Relatório IA 2022: O Impacto no mundo real

Em 16 de março, o Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Homem (HAI) de Stanford divulgou o relatório 2022 AI Index, seu quinto estudo anual sobre o impacto e o progresso da IA. O estudo foi liderado por um grupo interdisciplinar de especialistas e destaca os rápidos avanços técnicos e do mercado da IA, bem como as crescentes preocupações éticas e regulatórias associadas à ela.

“2021 foi o ano em que a IA passou de uma tecnologia emergente para uma tecnologia madura – não estamos mais lidando com uma parte especulativa da pesquisa científica, mas sim com algo que tem impacto no mundo real, tanto positivo quanto negativo”, disse Jack Clark, copresidente do AI Index. “O Índice deste ano nos diz que a IA está sendo integrada à economia e os efeitos disso estão começando a se tornar globais”. No seminário on-line HAI, Clark fez uma excelente apresentação sobre o AI Index.

O relatório está organizado em cinco capítulos:Desempenho Técnico

Ética em IA,

P&D,

Economia e Educação e

Política e Governança.

E aqui estão as principais conclusões de cada capítulo.

1. Desempenho técnico

A IA tornou-se mais acessível e com melhor desempenho, levando a uma adoção comercial mais ampla. “Desde 2018, o custo para treinar um sistema de classificação de imagens diminuiu 63,6%, enquanto os tempos de treinamento melhoraram 94,4%.” Custos de treinamento mais baixos e tempos mais rápidos são vistos em outras tarefas de IA, incluindo mecanismos de recomendação, detecção de objetos e processamento de linguagem.

Os principais benchmarks técnicos dependem cada vez mais de dados de treinamento muito grandes. A maioria dos benchmarks de IA de ponta foi treinada com conjuntos de dados extragrandes. Isso favorece implicitamente grandes empresas com acesso a grandes quantidades de dados.

A IA já supera os níveis de desempenho humano em benchmarks básicos de compreensão de leitura, como SuperGlue e SQuAD, mas ainda não dominou tarefas complexas de linguagem. A IA ainda é incapaz de alcançar o desempenho humano em tarefas linguísticas complexas, como um aNLI, mas a diferença está diminuindo.

O interesse está aumentando em tarefas específicas de visão computacional, como segmentação de imagens médicas e identificação de rostos mascarados, à medida que a pesquisa de IA está cada vez mais focada em mais aplicativos do mundo real. “Por exemplo, apenas 3 trabalhos de pesquisa testaram sistemas contra o benchmark de imagem médica Kvasir-SEG [um aplicativo de segmentação de pólipos gastrointestinais] antes de 2020. Porém em 2021, 25 trabalhos foram apresentados.”

A pesquisa de IA está progredindo no aprendizado geral por reforço. Nas últimas décadas, os sistemas de IA conseguiram dominar tarefas de aprendizado por reforço altamente focadas, como xadrez, Go e videogames. “No entanto, nos últimos dois anos, os sistemas de IA também melhoraram 129% em tarefas mais gerais de aprendizado por reforço (Procgen) [um benchmark de aprendizado por reforço] em que eles devem operar em ambientes novos. Essa tendência fala sobre o desenvolvimento futuro de sistemas de IA que podem aprender a pensar de forma mais ampla.”

Os braços robóticos estão se tornando mais baratos, tornando a pesquisa em robótica mais acessível e econômica. “Uma pesquisa do AI Index mostra que o preço médio dos braços robóticos diminuiu 46,2% nos últimos cinco anos – de US$ 42.000 por braço em 2017 para US$ 22.600 em 2021.”

2. Ética em IA

A ética da IA está agora em toda parte. A rápida implantação de aplicativos de IA do mundo real levou pesquisadores e profissionais a considerar os danos do mundo real que refletem e amplificam os preconceitos sociais humanos e geram informações falsas. Isso inclui “sistemas comerciais de reconhecimento facial que discriminam com base em raça, sistemas de triagem de currículo que discriminam gênero e ferramentas de saúde clínica alimentadas por IA que são tendenciosas em linhas socioeconômicas e raciais”.

Grandes modelos de linguagem são mais capazes do que nunca, mas também mais tendenciosos. No entanto, modelos maiores também são mais propensos a refletir a toxicidade e o viés de seus dados de treinamento. “O modelo de 280 bilhões de parâmetros desenvolvido em 2021 mostra um aumento de 29% nos resultados tóxicos induzidos em relação a um modelo de 117 milhões de parâmetros considerado o estado da arte em 2018.”

A pesquisa sobre a transparência na IA está amplamente difundida. Desde 2014, houve um aumento de cinco vezes nas publicações e em conferências relacionadas à ética na IA. A imparcialidade e o viés algorítmicos estão se tornando um tópico de pesquisa dominante com amplas implicações. “Pesquisadores preocupados com isso, contribuíram com 71% a mais de publicações ano após ano em conferências focadas em ética na IA nos últimos anos.”

Modelos multimodais podem levar a um aumento de vieses. Os modelos de aprimoramento de IA estabeleceram novos recordes em tarefas como classificação e criação de imagens a partir de descrições de texto, “mas também refletem estereótipos e preconceitos sociais em seus resultados – experimentos no CLIP mostraram que imagens de pessoas negras foram classificadas erroneamente como não-humanas em mais de duas vezes a taxa de qualquer outra raça.”

3. Pesquisa e desenvolvimento

Publicações. O número total de publicações de IA no mundo cresceu de cerca de 162.500 em 2010 para 334.500 em 2021, com artigos de periódicos (51,5%) e artigos de conferências (21,5%) como as duas maiores categorias. A China foi a líder em artigos de periódicos (31% do total) e conferências, artigos (28%), seguido pela União Europeia e Reino Unido (19% em cada categoria) e os EUA (13,7% e 17%, respectivamente ).

Colaborações entre países. “Apesar das crescentes tensões geopolíticas, os Estados Unidos e a China tiveram o maior número de colaborações entre países em publicações de IA de 2010 a 2021, aumentando cinco vezes desde 2010. A colaboração entre os dois países produziu 2,7 vezes mais publicações do que entre o Reino Unido e China – o segundo maior da lista.”

Colaboração Intersetorial. O setor de educação teve o maior número de publicações de IA (59,6%) em 2021, seguido por organizações sem fins lucrativos (11,3%), empresas privadas (5,2%) e governo (3,2%). “De 2010 a 2021, a colaboração entre organizações educacionais e sem fins lucrativos produziu o maior número de publicações de IA, seguida pela colaboração entre empresas privadas e instituições educacionais e entre instituições educacionais e governamentais.”

Patentes. Mais de 30 vezes mais patentes foram registradas em 2021 do que em 2015, uma taxa de crescimento anual composta de 77%. Em 2021, a China registrou mais da metade (51,7%) das patentes do mundo, seguida pelos EUA (16,9%) e pela UE e Reino Unido (3,9%).

4. Economia e Educação

Investimento. Em 2021, o investimento privado em IA totalizou cerca de US$ 93,5 bilhões, mais que o dobro dos US$ 46 bilhões investidos em 2020 e mais de 10 vezes os US$ 9 bilhões investidos em 2015. No entanto, o número de startups de IA recém-financiadas caiu de 1.051 empresas em 2019 e 762 em 2020, para 746 em 2021, – um reflexo da crescente adoção da IA por empresas maiores e mais maduras. Além disso, houve 15 rodadas de financiamento de US$ 500 milhões ou mais em 2021, em comparação com 4 em 2020.

Gerenciamento de dados, processamento e nuvem receberam a maior quantidade de investimento privado em IA em 2021, 2,6 a mais do que em 2020. Seguido por medicina e saúde, fintech, audiovisual, semicondutor, automação industrial, varejo e fitness e bem-estar.

Em 2021, os EUA lideraram o mundo em investimento privado geral em empresas de IA (US$ 52,9 bilhões), seguidos pela China (US$ 17,2 bilhões), União Europeia (US$ 6,42), Reino Unido (US$ 4,65 bilhões) e Israel (US$ 2,4 bilhões). Os EUA também lideraram o número de empresas de IA recém-financiadas (299) em 2021, seguidas pela China (119), UE (106), Reino Unido (49) e Israel (28).

Educação. Em 2020, IA/ML foi a especialidade mais popular (21%) dos graduados em Ciências da Computação nos EUA, enquanto Robótica/Visão foi a 6ª especialidade mais popular (6,3%). Entre 2010 e 2020, o número de graduados em CS PhD nos EUA com especialidades de IA/ML e robótica/visão cresceu 72% (161 a 277) e 51% (55 a 83), respectivamente.

Em 2020, 60% dos novos doutorados em IA/ML nos EUA foram para a indústria, 24% para a academia, 2% para o governo e 12% para cargos fora dos EUA. A porcentagem de doutorados entrando na indústria versus academia aumentou substancialmente na última década, de aproximadamente a mesma porcentagem em 2010 para 2,5 vezes maior em 2020. 60,5% dos novos doutorados em IA/ML eram estudantes internacionais, 14% dos quais aceitaram empregos fora os EUA.

5. Política e Governança

Houve um aumento acentuado no número de projetos de lei relacionados à IA no Congresso dos EUA entre 2015 e 2021, mas apenas 2% se tornaram lei. “[A] atual sessão do Congresso (a 117ª) está a caminho de registrar o maior número de menções relacionadas à IA desde 2001, com 295 menções até o final de 2021, na metade da sessão, em comparação com 506 na anterior ( 116ª) sessão. … Os legisladores estaduais nos Estados Unidos aprovaram 1 em cada 50 projetos de lei que contêm disposições de IA em 2021, enquanto o número de projetos de lei propostos cresceu de 2 em 2012 para 131 em 2021.”

No geral, o Índice de IA de 2022 mostra que, após décadas de promessas e hype, a IA finalmente se tornou uma das tecnologias que definem nossa era. A IA já está causando impacto nas economias do mundo real, e abordar suas preocupações éticas e sociais agora é uma prioridade para governos de todo o mundo.

Tendências tecnológicas que remodelarão as empresas na próxima década

“Na próxima década, experimentaremos mais progresso do que nos últimos 100 anos, à medida que a tecnologia remodela as ciências da saúde e dos materiais, energia, transporte e uma ampla gama de outras indústrias e domínios”, observa um estudo recente da McKinsey sobre As principais tendências em tecnologia.

“Essas tendências podem não representar as tecnologias mais legais e de ponta. Mas são elas que atraem mais dinheiro, produzem mais registros de patentes e geram as maiores implicações sobre como e onde competir e os recursos necessários para acelerar o desempenho e desenvolvimento.”

“Unificando todas elas está o efeito combinatório da computação massivamente mais rápida, impulsionando novas convergências entre tecnologias; avanços em ciências da saúde e materiais; uma série de novas funcionalidades de produtos e serviços; e uma base sólida para a reinvenção de empresas, mercados, indústrias e setores.”

O estudo da McKinsey examinou mais de 40 tendências de tecnologias com base em sua maturidade técnica e impacto no setor para identificar aquelas que mais importavam para as empresas. Então, para quantificar a disrupção geral que uma tendência provavelmente causará, o estudo calculou uma pontuação para cada tecnologia com base em seis métricas:

1) Publicações e registros de patentes, – os principais indicadores da importância de uma tendência;

2) Menções de notícias e pesquisas on-line, – que representam o nível de interesse público; e

3) Montantes e número de empresas que realizam investimentos privados, – as medidas de interesse financeiro.

“A comparação de pontuações compostas de momentum ajudará os executivos a reconhecer quanta disrupção uma tendência provavelmente causará e em quanto tempo essa disrupção terá implicações nos negócios.”

O estudo então selecionou as dez principais tendências, – sete intersetoriais e três específicas – com base em suas pontuações de impulso e impacto disruptivo nos negócios. Essas principais tendências reforçam umas às outras, amplificando e acelerando seu impacto disruptivo em indústrias e modelos de negócios. Vou resumir os principais atributos de cada tendência, na ordem de suas pontuações de impulso.

Infraestrutura distribuídaTecnologia chave: computação em nuvem;

Objetivo: mover o poder de computação para a borda das redes para alcançar dispositivos, com menor latência, em um número maior de locais e acelerar a tomada de decisões;

Impacto potencial: Mais de 75% dos dados gerados serão processados pela computação em nuvem e de ponta até 2025;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: média a alta;

Pontuação de impulso: 45.

“A ampla disponibilidade de infraestrutura e serviços de TI por meio da computação em nuvem pode mudar a demanda por infraestrutura de TI no local e reduzir a necessidade de configuração e manutenção de TI, enquanto a democratização da infraestrutura ajudará a mudar a vantagem competitiva da TI para o desenvolvimento e o talento de software.”

IA aplicadaTecnologias chave: aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala;

Objetivo: treinar algoritmos baseados em IA para entender dados do mundo real, incluindo documentos, vídeos, imagens e áudio em linguagem natural;

Impacto potencial: até 2024, mais de 50% dos pontos de contato do serviço digital do usuário serão aumentados por algoritmos orientados por IA;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: alta;

Pontuação de impulso: 41.

“À medida que a IA amadurece e continua a escalar, ela permitirá novos aplicativos (por exemplo, ciclos de desenvolvimento mais rápidos e insights detalhados do cliente), eliminará o trabalho para tarefas repetitivas (por exemplo, arquivamento, preparação de documentos e indexação) e apoiará o alcance global de serviços e talentos altamente especializados (por exemplo, telemedicina aprimorada e a capacidade de engenheiros especializados para trabalhar em plataformas de petróleo a partir da segurança da terra)”.

Computação de próxima geraçãoTecnologias chave: circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs), computação quântica;

Objetivo: permitir o desenvolvimento de serviços orientados por IA usando conjuntos de dados muito grandes e aprendizado de máquina e reduzir os ciclos de desenvolvimento nas indústrias química, farmacêutica e outras;

Impacto potencial: valor potencial de mais de US$ 1 trilhão em casos de uso até 2035;

Maturidade técnica: baixa a média;

Aplicabilidade: alta;

Pontuação de impulso: 39.

“Altas capacidades computacionais permitem novos casos de uso, como simulação em nível de molécula, reduzindo a experiência empírica e os testes necessários para uma variedade de aplicações e levando ao seguinte: disrupção em setores como materiais, produtos químicos e farmacêuticos; desenvolvimentos de produtos altamente personalizados, por exemplo na medicina; a capacidade de quebrar a maioria dos algoritmos de segurança criptográfica, interrompendo as abordagens atuais de segurança cibernética; e a difusão mais rápida de veículos autônomos”.

Futuro da programaçãoTecnologias chave: software 2.0, redes neurais, aprendizado de máquina, big data;

Objetivo: utilizar métodos de machine leaning para automatizar o desenvolvimento de software;

Impacto potencial: redução de cerca de 30% no tempo de trabalho necessário para desenvolvimento e análise de software;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: médio;

Pontuação de impulso: 38.

“Software 2.0 cria novas formas de escrever software e reduz a complexidade; no entanto, à medida que as empresas buscam dimensionar seus recursos de desenvolvimento de software, elas precisarão dominar as práticas e a tecnologia de DataOps e MLOps para aproveitar ao máximo o futuro da programação.”

Arquitetura de confiançaPrincipais tecnologias: blockchain, Distributed Ledger Technologies (DLT), Zero Trust Security;

Objetivo: ajudar entidades comerciais e indivíduos a estabelecer confiança e conduzir negócios sem a necessidade de intermediários para lidar com a crescente ameaça de ataques cibernéticos.

Impacto potencial: cerca de 10% do PIB global poderá ser associado a tecnologias de arquitetura de confiança até 2027;

Maturidade técnica: média a alta;

Aplicabilidade: média a alta;

Pontuação de impulso: 32.

“Arquiteturas de confiança ajudam entidades comerciais e indivíduos a estabelecer confiança e conduzir negócios sem a necessidade de intermediários, mesmo quando medidas de segurança de confiança zero tratam de ataques cibernéticos crescentes; países e órgãos reguladores provavelmente terão que repensar a supervisão regulatória; tecnologias de contabilidade distribuída reduzirão custos e permitirão modelos de negócios transformadores.”

Futuro da conectividadePrincipais tecnologias: redes de banda larga 5G, IoT;

Objetivo: permitir conectividade mais rápida em distâncias maiores, com downloads exponencialmente mais rápidos e latência reduzida a quase nada;

Impacto potencial: o 5G pode ajudar a atingir até 80% da população mundial até 2030;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: médio;

Pontuação de impulso: 31.

“Com o 5G de banda alta ou de banda baixa a média atingindo até 80% da população global até 2030, a cobertura aprimorada e a velocidade das conexões em distâncias longas e curtas permitirão novos serviços (por exemplo, monitoramento remoto de pacientes), negócios modelos (por exemplo, serviços conectados) e experiências do cliente de última geração (por exemplo, VR ao vivo).”

Automação e virtualização de processosTecnologias chave: robótica, IoT industrial, RPA, gêmeos digitais, manufatura aditiva (AM);

Objetivo: agilizar as tarefas de rotina, melhorar a eficiência operacional e acelerar o time to market;

Impacto potencial: 50% das tarefas de trabalho poderão ser automatizadas até 2025;

50 bilhões de dispositivos serão conectados pelo IIOT até 2025; e

Cerca de 10% dos processos de fabricação poderão ser substituídos por AM até 2030;

Maturidade técnica: alta;

Aplicabilidade: médio.

Pontuação de impulso: 24.

“Robôs reconfiguráveis e de autoaprendizagem impulsionarão a automação de processos físicos além das atividades de rotina para incluir as menos previsíveis, levando a menos pessoas trabalhando nessas atividades e a uma reconfiguração da força de trabalho. … Simulações avançadas e impressão 3-D/4-D virtualizarão e desmaterializarão os processos, encurtando os ciclos de desenvolvimento à medida que os ciclos de vida de produtos e serviços cada vez mais curtos continuam a acelerar, pressionando ainda mais os pools de lucros e acelerando as práticas estratégicas e operacionais.”

Energia limpaTecnologias chave: geração de energia neutra em carbono, fusão nuclear, baterias, distribuição e medição inteligentes;

Objetivo: atender à crescente necessidade de geração de energia limpa;

Impacto potencial: gerar mais de 75% da energia global com tecnologias renováveis até 2050;

Maturidade técnica: média a alta;

Aplicabilidade: baixa a média;

Pontuação de impulso: 19

“À medida que as tecnologias limpas descem na curva de custo, elas se tornam cada vez mais disruptivas para os modelos de negócios tradicionais, criando novas oportunidades de construção de negócios, programas de melhoria operacional impulsionados por tecnologias limpas e novos mandatos sobre mudanças climáticas que podem alterar o balanço das emissões de carbono. Setores intensos, ao mesmo tempo em que fornece a energia verde necessária para sustentar o crescimento exponencial da tecnologia”.

Bio revoluçãoTecnologias chave: biomoléculas, biossistemas, biomáquinas, biocomputação, ômica;

Objetivo: grandes inovações em vários setores, incluindo saúde, agricultura, energia, produtos de consumo e serviços;

Impacto potencial: US$ 2 a US$ 4 trilhões de impacto econômico direto nos próximos 10 a 20 anos;

Maturidade técnica: baixa a média;

Aplicabilidade: médio

Pontuação de impulso: 18.

Genômica, proteômica e outras ômicas “permitem a análise rápida de materiais genéticos e abrem possibilidades (por exemplo, para desenvolvimento rápido de vacinas, medicina personalizada e terapia genética). O uso de material biológico para fins de computação pode permitir uma vasta expansão do armazenamento de dados usando o DNA como meio de informação.”

Materiais de próxima geraçãoTecnologias chave: nanomateriais e nanopartículas, grafeno, materiais de camada única;

Objetivo: permitir novas funcionalidades e desempenho aprimorado em produtos farmacêuticos, energia, transporte, saúde, semicondutores e manufatura;

Impacto potencial: Amplo potencial disruptivo em vários setores, incluindo construção, automotivo, embalagem e manufatura;

Maturidade técnica: baixa a média;

Aplicabilidade: baixa a média;

Pontuação de impulso: 14.

“Ao mudar a economia de uma ampla gama de produtos e serviços, os materiais de próxima geração podem mudar a economia da indústria e reconfigurar as empresas dentro dela (por exemplo, permitindo a integração de materiais sustentáveis e fontes de energia renovável em processos), ajudando a criar materiais inteligentes com propriedades programáveis que respondem a estímulos de fatores externos.”

“Os executivos devem pensar em três questões principais ao considerarem onde e quando investir, enquanto acertam o momento certo”, observa o estudo da McKinsey em conclusão.

1) Escala de impacto: Qual a importância desta tendência para um determinado setor ou empresa?;

2) Maturidade técnica: Quão rápido você precisa reagir?; e

3) Ajuste com a organização: é o momento certo para dimensionar qualquer uma das tecnologias devido ao seu estágio e velocidade de maturidade?

A Web3 pode inaugurar um novo sistema econômico?

O Bitcoin surgiu em 2008 com o lançamento do artigo Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, que explicou como projetar uma criptomoeda descentralizada e um sistema de pagamento digital sem a necessidade de bancos centrais ou intermediários confiáveis. Blockchain, o livro de registro digital para gerenciar e certificar a validade das transações de bitcoin, foi introduzido no mesmo artigo.

Ao longo dos anos, o blockchain transcendeu seus objetivos originais e evoluiu em duas direções principais. Ele continua a se concentrar no blockchain como a plataforma subjacente ao bitcoin, mas também se tornou a plataforma para um grande número de criptomoedas, tokens digitais e outros ativos criptográficos que foram criados desde então. O outro foco do blockchain está relacionado ao uso de sua base de dados distribuída confiável para aplicativos do setor público e privado envolvendo várias instituições, como cadeias de suprimentos, serviços financeiros e saúde. O campo de criptomoedas é baseado em blockchains públicos sem permissão, nos quais qualquer pessoa pode participar e exigir algum tipo de sistema de prova de trabalho ou prova de participação. O campo multi-institucional é baseado principalmente em blockchains privados com permissão, onde a participação é restrita às instituições que fazem transações entre si.

Meus interesses, em particular, estão no uso de blockchains em aplicativos de negócios e do setor público por dois motivos principais:

Primeiro, considero o blockchain como um próximo passo importante na evolução contínua da Internet, ajudando-nos a melhorar a segurança das transações e dados da Internet, desenvolvendo uma camada com os serviços criptografados padrão para comunicação, armazenamento e acesso a dados seguros. E, a longo prazo, as tecnologias blockchain podem melhorar significativamente a eficiência, a resiliência e o gerenciamento de aplicativos globais complexos envolvendo várias instituições.

Mas, embora eu tenha sido um pouco cético em relação às criptos, vários tópicos intrigantes relacionados a esse tema recentemente chamaram minha atenção, incluindo Tokens Não Fungíveis (NFTs), Finanças Descentralizadas (DeFi) e especialmente Web3. Esses vários tópicos foram bem explicados por Kevin Roose no The Latecomer’s Guide to Crypto, um artigo de 20 de março do NY Times.

“Cripto! Durante anos, parecia o tipo de tendência tecnológica fugaz que a maioria das pessoas poderia ignorar, como hoverboards ou Google Glass”, escreveu Roose. “Mas seu poder, tanto econômico quanto cultural, tornou-se grande demais para ser ignorado… Entender as criptomoedas agora – especialmente se você é naturalmente cético – é importante por alguns motivos.” Esses incluem:

A criptomoeda será transformadora. “Apesar de a terem pintado como uma besteira no início, a criptomoeda não é apenas mais um fenômeno estranho da internet. É um movimento tecnológico organizado, armado com ferramentas poderosas e hordas de crentes ricos, cujo objetivo é nada menos que uma revolução econômica e política total.” Sua cultura online faz parte de “um movimento ideológico robusto e bem financiado que tem sérias implicações para nosso futuro político e econômico”.

A Criptografia pode ser destrutiva. Se tivéssemos prestado mais atenção às mídias sociais em seus primeiros anos, poderíamos ter sido capazes de orientá-las em uma direção melhor e possivelmente evitar os problemas sérios que surgiram mais tarde em meados de 2010. “Entender a criptomoeda agora” é a melhor maneira de garantir que ela não se torne uma força destrutiva mais tarde. … Ninguém sabe ainda se a criptomoeda vai ou não ‘funcionar’, no sentido mais amplo.

… Mas há dinheiro e energia reais nisso, e muitos veteranos de tecnologia com quem conversei me disseram que a cena cripto de hoje parece, para eles, como 2010 novamente – com a tecnologia atrapalhando o dinheiro desta vez, em vez da mídia.

Crypto é uma chave geracional. O mundo das criptomoedas inclui diversas comunidades “que lutam umas com as outras constantemente, e muitas têm ideias muito diferentes sobre o que a criptomoeda deveria ser“. … “Se eu estivesse realmente tentando convencê-lo a aprender sobre criptografia, eu diria que pode ser uma espécie de chave-mestra geracional – talvez a maneira mais rápida de refrescar sua consciência cultural e decifrar as crenças e ações dos jovens de hoje , … conhecer alguns conceitos básicos de criptografia pode ajudar alguém perplexo com atitudes emergentes sobre dinheiro e poder a se sentir mais fundamentado.”

O Guia de Roose está organizado em cinco seções, cada uma consistindo em uma série de perguntas e respostas destinadas a explicar um tópico específico de criptografia: O básico, O que são DAOs?, O que são NFTs?, O que é DeFi? e O que é Web3?. Já que estou mais interessado em web3, vou focar nessa seção.

Quantidades significativas de capital, talento e energia estão indo agora para start-ups da web3. “As empresas de capital de risco investiram mais de US$ 27 bilhões em projetos relacionados a criptomoedas somente em 2021 – mais do que nos 10 anos anteriores combinados – e grande parte desse capital foi para projetos da web3. … E a indústria tornou-se um ímã para talentos de tecnologia, com muitos funcionários de grandes empresas de tecnologia deixando empregos confortáveis e estáveis para buscar suas fortunas na web3.”

Uma boa maneira de entender o web3 é compará-lo com web1 e web2. Web1, – a Internet original e a World Wide Web da década de 1990 e início dos anos 2000, – foi focada principalmente na publicação e acesso a informações em páginas da Web usando protocolos abertos como o HTTP. Web2, também conhecido como Web 2.0, surgiu em 2005 como a próxima fase da Internet, dando aos usuários a capacidade de criar e publicar seu próprio conteúdo em sites pessoais, blogs e plataformas de mídia social como Facebook, Twitter e YouTube. Com o tempo, a maior parte dessa atividade foi dominada e monetizada por um pequeno número de empresas superstars globais.

Existem vários estudos, visões e tendências sobre a web3. Alguns críticos veem a web3 como pouco mais do que hype, um esforço de rebranding para eliminar parte da bagagem cultural e política das criptomoedas. “Outros acreditam que é uma visão distópica de uma internet paga para jogar, na qual cada atividade e interação social se torna um instrumento financeiro a ser comprado e vendido.”

Por outro lado, alguns outros argumentam que a web3 substituirá as megaplataformas corporativas de hoje por redes baseadas em blockchain que combinam a infraestrutura aberta da web1 com a participação pública da web2, e que dará início a uma Internet mais aberta, empreendedora e intermediária – em uma economia digital livre. Seus defensores acreditam que a web3 dará aos criadores e usuários uma maneira de monetizar suas atividades e contribuições; que os envolverá na governança e na tomada de decisões das plataformas que apoiam seu trabalho; e que dará aos indivíduos mais privacidade e controle sobre seus dados, sendo menos dependentes de modelos de negócios baseados em publicidade e anúncios direcionados.

“Claro, esta é uma versão altamente idealista da web3, esboçada principalmente por pessoas que têm interesse financeiro em fazer isso acontecer”, disse Roose. “A realidade pode ser muito diferente.”

Um outro artigo muito bom sobre web3 é o Por que é muito cedo para se empolgar com a Web3, de Tim O’Reilly, fundador da O’Reilly Media. “Tem havido muita conversa sobre Web3 ultimamente, e como uma das pessoa que definiu ‘Web 2.0’ 17 anos atrás, muitas vezes me pedem para comentar”, escreveu O’Reilly.

A Internet original visava desenvolver uma rede global de computadores descentralizada “na qual ninguém precisa estar no comando, desde que todos façam o possível para seguir os mesmos protocolos e sejam tolerantes a desvios. Este sistema rapidamente superou todas as redes proprietárias e mudou o mundo. Infelizmente, o tempo provou que os criadores desse sistema eram muito idealistas, deixando de levar em conta os maus atores e, talvez mais importante, não antecipando a enorme centralização de poder que seria possibilitada pelo big data, mesmo em cima de um sistema descentralizado de rede.“

A Web3 agora visa substituir a confiança e as boas intenções por uma rede baseada em blockchain, onde transparência e irrevogabilidade são incorporadas à tecnologia. “Gosto do idealismo da visão da Web3, mas já estivemos lá antes”, disse O’Reilly. “Durante minha carreira, passamos por vários ciclos de descentralização e recentralização. O computador pessoal descentralizou a computação ao fornecer uma arquitetura de PC commodity que qualquer um poderia construir e que ninguém controlava. Mas a Microsoft descobriu como recentralizar a indústria em torno de um sistema operacional proprietário. O software de código aberto, a internet e a World Wide Web quebraram o domínio do software proprietário com software livre e protocolos abertos, mas em poucas décadas, Google, Amazon e outros construíram enormes novos monopólios baseados em big data.”

“Os desenvolvedores de Blockchain acreditam que desta vez encontraram uma resposta estrutural para a recentralização, mas tendo a duvidar disso. Uma pergunta interessante a ser feita é qual pode ser o próximo locus para centralização e controle. A rápida consolidação da mineração de bitcoin em um pequeno número de mãos por meio de menores custos de energia para computação indica um tipo de recentralização. Haverá outros.”

“Para que a Web3 se torne um sistema financeiro de propósito geral, ou um sistema geral de confiança descentralizada, ela precisa desenvolver interfaces robustas com o mundo real, seus sistemas jurídicos e a economia operacional”, acrescenta O’Reilly. “O dinheiro fácil a ser ganho especulando em ativos de criptomoedas parece ter distraído desenvolvedores e investidores do trabalho árduo de construir serviços úteis do mundo real.”

Concluindo, se “a Web3 anuncia o nascimento de um novo sistema econômico, vamos torná-lo um que aumente a verdadeira riqueza – não apenas a riqueza de papel para aqueles que tiveram a sorte de entrar cedo, mas bens e serviços que realmente mudam a vida e tornam a vida melhor para todos.”