IA tradicionais.
Criando oportunidades
A oportunidade vai além da equidade, uma vez que a rotulagem baseada em blockchain também cria um poderoso potencial de crescimento para as economias emergentes. Até 2028, espera-se que o mercado global de anotação de dados alcance 8,22 bilhões de dólares. No entanto, mesmo isso pode subestimar o verdadeiro potencial do setor, dada a rápida proliferação de tecnologias de IA, o desempenho insatisfatório dos dados de treinamento sintéticos e a crescente demanda por dados de treinamento de alta qualidade. Para os primeiros adotantes, particularmente em regiões com infraestrutura existente limitada, isso apresenta uma rara oportunidade de moldar uma camada crítica da economia de IA enquanto gera retornos econômicos significativos.
Os debates continuam a fervilhar sobre a IA roubar empregos aos trabalhadores humanos, com alguns a especularem que até 800 milhões de empregos poderiam ser perdidos. Ao mesmo tempo, as empresas irão cada vez mais priorizar conjuntos de dados robustos para garantir que as ferramentas de IA superem os funcionários humanos, criando um novo espaço para os indivíduos ganharem rendimento através da rotulagem de dados e permitindo a ascensão de novas potências regionais neste setor de serviços.
Um retorno estável
Usar a blockchain na rotulagem de IA vai além da transparência nos pagamentos. Aproveitar um ativo consistente, como uma stablecoin, significa que os usuários serão compensados de forma justa, independentemente de sua localização.
Com frequência, funções que exigem muita mão de obra foram externalizadas para mercados emergentes, com empresas a cortar preços umas às outras para conseguir negócios. Embora os processos legados possam restringir setores estabelecidos como a manufatura e a agricultura, o novo panorama da rotulagem de IA não precisa ser vítima desta prática injusta. Um sistema de pagamento em stablecoin significa, em última análise, igualdade entre os mercados, capacitando as economias emergentes com um fluxo de rendimento que pode rivalizar com o seu salário mínimo nacional.
Rentável e equitativo
Aqueles com os melhores dados terão a melhor IA. Assim como os mercados financeiros uma vez competiram até o milissegundo por conexões de internet mais rápidas, onde até mesmo pequenos atrasos se traduziram em milhões em ganhos ou perdas, a IA agora depende da qualidade dos seus dados de treinamento. Mesmo melhorias modestas na precisão podem impulsionar enormes vantagens de desempenho e econômicas em grande escala, tornando conjuntos de dados diversos e descentralizados o próximo campo de batalha crítico na cadeia de suprimentos da IA. Os dados são onde a convergência do web2 e web3 pode ter um dos seus maiores e mais imediatos impactos, não através da substituição de sistemas legados, mas complementando e aprimorando-os.
O Web3 não se espera que substitua o web2, mas para ter sucesso, deve abraçar plenamente a integração com a infraestrutura existente. A tecnologia blockchain oferece uma camada poderosa para melhorar a transparência dos dados, a rastreabilidade e a atribuição, garantindo não apenas a qualidade dos dados, mas também uma compensação justa para aqueles que contribuem para a sua criação. É um equívoco comum pensar que um negócio orientado pela ética não pode ser também lucrativo. Na corrida atual da IA, a demanda por dados melhores e mais representativos cria um imperativo comercial para obter informações de comunidades diversas ao redor do mundo. A diversidade já não é apenas uma caixa a assinalar; é uma vantagem competitiva.
Mesmo que a legislação atrase ou despriorize a ética na IA, a indústria tem a oportunidade de estabelecer os seus próprios padrões. Com dados de fronteira no centro, as empresas de IA podem não apenas garantir justiça e conformidade, mas também desbloquear novas oportunidades económicas para as comunidades, contribuindo para o futuro das tecnologias inteligentes.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo é a CEO da Data Guardians Network (D-GN), trazendo um histórico dinâmico em investimento em web3, adoção precoce de NFT e consultoria para empreendimentos de tecnologia emergente. Anteriormente, Johanna liderou projetos de IA empresarial na droppGroup para grandes clientes, incluindo o Governo da Arábia Saudita, a Saudi Aramco e a Cisco, entregando inovações de ponta para iniciativas reconhecidas globalmente. Com raízes em tecnologia, design, negociação de criptomoedas e consultoria estratégica, Johanna é uma construtora autodidata movida pela curiosidade e uma paixão por criar impacto. Ela está dedicada a construir verdadeiros acessos à tecnologia avançada para que qualquer pessoa, em qualquer lugar, possa participar e possuir uma parte do futuro. Na D-GN, ela se concentra em redefinir como a privacidade, a IA e as tecnologias descentralizadas podem trabalhar juntas para desbloquear tanto o empoderamento individual quanto novas oportunidades econômicas na economia digital.
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A IA encontra a blockchain: Uma entrada global requer transparência
Todas as indústrias estão a tornar-se mais dependentes da IA para suportar as operações diárias. Mesmo no espaço cripto, a IA tem sido um motor de adoção. No entanto, por trás da superfície, a mecânica que alimenta uma IA é gravemente falha, criando viés e discriminação na sua tomada de decisões. Se não for atendido, isso limitará o potencial da tecnologia e minará o seu propósito em mercados chave.
Resumo
A solução para este desafio está na blockchain. Aproveitar a mesma tecnologia descentralizada que permite uma maior transparência nas transações também pode permitir uma maior equidade na forma como a IA é construída e funciona.
A fonte de preconceito
O viés da IA decorre dos dados subjacentes que são usados para informar a tecnologia. Esses dados — que podem incluir tudo, desde clipes de áudio a conteúdo escrito — precisam ser ‘rotulados’ para que a IA consiga entender e processar a informação. No entanto, estudos mostraram que até 38% dos dados podem conter viés que pode reforçar estereótipos baseados em gênero ou raça.
Pesquisas mais recentes continuam a confirmar o problema. Por exemplo, um estudo de 2024 sobre modelos de reconhecimento de expressões faciais descobriu que Raiva foi classificada incorretamente como Desgosto 2,1 vezes mais frequentemente em mulheres negras do que em mulheres brancas. Além disso, uma revisão de referência do NIST de 2019 determinou que muitos algoritmos comerciais de reconhecimento facial identificaram incorretamente rostos negros ou asiáticos de 10 a 100 vezes mais frequentemente do que rostos brancos, destacando como conjuntos de dados enviesados levam a taxas de erro desproporcionalmente mais altas para grupos sub-representados.
É aqui que as discussões sobre o uso ‘ético’ da IA muitas vezes vêm à tona. Infelizmente, este tópico está a ser despriorizado através da regulamentação e da crença percebida de que uma abordagem ética à IA limitará a rentabilidade. Isso significa, em última análise, que a obtenção e rotulagem ética dos dados de IA provavelmente não virá dos governos tão cedo. O setor tem que se policiar se espera estabelecer uma fiabilidade duradoura.
Descentralizando a origem de dados
Superar o viés da IA requer a obtenção de ‘dados de fronteira’: conjuntos de dados de alta qualidade e diversificados, criados por indivíduos reais de comunidades sub-representadas, que podem capturar as nuances que os conjuntos de dados legados consistentemente perdem. Ao envolver colaboradores de origens variadas, os conjuntos de dados resultantes tornam-se não apenas mais inclusivos, mas também mais precisos. A blockchain oferece uma ferramenta poderosa para avançar nesta abordagem.
A integração da blockchain em um processo descentralizado de anotação de dados ajuda a possibilitar e validar uma compensação justa para os colaboradores. Ela traz total rastreabilidade para cada entrada de dados, permitindo uma atribuição clara, melhor supervisão dos fluxos de dados e controles mais rigorosos com base na sensibilidade de um determinado projeto. Essa transparência garante que os dados sejam obtidos de forma ética, auditável e alinhada com os padrões regulatórios, abordando questões de longa data de exploração, inconsistência e opacidade nas pipelines de dados de IA tradicionais.
Criando oportunidades
A oportunidade vai além da equidade, uma vez que a rotulagem baseada em blockchain também cria um poderoso potencial de crescimento para as economias emergentes. Até 2028, espera-se que o mercado global de anotação de dados alcance 8,22 bilhões de dólares. No entanto, mesmo isso pode subestimar o verdadeiro potencial do setor, dada a rápida proliferação de tecnologias de IA, o desempenho insatisfatório dos dados de treinamento sintéticos e a crescente demanda por dados de treinamento de alta qualidade. Para os primeiros adotantes, particularmente em regiões com infraestrutura existente limitada, isso apresenta uma rara oportunidade de moldar uma camada crítica da economia de IA enquanto gera retornos econômicos significativos.
Os debates continuam a fervilhar sobre a IA roubar empregos aos trabalhadores humanos, com alguns a especularem que até 800 milhões de empregos poderiam ser perdidos. Ao mesmo tempo, as empresas irão cada vez mais priorizar conjuntos de dados robustos para garantir que as ferramentas de IA superem os funcionários humanos, criando um novo espaço para os indivíduos ganharem rendimento através da rotulagem de dados e permitindo a ascensão de novas potências regionais neste setor de serviços.
Um retorno estável
Usar a blockchain na rotulagem de IA vai além da transparência nos pagamentos. Aproveitar um ativo consistente, como uma stablecoin, significa que os usuários serão compensados de forma justa, independentemente de sua localização.
Com frequência, funções que exigem muita mão de obra foram externalizadas para mercados emergentes, com empresas a cortar preços umas às outras para conseguir negócios. Embora os processos legados possam restringir setores estabelecidos como a manufatura e a agricultura, o novo panorama da rotulagem de IA não precisa ser vítima desta prática injusta. Um sistema de pagamento em stablecoin significa, em última análise, igualdade entre os mercados, capacitando as economias emergentes com um fluxo de rendimento que pode rivalizar com o seu salário mínimo nacional.
Rentável e equitativo
Aqueles com os melhores dados terão a melhor IA. Assim como os mercados financeiros uma vez competiram até o milissegundo por conexões de internet mais rápidas, onde até mesmo pequenos atrasos se traduziram em milhões em ganhos ou perdas, a IA agora depende da qualidade dos seus dados de treinamento. Mesmo melhorias modestas na precisão podem impulsionar enormes vantagens de desempenho e econômicas em grande escala, tornando conjuntos de dados diversos e descentralizados o próximo campo de batalha crítico na cadeia de suprimentos da IA. Os dados são onde a convergência do web2 e web3 pode ter um dos seus maiores e mais imediatos impactos, não através da substituição de sistemas legados, mas complementando e aprimorando-os.
O Web3 não se espera que substitua o web2, mas para ter sucesso, deve abraçar plenamente a integração com a infraestrutura existente. A tecnologia blockchain oferece uma camada poderosa para melhorar a transparência dos dados, a rastreabilidade e a atribuição, garantindo não apenas a qualidade dos dados, mas também uma compensação justa para aqueles que contribuem para a sua criação. É um equívoco comum pensar que um negócio orientado pela ética não pode ser também lucrativo. Na corrida atual da IA, a demanda por dados melhores e mais representativos cria um imperativo comercial para obter informações de comunidades diversas ao redor do mundo. A diversidade já não é apenas uma caixa a assinalar; é uma vantagem competitiva.
Mesmo que a legislação atrase ou despriorize a ética na IA, a indústria tem a oportunidade de estabelecer os seus próprios padrões. Com dados de fronteira no centro, as empresas de IA podem não apenas garantir justiça e conformidade, mas também desbloquear novas oportunidades económicas para as comunidades, contribuindo para o futuro das tecnologias inteligentes.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo é a CEO da Data Guardians Network (D-GN), trazendo um histórico dinâmico em investimento em web3, adoção precoce de NFT e consultoria para empreendimentos de tecnologia emergente. Anteriormente, Johanna liderou projetos de IA empresarial na droppGroup para grandes clientes, incluindo o Governo da Arábia Saudita, a Saudi Aramco e a Cisco, entregando inovações de ponta para iniciativas reconhecidas globalmente. Com raízes em tecnologia, design, negociação de criptomoedas e consultoria estratégica, Johanna é uma construtora autodidata movida pela curiosidade e uma paixão por criar impacto. Ela está dedicada a construir verdadeiros acessos à tecnologia avançada para que qualquer pessoa, em qualquer lugar, possa participar e possuir uma parte do futuro. Na D-GN, ela se concentra em redefinir como a privacidade, a IA e as tecnologias descentralizadas podem trabalhar juntas para desbloquear tanto o empoderamento individual quanto novas oportunidades econômicas na economia digital.