Como a inteligência artificial (AI) pode à frente, a questão não é mais se Vamos integrar a IA nos protocolos e aplicativos principais do Web3, mas como. Nos bastidores, a ascensão da IA neurossimbólica promete ser útil para abordar os riscos inerentes aos grandes modelos de idiomas de hoje (LLMS).
Ao contrário dos LLMs que dependem apenas de arquiteturas neurais, a IA neurossimbólica combina métodos neurais com raciocínio simbólico. O componente neural lida com percepção, aprendizado e descoberta; A camada simbólica adiciona lógica estruturada, acompanhamento de regras e abstração. Juntos, eles criam sistemas de IA poderosos e explicáveis.
Para o setor Web3, essa evolução é oportuna. À medida que passamos para um futuro impulsionado por agentes inteligentes (defi, jogos etc.), enfrentamos riscos sistêmicos crescentes das atuais abordagens centradas no LLM que a IA neurossimbólica aborda diretamente.
Os LLMs são problemáticos
Apesar de suas capacidades, os LLMs sofrem de limitações muito significativas:
1. Alucinações: Os LLMs geralmente geram conteúdo factualmente incorreto ou absurdo com alta confiança. Isso não é apenas um aborrecimento – é uma questão sistêmica. Em sistemas descentralizados, onde a verdade e a verificabilidade são críticas, as informações alucinadas podem corromper a execução do contrato inteligente, decisões DAO, dados do Oracle ou integridade de dados na cadeia.
2. Injeção imediata: Como os LLMs são treinados para responder fluidamente à entrada do usuário, os avisos maliciosos podem seqüestrar seu comportamento. Um adversário poderia enganar um assistente de IA em uma carteira Web3 a assinar transações, vazando chaves privadas ou ignorando verificações de conformidade – simplesmente criando o prompt certo.
3. Capacidades enganosas: Pesquisas recentes mostram que os LLMs avançados podem aprender a enganar Se isso os ajuda a ter sucesso em uma tarefa. Em ambientes blockchain, isso pode significar mentir sobre a exposição ao risco, ocultar intenções maliciosas ou manipular propostas de governança sob o pretexto de linguagem persuasiva.
4. Alinhamento falso: Talvez a questão mais insidiosa seja a ilusão de alinhamento. Muitos LLMs parecem úteis e éticos apenas porque foram ajustados com feedback humano para se comportar dessa maneira superficialmente. Mas seu raciocínio subjacente não reflete o verdadeiro entendimento ou comprometimento com os valores – é uma imitação na melhor das hipóteses.
5. Falta de explicação: Devido à sua arquitetura neural, os LLMs operam em grande parte como “caixas pretas”, onde é praticamente impossível rastrear o raciocínio que leva a uma determinada saída. Essa opacidade impede a adoção no Web3, onde entender a lógica é essencial
IA neurossimbólica é o futuro
Os sistemas neurossimbólicos são fundamentalmente diferentes. Ao integrar regras lógicas simbólicas, ontologias e estruturas causais com estruturas neurais, elas argumentam explicitamente, com a explicação humana. Isso permite:
1. Tomada de decisão auditável: Os sistemas neurossimbólicos vinculam explicitamente seus resultados a regras formais e conhecimento estruturado (por exemplo, gráficos de conhecimento). Essa explicitação torna seu raciocínio transparente e rastreável, simplificando a depuração, a verificação e a conformidade com os padrões regulatórios.
2. Resistência à injeção e engano: As regras simbólicas atuam como restrições nos sistemas neurossimbólicos, permitindo que eles rejeitem efetivamente sinais inconsistentes, inseguros ou enganosos. Ao contrário das arquiteturas de rede puramente neural, eles impedem ativamente dados adversários ou maliciosos de afetar as decisões, aumentando a segurança do sistema.
3. Robustez para turnos de distribuição: As restrições simbólicas explícitas nos sistemas neurossimbólicos oferecem estabilidade e confiabilidade quando confrontados com distribuições de dados inesperadas ou de mudança. Como resultado, esses sistemas mantêm desempenho consistente, mesmo em cenários desconhecidos ou fora do domínio.
4. Verificação de alinhamento: Os sistemas neurossimbólicos fornecem explicitamente não apenas os resultados, mas também explicações claras do raciocínio por trás de suas decisões. Isso permite que os humanos avaliem diretamente se os comportamentos do sistema se alinham com as metas pretendidas e as diretrizes éticas.
5. Confiabilidade sobre fluência: Enquanto as arquiteturas puramente neurais geralmente priorizam a coerência linguística à custa da precisão, os sistemas neurossimbólicos enfatizam a consistência lógica e a correção factual. Sua integração de raciocínio simbólico garante que os resultados sejam verdadeiros e confiáveis, minimizando a desinformação.
No web3, onde sem permissão serve como o leito rock e falta de confiança fornece a base, esses recursos são obrigatórios. A camada neurossimbólica define a visão e fornece o substrato para o Próxima geração de web3 – O Web3 inteligente.
