A OpenAI, startup apoiada pela Microsoft, abalou o mundo quando lançou em 30 de novembro do ano passado o amplamente popular ChatGPT. Agora, na última atualização, a empresa lançou em 14 de março uma versão mais poderosa do modelo de inteligência artificial, o GPT-4, que sucede a versão anterior 3.5 usada no ChatGPT.
Em termos simples, o GPT-4 é multimodal, o que significa que pode gerar conteúdo a partir de prompts de imagem e texto. Na essência GPT-4 é uma máquina para criar texto. Mas é muito boa nisso, e ser muito boa em criar texto acaba sendo confundida como alguém capaz de “entender e raciocinar” sobre o mundo.
“GPT-4 pode resolver problemas difíceis com maior precisão, graças ao seu conhecimento geral mais amplo e habilidades de resolução de problemas”
O sistema pode passar no exame da ordem dos advogados, resolver quebra-cabeças lógicos e até dar uma receita para usar as sobras com base em uma foto da sua geladeira – mas seus criadores alertam que ele também pode espalhar fatos falsos, incorporar ideologias perigosas e até enganar as pessoas, fazendo tarefas em seu nome.
E assim:
se você der ao GPT-4 uma pergunta de um exame da ordem dos EUA, ele escreverá um ensaio que demonstra conhecimento jurídico;
se você lhe der uma molécula medicinal e pedir variações, parecerá aplicar conhecimentos bioquímicos;
e se você pedir para ele contar uma piada sobre um peixe, ele parecerá ter senso de humor – ou pelo menos uma boa memória para piadas ruins.
O GPT-4 vai além do ChatGPT, pois possui um banco de memória mais amplo e uma contagem máxima de tokens de 32.768, o que se traduz em cerca de 64.000 palavras ou 50 páginas de texto.
É o mesmo que ChatGPT?
Não exatamente. Se o ChatGPT é o carro, então e o GPT-4 é o motor: uma poderosa tecnologia geral que pode ser moldada para vários usos diferentes, inclusive para uso em outras ferramentas como o Bing.
Com relação a versão anterior 3.5:
ele pode responder melhor a perguntas de matemática,
é levado a dar respostas falsas com menos frequência,
pode pontuar bastante em testes padronizados
“O GPT-4 supera o ChatGPT ao pontuar em percentis aproximados mais altos entre os participantes do teste”, disse o comunicado da OpenAI. “Passamos 6 meses tornando o GPT-4 mais seguro e mais alinhado. O GPT-4 tem 82% menos probabilidade de responder a solicitações de conteúdo não permitido e 40% mais probabilidade de produzir respostas factuais do que o GPT-3.5 em nossas avaliações internas“, disse o especialista da OpenAI.
O GPT-4 tem um senso de ética mais firmemente incorporado ao sistema do que a versão antiga: o ChatGPT pegou seu mecanismo original, GPT-3.5, e adicionou filtros na parte superior para tentar impedir que ele desse respostas a perguntas maliciosas ou prejudiciais. Agora, esses filtros são incorporados diretamente ao GPT-4, o que significa que o sistema se recusará educadamente a executar tarefas como classificar raças por atratividade, contar piadas sexistas ou fornecer diretrizes para sintetizar sarin.
O OpenAI incorporou mais feedback humano, incluindo o enviado pelos próprios usuários do ChatGPT, a fim de melhorar e aprimorar o comportamento do GPT-4. A empresa colaborou com mais de 50 especialistas para feedback inicial em domínios, incluindo segurança e proteção de IA.
De acordo com a OpenAI, mesmo com as melhorias feitas, GPT-4 tem algumas limitações semelhantes às de suas versões anteriores e é “menos capaz que os humanos em muitos cenários do mundo real“. O GPT-4 ainda luta com preconceitos sociais, alucinações e alertas adversários. Respostas imprecisas são conhecidas como “alucinações”, que têm sido um desafio para muitos programas de IA.
Aplicações
Mas o GPT-4 pode ser usado para alimentar mais do que chatbots, por exemplo:
Duolingo construiu uma versão dele em seu aplicativo de aprendizado de idiomas que pode explicar onde os alunos erraram, em vez de simplesmente dizer a eles a coisa certa a dizer;
Stripe está usando a ferramenta para monitorar sua sala de bate-papo em busca de golpistas;
Be My Eyes está usando um novo recurso, entrada de imagem, para construir uma ferramenta que pode descrever o mundo para uma pessoa cega e responder a perguntas de acompanhamento sobre isso.
O GPT-4 está incorporado à versão paga (US$ 20,00 por mês) ChatGPT Plus. Também está e disponível comercialmente para desenvolvedores de aplicações (Apps) via APIs (interfaces de programas de aplicação) pelo custo de US$ 0.0200 por 1000 tokens.
O GPT-4 (Generative Pré-trained Transformer – versão 4), uma ferramenta de Processamento de Linguagem natural (NLP) assim como os anteriores, incluindo a versão 3.5 utilizada no ChatGPT, foi construído sobre uma classe de tecnologias chamada Modelos de Linguagem Grandes (LLMs).
Um LLM é uma arquitetura de modelo de rede neural baseada em um componente chamado transformador. As tecnologias de transformadores foram originalmente desenvolvidas pelo Google em 2017 e têm sido objeto de intensa pesquisa e desenvolvimento desde então. Os LLMs trabalham revisando enormes volumes de texto, identificando as maneiras como as palavras se relacionam umas com as outras e construindo um modelo que lhes permite reproduzir textos semelhantes.
É importante ressaltar que, quando fazem uma pergunta, eles não estão “procurando” uma resposta. Em vez disso, eles estão produzindo uma sequência de palavras ao prever qual palavra seguiria melhor a anterior, levando em consideração o contexto mais amplo das palavras anteriores a ela. Em essência, eles estão fornecendo uma resposta de “senso comum” a uma pergunta. Isso também é conhecido como IA Generativa.
Embora os LLMs mais poderosos tenham mostrado sua capacidade de produzir respostas amplamente precisas em uma gama surpreendentemente ampla de tarefas, a precisão factual dessas respostas não pode ser garantida.
Uma Rede Neural Artificial usada em Aprendizagem Profunda (Deep Learning) é composta por um grande número de “neurônios”, que são fórmulas matemáticas simples que passam os resultados de seus cálculos para um ou mais neurônios do sistema. As conexões entre esses neurônios recebem “pesos” que definem a força do sinal entre os neurônios. Esses pesos também são chamados de parâmetros.
Um dos modelos por trás do ChatGPT (gpt-3.5-turbo) tem 175 bilhões de parâmetros. O número de parâmetros do GPT-4 não foi informado.
A dimensão destes modelos tem consequências importantes para o seu desempenho, mas também o custo e a complexidade da sua utilização. Por um lado, modelos maiores tendem a produzir textos mais semelhantes aos humanos e são capazes de lidar com tópicos para os quais podem não ter sido especificamente preparados. Por outro lado, construir o modelo e usar o modelo é extremamente intensivo em termos computacionais.
Não é por acaso que os modelos maiores e de melhor desempenho vieram de empresas gigantes de tecnologia ou startups financiadas por essas empresas: o desenvolvimento desses modelos provavelmente custa bilhões de dólares em computação em nuvem.
O GPT-4 utiliza-se também de uma Aprendizagem por Reforço de Feedback Humano (RLHF), uma técnica usada para alinhar LLMs com intenções humanas, baseada no treinamento de um modelo de recompensa para imitar o feedback e as intenções humanas. Este treinamento usa pares de geração de prompts de um conjunto de dados predefinidos, que leva um prompt e sua conclusão correspondente para gerar uma única “recompensa” ou uma pontuação de quão boa foi a conclusão. Esse modelo de recompensa é então alimentado em um pipeline com um LLM pré-treinado ou ajustado para melhorar constantemente os resultados do LLM, com base nas intenções humanas.
Resumindo
O GPT-4 é uma nova versão do modelo de inteligência artificial criado pela OpenAI, que sucede o ChatGPT. O GPT-4 é multimodal, o que significa que pode gerar conteúdo a partir de prompts de imagem e texto, e possui um banco de memória mais amplo e uma contagem máxima de tokens de 32.768 (aproximadamente 50 páginas de texto). Ele é capaz de resolver problemas difíceis com maior precisão, graças ao seu conhecimento geral mais amplo e habilidades de resolução de problemas. Em comparação com o ChatGPT, o GPT-4 também possui um senso de ética mais firmemente incorporado ao sistema, e filtros incorporados para evitar respostas maliciosas ou prejudiciais. O GPT-4 pode ser utilizado para alimentar diferentes ferramentas, como chatbots, aplicativos de aprendizado de idiomas, monitoramento de salas de bate-papo e tecnologia assistiva para pessoas cegas. Ele está incorporado à versão paga do ChatGPT Plus e disponível comercialmente para desenvolvedores via APIs.
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Recentemente foi realizado o Same Control Summit 2023 da GoNew conduzido por Anderson Godz, evento em que tive o prazer de palestrar sobre Tendências Tecnológicas junto com nosso caro amigo Flávio Pripas. Um retorno positivo de amigos sobre o conteúdo da palestra me incentivou a compartilhá-lo neste post, pois diz respeito à tecnologias que estão contribuindo com a transformação de organizações no mundo todo.
Sabemos bem que a transformação digital dos negócios começa pela cultura, com a mudança de modelos mentais de líderes e gestores, passando pela estratégia, seguindo por modelos de negócio, processos e outros elementos organizacionais que visam mudanças significativas e no aperfeiçoamento de produtos e serviços para uma melhor experiência de seus clientes. E só depois vem a tecnologia para a implementação de tais iniciativas.
Ao levantar relatórios de tendências de tecnologia fornecidos por diversas consultorias e artigos da Harvard Business Review entre outros materiais, usando da minha experiência em negócios e tecnologia, escolhi estas 10 tecnologias para usar em minha palestra, como segue, dando uma ênfase na Inteligência Artificial (IA) a qual sou pesquisador pelo Núcleo Decide da FEA-USP/CNPq e professor da disciplina Fundamentos de IA pela ESPM.
Inteligência Artificial
Deixando de lado muitas das definições conhecidas sobre Inteligência Artificial (IA), podemos dizer resumidamente que se trata de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
IA Generativa
A IA generativa é uma forma de IA que aprende uma representação digital de artefatos a partir de dados de amostra e a utiliza para gerar artefatos novos, originais e realistas que mantêm uma semelhança com os dados de treinamento, mas não os repetem: DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion e Imagen se destacaram na área de artes em 2022. Ao final do ano passado o lançamento do incrível ChatGPT (da OpenAI) conseguiu um milhão de usuários em 5 dias, pela facilidade de uso e habilidade desta aplicação Web para responder questões e até mesmo código em linguagem de computador.
Resumidamente, como funciona? O ChatGPT, por exemplo, é uma aplicação que utiliza um modelo de linguagem grande (Large Language Model – LLM) que inclui técnicas de aprendizado profundo (Deep Learning) para gerar um texto fácil de ler por um ser humano. É baseado na arquitetura GPT (Generative Pré-trained Transformer), que usa uma rede neural transformadora para processar e gerar texto. O modelo é pré-treinado em um conjunto massivo de texto, de livros, artigos, e websites, assim ele pode identificar padrões e estrutura da linguagem natural. Quando feita uma pergunta ou fornecido um texto como ponto inicial (Prompt), o modelo usa seu conhecimento adquirido no treinamento para gerar texto que continua o que foi dado como entrada de forma coerente e natural.
Isto levou a mídia dizer que 2023 será o ano da IA, por ter atingido pessoas e organizações do mundo todo, com um deslumbramento entusiástico, mesmo sabendo-se de algumas limitações, questões éticas, inconsistências e até mesmo erros que tecnologias em maturação podem gerar inicialmente.
IA Aplicada
A IA Aplicada é usada para resolver problemas de classificação, previsão e controle que automatizam, adicionam ou aumentam casos de uso de negócios do mundo real.
Longe de se pensar em uma IA genérica, ou até mesmo Singularidade (tempo em que a IA poderá eventualmente superar a capacidade humana), a IA aplicada é mais focada e restrita a problemas e necessidades organizacionais específicos, e atualmente está presente em praticamente todos os setores da economia e árias funcionais das organizações (operações, marketing, recursos humanos, finanças e outros). Em alguns casos a IA aplicada trata de automação de máquinas (robótica), sistemas e processos operacionais, mas na maioria dos casos atuais ela atua junto aos profissionais humanos, gerando informações para tomada de decisão melhores no dia-a-dia.
A IA aplicada envolve máquinas que exibem inteligência, abrangendo vários campos interconectados da tecnologia:
Aprendizado de Máquina (ML): subcampo da IA que usa métodos estatísticos e algoritmos para aprender com os dados;
Visão computacional: Subcampo de ML usando dados visuais, como imagens, vídeos e sinais 3-D, extraindo informações complexas e obtendo interpretações ricas;
Processamento de Linguagem Natural (NLP): Subcampo de ML que envolve processamento, geração e compreensão de dados baseados em linguagem, como texto escrito e palavra falada;
Aprendizado por reforço profundo: combinação de aprendizado profundo e aprendizado por reforço, no qual um agente toma decisões em um ambiente incerto usando algoritmos complexos inspirados em redes neurais cerebrais;
Grafo de conhecimento: Coleção de pontos de dados estruturados em uma rede para mostrar relacionamentos complexos entre si.
Muito do que se faz na IA aplicada é produzido via um subcampo da IA, conhecido como Aprendizado de Máquina ou Machine Learning que na sua essência funciona resumidamente da seguinte forma:
Muitos DADOS >> ALGORITMO >> MODELO (treinamento)
Novo Dado >> MODELO >> Resultado (execução)
Ou seja, a partir de muitos dados tratados apropriadamente e de um algoritmo pré-definido e configurado é feito o treinamento de aprendizagem da máquina, que gera um modelo que será posteriormente usado nas aplicações com novos dados para produzir os resultados desejados.
Empresas de grande porte, geralmente possuem infraestrutura tecnológica e profissionais qualificados (cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores) para tratar seus próprios dados e gerar seus próprios modelos, localmente ou via serviços cognitivos disponíveis em plataformas de desenvolvimento em nuvem.
Empresas de menor porte, já usufruem da IA, quando seus vendedores acessam aplicativos como Waze ou Google Maps para visitarem seus clientes, ou quando usam outros aplicativos ou sistemas que se utilizam de algoritmos e modelos prontos de inteligência artificial de forma “invisível”.
Apenas para exemplificar segue abaixo alguns casos de uso que utilizam as tecnologias de IA apresentadas acima.
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 66 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 165 bilhões em IA aplicada.
IA Descentralizada
IA descentralizada é a tendência de expandir o acesso a tecnologias avançadas de IA que estavam tradicionalmente disponíveis apenas para empresas com acesso a conjuntos de dados maciços, centralizados e proprietários.
Segundo a McKinsey, para o CIO ou CTO, o foco precisará estar em como retrabalhar suas arquiteturas para incorporar facilmente interfaces de programação de aplicativos (APIs), por exemplo, de OpenAI, Stability.AI – para incorporar “inteligência” em uma faixa mais ampla de aplicativos e processos.
IA Adaptável
A IA adaptável permite a mudança de comportamento do modelo após a implantação usando feedback em tempo real.
Segundo o Gartner, ela é usada para treinar continuamente os modelos e aprender em ambientes de desenvolvimento e em tempo de execução, com base em novos dados e metas ajustadas.
Celular 5G/6G, redes sem fio de baixa potência, satélites de baixa órbita terrestre e outras tecnologias suportam uma série de soluções digitais que podem impulsionar o crescimento e a produtividade em todos os setores.
Isso ajuda as redes a:
aumentar a cobertura geográfica,
reduzir a latência,
reduzir o consumo de energia,
aumentar a taxa de transferência de dados, e
aumentar a eficiência do espectro.
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 212 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 166 bilhões em Conectividade Avançada.
Internet das Coisas (IoT)
Internet das Coisas (IoT) em 2023, com muitos novos dispositivos tendo a capacidade de se comunicar e operar uns com os outros sem a necessidade de intervenção humana.
Isso significa que os ambientes doméstico e de trabalho em um futuro próximo estarão repletos de dispositivos interconectados digitalmente entre si. Com as velocidades alucinantes e a latência aprimorada das redes 5G, mais e mais dispositivos e serviços serão conectados uns aos outros.
Além de alimentar com dados sistemas e aplicações IA/ML na Indústria 4.0 (IIoT), é muito usada na computação de borda e em dispositivos vestíveis (wearables).
As tecnologias de mobilidade visam melhorar a eficiência e sustentabilidade do transporte terrestre e aéreo de pessoas e bens.
A mobilidade é definida por várias arenas em 4 dimensões disruptivas de mobilidade (ACES) e tecnologias adjacentes que permitem um transporte mais sustentável e eficiente.
ACES:
tecnologias Autônomas
tecnologias de veículos Conectados
tecnologias de Eletrificação
Soluções inteligentes de mobilidade
Tecnologias adjacentes:
tecnologias leves (exemplo: fibra de carbono)
descarbonização da cadeia de valor
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 139 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 236 bilhões em Mobilidade.
Computação em Nuvem e Borda
A computação em nuvem (cloud) e de borda (edge) envolve a distribuição de cargas de trabalho de computação em datacenters remotos e nós locais de rede para melhorar a soberania, autonomia, produtividade de recursos, latência e segurança dos dados.
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 88 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 136 bilhões em Computação em Nuvem e Borda.
Web3
A Web3 inclui plataformas e aplicativos que permitem mudanças em direção a uma internet futura e descentralizada com padrões e protocolos abertos, protegendo os direitos de propriedade digital, fornecendo aos usuários maior propriedade de seus dados e catalisando novos modelos de negócios.
Ela é baseada em um conjunto de protocolos mais descentralizados e governados pela comunidade que pode representar uma mudança de paradigma de autoridade e propriedade para indivíduos com implicações potencialmente de longo alcance.
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 20 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 110 bilhões em Web3.
Realidades Imersivas
As tecnologias de realidade imersiva usam tecnologias de detecção e computação espacial para ajudar os usuários a “ver o mundo de maneira diferente” por meio de realidade mista ou aumentada ou “ver um mundo diferente” por meio de realidade virtual.
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 10 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 30 bilhões em Realidades Imersivas.
Energia Limpa
As soluções de energia limpa ajudam a atingir emissões líquidas zero de gases de efeito estufa em toda a cadeia de valor de energia, desde a geração de energia até o armazenamento e distribuição de energia.
Entre os campos de atuação de energia limpa temos:
Sistemas de armazenamento estacionários
Rede Inteligente (Smart Grid)
Infraestrutura de carga (doméstica ou distribuída em postos de abastecimento de veículos)
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 258 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 257 bilhões em Energia Limpa.
Bioengenharia
A convergência de tecnologias biológicas e de informação melhora a saúde e o desempenho humano, transforma as cadeias de valor alimentar e cria produtos e serviços inovadores.
É definida por 4 arenas: biomoléculas, biossistemas, interfaces de biomáquinas e biocomputação; nos últimos anos, biomoléculas e biossistemas experimentaram desenvolvimentos generalizados.
Segundo a McKinsey, em 2018 foram investidos pelas organizações US$ 37 bilhões, enquanto que em 2021 foram investido US$ 72 bilhões em Energia Limpa.
Tecnologias Combinadas
Segundo a Harvard Business Review, para os executivos em 2023, o desafio não é apenas apostar em tendências individuais ou potencializar o talento da engenharia de software, mas pensar em como todas essas tecnologias podem criar novas possibilidades quando usadas em conjunto ou de forma convergente.
Exemplos:
Carro Elétrico Autônomo – computação em nuvem e em borda, IA e ML aplicadas que permitem a tomada de decisão autônoma e a lógica de condução; energia limpa e consumo sustentável que criam o núcleo da eletrificação de veículos por meio de novos compostos leves e avanços na capacidade da bateria, …
Vacinas de MRNA – uma combinação de tecnologias de bioengenharia, como genômica, IA aplicada e a industrialização de ML – aplicadas a outras doenças.
… muitas empresas combinam tecnologias diversas em seus projetos
Considerações finais
O conhecimento sobre Novas Tecnologias não é mais um tema apenas para especialistas de tecnologia, cabe a líderes, gestores, conselheiros e consultores acompanharem as tendências, inovações tecnológicas e principalmente os casos de uso de tais tecnologias em suas áreas funcionais e em empresas de seus setores de atuação.
“Web3, uma nova iteração da World Wide Web baseada na tecnologia blockchain, que incorpora conceitos como descentralização e economia baseada em tokens, ou ainda, um ecossistema online descentralizado habilitado pela tecnologia blockchain, que conecta pessoas, lugares e coisas, sejam elas físicas ou digitais. A promessa é de uma internet centrada no usuário, interoperável, transparente e segura que pode criar novas economias, novas classes de produtos e novos serviços.”
1. O básico da Economia de Tokens
1.1 Uma nova Web surgindo: Web3
Enquanto o Web2 foi uma revolução de front-end – cuja interface com o usuário permitia somente navegação e leitura/escrita como em sites de e-commerce e mídia social, a Web3 é uma revolução de back-end – que introduz uma camada de estado universal. É um conjunto de protocolos liderados pela blockchain, que pretendem reinventar a forma como a Internet é conectada no back-end, combinando a lógica da Internet com a lógica do computador.
A Internet que usamos hoje armazena e gerencia dados em servidores de instituições confiáveis. Na Web3, os dados são armazenados em várias cópias de uma rede P2P (par-a-par ou ponto-a-ponto), e as regras de gerenciamento são formalizadas no protocolo e garantidas pelo consenso da maioria de todos os participantes da rede, muitas vezes (mas nem sempre) incentivados com um token (que representa um ativo ou direito de acesso) de rede para suas atividades.
Ao contrário dos aplicativos centralizados executados em um único computador, os aplicativos descentralizados (Dapps) são executados em uma rede P2P de computadores. Eles existem desde o advento das redes P2P. Os aplicativos descentralizados não precisam necessariamente ser executados em uma blockchain.
Tanto a criptomoeda Bitcoin como a tecnologia blockchain subjacente não surgiram do nada. Elas estão enraizadas no início da história do computador e da Internet, construídas em décadas de pesquisa sobre redes de computadores, criptografia e teoria dos jogos.
1.2 Segurança dos Tokens: Criptografia
Criptografia é a prática e o estudo da comunicação segura na presença de terceiros. O objetivo é criar sistemas de informação que sejam resilientes contra espionagem, manipulação e outras formas de ataque.
A criptografia em blockchain é usada para identificar com confiança todos os atores da rede e permite a transparência das interações, mantendo a privacidade de todos os atores da rede.
A criptografia de chave pública é usada para provar a identidade de alguém com um conjunto de chaves criptográficas: uma chave privada e uma chave pública, que em combinação com uma transação cria nossa assinatura digital. Essa assinatura digital prova a propriedade de nossos tokens (criptomoedas ou outros ativos digitais) e nos permite controlá-los por meio de um software chamado “carteira” (wallet).
Semelhante a uma assinatura manuscrita, uma assinatura digital é usada para verificar se você é quem diz ser. Na blockchain do Bitcoin e em outras como a do Ethereum, as assinaturas digitais são funções matemáticas que fazem referência a um endereço de carteira específico que gerencia seus tokens em uma blockchain.
Uma função de hash é um algoritmo matemático que pode pegar qualquer tipo de entrada, como um texto (string), um arquivo de texto ou um arquivo de imagem, e o compila em uma string de saída de tamanho fixo chamada hash. É uma função unidirecional, o que significa que a única maneira de recriar os dados de entrada originais (mensagem) do hash é tentar todas as entradas possíveis para ver se elas produzem uma correspondência. Embora isso seja possível, é demorado e, portanto, caro.
“Proof-of-Work” é o mecanismo de consenso usado na Rede Bitcoin para garantir que as transações enviadas pela rede sejam válidas. O objetivo desse mecanismo é evitar o gasto duplo de tokens e ataques ao sistema, assumindo que todos os atores da rede podem ser potencialmente corruptos. Os hashes são usados para criar um quebra-cabeça matemático, que os atores da rede (nodes) precisam resolver para criar um bloco de transações verificadas. Esse processo é chamado de “mineração” e os “nós de mineração” precisam competir entre si para gerar um bloco válido de transações. Eles precisam realizar um trabalho computacional para resolver o quebra-cabeça, e é por isso que esse processo é chamado de “prova de trabalho”.
1.3 Bitcoin, Blockchain e outros: Gestão de Tokens
Blockchain é um livro-razão compartilhado e distribuído onde cópias imutáveis e criptografadas das informações que são armazenadas em diversos computadores (nodes) da rede. Tais informações neste livro-razão geralmente consistem de blocos de registros de transações feitas. Qualquer registro envolvido não pode ser alterado retroativamente, sem a alteração de todos os blocos subsequentes.
Todos os participantes (nodes) da rede têm acesso igual aos mesmos dados em tempo real. As transações executadas na rede são transparentes para todos os atores e podem ser rastreadas até sua origem.
O livro razão, armazenado em todos os computadores da rede P2P, garante que cada unidade de valor seja transferida apenas uma vez. Ele atua como um notário digital e um carimbo de data/hora publicamente verificável.
Ao contrário dos bancos de dados distribuídos, as blockchains permitem o controle distribuído, onde diferentes partes que não confiam umas nas outras podem compartilhar informações sem a necessidade de um administrador diferente.
Isso permite que contratos inteligentes imponham lógica de negócios e regras de governança por meio de consenso e podem ser vistos como o próximo nível de automação.
Blockchain baseia-se na ideia de redes P2P e fornece um conjunto de dados universal em que todos os atores podem confiar, mesmo que não se conheçam ou não confiem uns nos outros. Pessoas e instituições que não se conhecem ou confiam umas nas outras e que residem em países diferentes, sujeitas a diferentes jurisdições e que não possuem acordos juridicamente vinculativos entre si, agora podem interagir pela Internet sem a necessidade de terceiros confiáveis, como bancos, plataformas de Internet ou outros tipos de instituições de compensação.
Ideias em torno de redes P2P seguras por criptografia têm sido discutidas no meio acadêmico em diferentes estágios evolutivos desde a década de 1980. No entanto, antes do surgimento do Bitcoin, nunca houve uma implementação prática de uma rede P2P que conseguisse evitar o problema do gasto duplo, sem a necessidade de intermediários confiáveis garantindo a troca de valor.
O “problema do gasto duplo” refere-se ao fato de que na Internet atual, o dinheiro digital, na forma de um arquivo, pode ser copiado, e cópias desse mesmo arquivo digital poderiam ser enviadas de um computador para vários outros computadores ao mesmo tempo.
Mecanismos de consenso, como “prova de trabalho“, permitem o controle distribuído. Eles são baseados na combinação de incentivos econômicos e criptografia. A teoria dos jogos aplicada é usada para recompensar os atores da rede com um token de rede nativo. Este mecanismo de recompensa é projetado de forma que seja economicamente inviável enganar a rede. Isso torna extremamente difícil falsificar o blockchain, devido à imensa quantidade de poder de computação que seria necessário para fazê-lo. Ao contrário de blockchains públicos e sem permissão, em blockchains com permissão, todos validadores são membros de um consórcio.
A tecnologia de livro-razão distribuído (DLT) surgiu como um termo abrangente usado para descrever tecnologias que distribuem registros ou informações entre todos aqueles que os utilizam, seja de forma privada ou publicamente.
2. Contratos Inteligentes e Redes Tokenizadas
2.1 Contratos Inteligentes
Um contrato inteligente é um software autoaplicável gerenciado por uma rede P2P de computadores. Contratos inteligentes fornecem uma estrutura de coordenação e execução de acordos entre os participantes da rede, sem a necessidade de contratos legais tradicionais. Eles podem formalizar as relações entre pessoas e instituições e os bens que possuem pela Internet, sem a necessidade de intermediários confiáveis.
O termo “contrato inteligente” foi cunhado pela primeira vez por Nick Szabo em 1996 e precede o desenvolvimento de blockchains. Ainda era o início da Web quando Szabo apontou que a revolução digital não apenas criaria novas instituições, mas também formalizaria as relações econômicas e sociais.
Casos de uso de contratos inteligentes variam de simples a complexos. Eles podem ser usados para transações econômicas simples, como enviar dinheiro de A para B, registrar qualquer tipo de propriedade e direitos de propriedade, como registros de imóveis e propriedade intelectual, ou gerenciar o controle de acesso inteligente para a economia compartilhada. A forma mais complexa de um contrato inteligente é uma organização autônoma descentralizada (DAO). Os contratos inteligentes também podem ser usados para criar tokens.
Os contratos inteligentes têm o potencial disruptivo em muitos setores. Os casos de uso podem ser encontrados em bancos, seguros, energia, governo eletrônico, telecomunicações, indústria musical e cinematográfica, artes plásticas, mobilidade, educação e muito mais.
Oráculos são serviços de software que localizam e verificam ocorrências do mundo real e submetem essas informações a um contratos inteligentes, acionando automaticamente mudanças de estado na blockchain. A principal tarefa dos oráculos é fornecer esses valores ao contrato inteligente de maneira segura e confiável. Esses fluxos de dados são provenientes de software (aplicativo de Big Data) ou de hardware (Internet das Coisas).
2.2 Economia Institucional das Redes Tokenizadas
Blockchain e contratos inteligentes são tecnologias de governança que podem minimizar os dilemas existentes principal-agente das organizações e os riscos morais subsequentes. Os tokens de redes distribuídas fornecem uma nova forma de incentivos para alinhar interesses automaticamente na ausência de terceiros.
Dilemas principal-agente ocorrem quando o agente de uma organização tem o poder de tomar decisões em nome ou impactar o principal – outra pessoa ou entidade na organização. Exemplos disso podem ser administradores que atuam em nome de acionistas ou políticos que atuam em nome de cidadãos. Em tais configurações, o risco moral ocorre quando uma pessoa assume mais riscos do que normalmente faria, porque outra pessoa arca com o custo desses riscos. Esse dilema geralmente aumenta quando há uma assimetria de informação subjacente em jogo.
Governança refere-se às regras, normas e ações de como as pessoas interagem dentro de uma comunidade ou organização por meio de leis, normas, força ou linguagem. As regras de governança de uma organização ou grupo de pessoas passam a regular o processo de tomada de decisão entre todas as partes interessadas envolvidas.
As redes tokenizadas podem interromper as estruturas de governança tradicionais e desafiar as formas atuais de como a sociedade se organiza. Elas prometem uma coordenação mais descentralizada e espontânea pela Internet entre usuários que não se conhecem ou não confiam uns nos outros, geralmente chamadas de organizações descentralizadasautônomas(DAOs).
Desde o surgimento da Internet, surgiu uma vasta gama de tribos distribuídas da Internet, que culmina nas plataformas de mídia social de hoje. As redes tokenizadas da Web3 introduzem uma nova camada de governança, com a DAO como um novo organismo social para a Internet. Redes descentralizadas autônomas representam organismos vivos dinâmicos governados por protocolos executáveis por máquinas.
Uma DAO pode ser formalizado por um contrato inteligente. Os casos de uso variam de simples a complexos. A complexidade depende do número de partes interessadas, bem como do número e complexidade dos processos dentro dessa organização que serão regidos pelo contrato inteligente. Dependendo do propósito e das regras de governança da organização, esses casos de uso podem se assemelhar a empresas ou nações.
Os protocolos Blockchain são comparáveis à constituição e às leis governamentais dos estados-nação. Semelhante a uma rede blockchain pública e sem permissão, os estados-nação também têm um código, a constituição, que é pública e de código aberto. A diferença significativa é que as redes tokenizadas são autoaplicáveis.
2.3 Governança e Redes Tokenizadas
A governança no contexto de uma rede tokenizada como uma blockchain pública refere-se ao processo de obtenção de consenso social sobre a evolução do protocolo.
O consenso em torno de atualizações de protocolo pode ocorrer off-chain ou on-chain.
Os primeiros protocolos Blockchain, como Bitcoin e Ethereum, dependem de uma suposição simplista de “código é lei” e têm um governo social bastante espontâneo e não bem institucionalizada camada de governança que acontece “fora da cadeia“. Vários projetos de blockchain mais recentes introduziram vários modelos de “governança on-chain“, onde os mecanismos de governança são uma parte integral do protocolo.
Dependendo do protocolo, existem certas verificações e balanços em vigor, onde mineradores e detentores de tokens que executam nós completos podem adotar ou não as alterações propostas. As partes interessadas em uma rede tokenizada podem ser resumidas como (1) mineradores, (II) desenvolvedores, (III) usuários executando nós completos, (IV) usuários que não executam nós completos e (V) o ecossistema de negócios que pode atuar como um formador de mercado como corretoras, comerciantes, etc.
A questão de quanta coordenação pode ser feita “on-chain” versus “off-chain” não está resolvida. A questão não é qual abordagem é melhor, mas como podemos aplicar de forma significativa uma combinação de ambas as abordagens para resolver o processo de tomada de decisão em grandes ambientes multistakeholder. Supõe-se que uma certa quantidade de coordenação on-chain torna a coordenação global mais fácil, mas não resolve o fator humano.
3. Economia de Tokens
3.1 Tokens
Tokens criptográficos referem-se a ativos ou direitos de acesso, gerenciados por um contrato inteligente e um livro-razão distribuído (DLT) subjacente. Eles são acessíveis apenas pela pessoa que possui a chave privada desse endereço e só podem ser assinados usando essa chave privada.
Tokens podem representar qualquer coisa, desde uma reserva de valor até um conjunto de permissões no mundo físico, digital e jurídico. Eles facilitam a colaboração entre mercados e jurisdições e permitem uma interação mais transparente, eficiente e justa entre os participantes do mercado, a custos baixos. Os tokens também podem incentivar um grupo autônomo de pessoas a contribuir individualmente para um objetivo coletivo. Esses tokens são criados mediante a comprovação de um determinado comportamento.
Tokens não são uma coisa nova e existem desde muito antes do surgimento do blockchain. Tradicionalmente, os tokens podem representar qualquer forma de valor econômico. Os tokens também são usados na computação, onde podem representar um direito de realizar alguma operação ou gerenciar direitos de acesso. Uma forma mais tangível de tokens de computador são os códigos de rastreamento que você obtém para rastrear sua encomenda com serviços postais ou QRcodes (tickets) que fornecem acesso a um trem ou avião.
O termo “token” é simplesmente uma metáfora. Ao contrário do que a metáfora pode sugerir um token não representa um arquivo digital que é enviado de um dispositivo para outro. Ao invés disso, refere-se a ativos e/ou direitos de acesso que são gerenciados coletivamente por uma rede de computadores, uma rede blockchain ou outro livro-razão distribuído.
Os tokens criptográficos representam um conjunto de regras, codificadas em um contrato inteligente – o contrato token. Cada token pertence a um endereço blockchain. Esses tokens são acessíveis por meio de um software, uma carteira que se comunica com o blockchain e gerencia o par de chaves público-privadas relacionadas ao endereço do blockchain. Somente a pessoa que possui a chave privada desse endereço pode acessar os respectivos tokens.
Essa pessoa pode ser considerada o proprietário ou guardião desses tokens. O proprietário pode iniciar a transferência do ativo assinando com sua chave privada, que por sua vez gera uma assinatura digital. Quem perder a chave privada, perderá o acesso aos seus fundos.
A identificação de diferentes propriedades de um token pode ser usada como uma primeira etapa para ajustar uma estrutura de classificação futura e também usada para técnicas de modelagem ao desenvolver o token. As perspectivas mais importantes das quais podemos deduzir as propriedades de um token são: (1) técnica; (11) dos direitos; (III) da fungibilidade (IV) da transferibilidade; (V) de durabilidade; (VI) regulatória (VII) de incentivo; (VIII) da oferta; e (IX) de fluxo de token.
Embora muitos tokens emitidos nos primeiros anos de blockchains e vendas de tokens representassem tokens fungíveis, temos os tokens não fungíveis (NFTs) muito diversificados que podem exceder em muito o impacto dos tokens nativos de blockchain ou outros tokens fungíveis.
Enquanto os tokens fungíveis são idênticos e intercambiáveis (exemplo: criptomoedas), os tokens não fungíveis são únicos por natureza (exemplo: representações digitais de obras de arte), com propriedades variadas que podem ser distinguidas umas das outras.
3.2 O Futuro do Dinheiro
Em uma economia de mercado baseada na divisão do trabalho e dinheiro emitido por órgãos governamentais, o papel do dinheiro é facilitar a troca de bens e serviços. Isso torna a troca econômica muito mais eficiente do que as economias de troca, evitando ineficiências de tais sistemas, como o problema da “coincidência de desejos”.
O dinheiro provou ser uma tecnologia eficiente para intermediar a troca de bens e serviços, fornecendo uma ferramenta para comparar valores de objetos diferentes. Tem diferentes funções e propriedades: (1) meio de troca; (II) medida de valor e unidade de conta em que a dívida pode ser denominada; e como (III) reserva de valor.
Para cumprir suas várias funções, o dinheiro deve ter certas propriedades, que incluem (I) liquidez, (II) fungibilidade, (III) durabilidade, (IV) portabilidade, (V) cognoscibilidade e (VI) estabilidade. Ele também precisa de algumas (VII) medidas incorporadas para evitar a falsificação.
Nas economias modernas, o tipo de dinheiro dominante é a chamada (I) moeda fiduciária. Prévio à existência de moedas fiduciárias modernas, tínhamos (II) moeda-mercadoria e (III) dinheiro representativo.
Embora o Bitcoin tenha sido originalmente projetado com o objetivo de criar dinheiro P2P sem bancos, a tecnologia blockchain subjacente que faz isso acontecer provou ser uma porta de entrada para um novo tipo de criação de valor econômico. Incentiva contribuições individuais para um objetivo público: uma rede de pagamento P2P. É um token e uma rede de pagamento.
Tokens de protocolo como Bitcoin ou Ether são necessários para pagar transações em suas respectivas redes. Eles representam o “curso legal” da rede, necessário para pagar pelos serviços de rede. A remessa P2P é a infraestrutura pública que a Rede Bitcoin fornece. As taxas de transação para essas remessas precisam ser pagas com tokens BTC. A computação P2P é a infraestrutura pública que a Rede Ethereum fornece. As taxas de transação para cálculo de contratos inteligentes precisam ser pagas com o token nativo, ETH. O armazenamento de arquivos P2P é a infraestrutura pública que, por exemplo, a Rede Sia oferece. As taxas de transação para serviços de armazenamento de arquivos precisam ser pagas com o token nativo, SIA ou outro token de serviços de armazenamento.
Atualmente, a maioria dos tokens não cumpre uma das propriedades mais importantes do dinheiro: estabilidade de valor e, até certo ponto, fungibilidade. A usabilidade também é um problema como uma barreira de entrada para a potencial adoção em massa, pois ainda há muitos problemas em relação à escalabilidade da infraestrutura de blockchain e usabilidade da carteira. Sem melhor usabilidade, os tokens não podem cumprir seu papel como um meio de troca amplamente aceito.
3.3 Tokens Estáveis
A estabilidade do valor é uma das funções mais importantes do dinheiro para servir como meio de troca. O objetivo dos tokens estáveis é fornecer uma reserva de valor, unidade de troca e unidade de conta representada por um token criptográfico, que mantém um valor estável em relação a um preço-alvo, como EUR, USD ou Real.
O objetivo do Bitcoin era criar dinheiro eletrônico P2P. Enquanto o protocolo subjacente introduziu um algoritmo de consenso inovador, o protocolo define apenas uma política monetária que simplesmente regula e limita a quantidade de tokens cunhados ao longo do tempo. O protocolo não fornece um algoritmo econômico sofisticado que garanta a estabilidade de preços.
Assim como desenvolver um algoritmo de consenso seguro exigiu décadas de pesquisa e desenvolvimento, uma quantidade equivalente de rigor acadêmico é necessária quando se trata de desenvolver aspectos de política monetária de dinheiro eletrônico P2P. No entanto, não há necessidade de reinventar a roda. Há muito que se pode aprender com a macroeconomia e décadas de experiência com políticas monetárias definidas por governos e bancos centrais tentando alcançar a estabilidade da moeda – tanto o que fazer quanto o que não fazer.
Tokens de protocolo de última geração são impraticáveis para pagamentos do dia a dia. Sem um meio de troca estável que possa ser gerenciado pelo blockchain subjacente, nenhuma parte de um contrato inteligente pode confiar no preço denominado de um determinado token. Essa falta de estabilidade de preços levou ao surgimento de tokens estáveis nos últimos anos. Seu objetivo é remover a extrema volatilidade dos preços para abrir caminho para o uso comercial de tokens.
Tokens estáveis são blocos de construção indispensáveis para uma economia próspera de tokens; de outra forma, contratos inteligentes e aplicativos descentralizados continuarão sendo fenômenos marginais, pois representam um alto risco para ambas as partes de um contrato inteligente, o comprador e o vendedor. As empresas provavelmente não aceitarão tokens em grande escala, se seu valor puder cair drasticamente em um curto período de tempo. Elas precisariam cobrir deltas de preços enquanto os pagamentos estão sendo processados. Salários ou quaisquer outros pagamentos recorrentes, como aluguel, pagamentos de serviços públicos etc., não podem ser denominados ou planejados de forma confiável com tokens instáveis.
Tipos de tokens estáveis: (1) tokens estáveis garantidos por ativos; (II) tokens estáveis garantidos ou (III) Ações de senhoriagem.
3.4 Tokens de Negociação, Trocas Atômicas e DEX
Enquanto blockchains e outros ledgers distribuídos permitem a transferência de tokens com intermediários, eles permitem apenas a remessa P2P de seus próprios tokens. Como os tokens criam apenas um blockchain específico, esses tokens não podem se mover entre as redes por motivos de interoperabilidade. A compra e venda de tokens ainda requer provedores de serviços centralizados.
As corretoras online oferecem serviços para quem deseja comprar e vender tokens. Elas agem como intermediários confiáveis e parecem ter se tornado os novos portais que decidem quais tokens são negociados e quais não.
As corretoras atuam como formadoras de mercado. Elas influenciam o destino de um token decidindo em incluí-los ou não.
A maioria das corretoras hoje são centralizadas (CEX), o que significa que elas atuam como intermediárias entre compradores e vendedores de tokens. Elas permitem a compra e venda simples de tokens, também contra moedas fiduciárias, e fornecem fácil criação de carteira e gerenciamento de contas, incluindo a proteção de chaves privadas.
Cuidado! As corretoras centralizadas são um serviço importante nesta nova economia de tokens, mas têm pontos únicos de falha, sendo vulneráveis a hack, má administração, volatilidade de volume ou censura.
A interoperabilidade geral do blockchain pode ser uma solução para esse problema. trocas (swaps) atômicas são outra solução, com viabilidade mais imediata.
As swapsatômicas permitem a negociação entre cadeias P2P e podem ser executados diretamente entre blockchains separados, de carteira para carteira, sem um intermediário confiável como as corretoras. Eles usam um tipo de contrato inteligente chamado HTLC (hash time-locked contract) para proteger a transação, certificando-se de que ambas as partes da negociação cumpram os requisitos da transação.
As trocas atômicas não resolvem o problema da “coincidência de desejos“. Elas beneficiarão apenas as pessoas que conhecem outra pessoa que está disposta a comprar a quantidade exata de tokens que você está vendendo, pela quantidade exata de tokens que deseja comprar, exatamente ao mesmo tempo. A probabilidade de isso acontecer para investidores de varejo é bastante baixa. As trocas descentralizadas, no entanto, poderiam resolver ambos os problemas.
Corretoras descentralizadas (DEX) são aplicativos descentralizados executados em um livro-razão distribuído, onde as pessoas que desejam trocar tokens podem postar os tokens que desejam vender, contra tokens que outros desejam vender. Elas tentam combater todas as desvantagens das corretoras centralizadas, mantendo-se fiéis à ideologia descentralizada da Web3. Isso permitiria que estranhos trocassem tokens sem a necessidade de uma autoridade central nos assentamentos.
Uma corretora totalmente descentralizada faria uso de trocas atômicas ou tecnologia semelhante, com uma camada de descoberta adicional que permite a negociação entre dois proprietários de tokens casuais que não se conhecem e, de outra forma, não saberiam como se encontrar. No entanto, a maioria das corretoras autoproclamadas descentralizadas está longe de ser totalmente descentralizada.
Considerações Finais
A economia de tokens é uma realidade que tem acontecido e evoluído muito rapidamente, ela faz parte de uma rede descentralizada P2P suportada por blockchain e outras tecnologias. Ela possibilita junto com contratos inteligentes, aplicações descentralizadas, e outros recursos uma nova Web, conhecida como Web3, mais segura, mais confiável e mais focada nos indivíduos.
O texto deste artigo trata-se de uma tradução adaptada dos resumos dos capítulos do livro “Token Economy: How Blockchain and Smart Contracts Revolutionize the Economy” de Shermin Voshmgir, 2019.
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