Às duas da manhã, você observa o modelo de IA que acabou de falhar, e pensa pela N-ésima vez:

Será que os dados de treino foram realmente contaminados?

Como posso confiar neste resultado de previsão?

Por que, com cada contribuição minha, além de tornar a plataforma mais inteligente, não deixei nada em troca?

Estamos presos a um dilema de IA centralizada: quanto mais poderosa, menos transparente; quanto mais dependente, mais impotente.

Neste momento, o conceito de Perceptron Network me atingiu como uma bala. Ele não oferece uma cura, mas um conjunto de regras totalmente novas.

Sob essas regras:

Cada dado válido que você contribui é como doar um livro verificado para uma biblioteca pública, elevando sua reputação acadêmica, e não apenas aumentando o acervo da biblioteca.

Cada nó de raciocínio que você executa é como fornecer uma máquina de notariado confiável para a rede, e seu tempo de operação estável é sua credibilidade.

Todas as contribuições e demandas são automaticamente combinadas e liquidadas por contratos inteligentes na cadeia. Sem intermediários adulterando os dados, nem decisões de preço em caixas pretas.

Ele transforma a IA de um serviço em um mercado, um mercado impulsionado por credibilidade verificável, e não por ruído de marketing.

Claro, esse caminho é longo. Levar o mundo a passar de uma obsessão por quantidade de dados para valor de credibilidade é como um experimento social. Mas, ao enfrentar novamente aquela IA de caixa preta, o Perceptron pelo menos me deu esperança.

No futuro, talvez tenhamos o direito de escolher a confiabilidade, e não apenas a força.

@PerceptronNTWK @MindoAI