A seguir, um artigo de opinião de Rob Viglione, CEO da Horizen Labs.
A inteligência artificial deixou de ser um sonho de ficção científica para se tornar uma realidade que já está remodelando indústrias que vão da saúde às finanças, com agentes autônomos de IA no comando. Esses agentes são capazes de colaborar com mínima supervisão humana e prometem eficiência e inovação sem precedentes. No entanto, à medida que proliferam, o mesmo acontece com os riscos: como garantimos que eles estão fazendo o que pedimos, especialmente quando comunicam e treinam com dados sensíveis e distribuídos?
O que acontece quando agentes de IA que compartilham registros médicos confidenciais são invadidos? Ou quando dados corporativos sensíveis sobre rotas de fornecimento de risco passadas entre agentes de IA vazam e navios de carga se tornam alvos? Ainda não vimos uma história de grande impacto como essa, mas é apenas uma questão de tempo – se não tomarmos precauções adequadas com nossos dados e como a IA interage com eles.
No mundo atual, impulsionado pela IA, as provas de conhecimento zero (ZKPs) são uma tábua de salvação prática para mitigar os riscos de agentes de IA e sistemas distribuídos. Elas atuam como um fiscalizador silencioso, verificando se os agentes estão seguindo os protocolos, sem jamais expor os dados brutos por trás de suas decisões. As ZKPs não são mais teóricas – já estão sendo implementadas para verificar a conformidade, proteger a privacidade e aplicar a governança sem sufocar a autonomia da IA.
Durante anos, confiamos em suposições otimistas sobre o comportamento da IA, assim como rollups otimistas, como Arbitrum e Optimism, assumem que as transações são válidas até que se prove o contrário. Mas, à medida que os agentes de IA assumem papéis mais críticos – gerenciando cadeias de suprimentos, diagnosticando pacientes e executando negociações – essa suposição é uma bomba-relógio. Precisamos de verificação de ponta a ponta, e as ZKPs oferecem uma solução escalável para provar que nossos agentes de IA estão seguindo as instruções, mantendo seus dados privados e sua independência intacta.
Comunicação de Agentes Exige Privacidade + Verificabilidade
Imagine uma rede de agentes de IA coordenando uma operação de logística global. Um agente otimiza rotas de remessa, outro prevê a demanda e um terceiro negocia com fornecedores – todos compartilhando dados confidenciais, como preços e níveis de estoque.
Sem privacidade, essa colaboração corre o risco de expor segredos comerciais a concorrentes ou reguladores. E sem verificação, não podemos ter certeza de que cada agente está seguindo as regras – digamos, priorizando rotas de remessa ecológicas, conforme exigido por lei.
As provas de conhecimento zero resolvem esse duplo desafio. As ZKPs permitem que os agentes provem que estão seguindo as regras de governança sem revelar seus dados de entrada subjacentes. Além disso, as ZKPs podem manter a privacidade dos dados, garantindo que os agentes tenham interações confiáveis.
Esta não é apenas uma correção técnica; é uma mudança de paradigma que garante que os ecossistemas de IA possam escalar sem comprometer a privacidade ou a responsabilidade.
Sem Verificação, Redes ML Distribuídas São uma Bomba-Relógio
A ascensão do aprendizado de máquina distribuído (ML) – onde modelos são treinados em conjuntos de dados fragmentados – é um divisor de águas para campos sensíveis à privacidade, como a saúde. Hospitais podem colaborar em um modelo de ML para prever resultados de pacientes sem compartilhar registros brutos dos pacientes. Mas como sabemos que cada nó nessa rede treinou sua parte corretamente? Atualmente, não sabemos.
Estamos operando em um mundo otimista, onde as pessoas são apaixonadas por IA e não se preocupam com os efeitos em cascata que um erro grave pode causar. Mas isso não se sustentará quando um modelo mal treinado diagnosticar um paciente ou fizer uma negociação terrível.
As ZKPs oferecem uma maneira de verificar se todas as máquinas em uma rede distribuída fizeram seu trabalho – se treinaram nos dados corretos e seguiram o algoritmo certo – sem forçar cada nó a refazer o trabalho. Aplicado ao ML, isso significa que podemos atestar criptograficamente que a saída de um modelo reflete o treinamento pretendido, mesmo quando os dados e o cálculo são divididos entre continentes. Não se trata apenas de confiança; trata-se de construir um sistema onde a confiança não é necessária.
Agentes de IA são definidos por autonomia, mas autonomia sem supervisão é uma receita para o caos. A governança verificável de agentes, impulsionada por ZKPs, encontra o equilíbrio certo; ela aplica regras em um sistema multiagente, preservando a liberdade de operação de cada agente. Ao incorporar a verificabilidade na governança de agentes, podemos criar um sistema flexível e preparado para o futuro, orientado por IA. As ZKPs podem garantir que uma frota de carros autônomos siga os protocolos de tráfego sem revelar suas rotas, ou que um conjunto de agentes financeiros siga os limites regulatórios sem expor suas estratégias.
Um Futuro Onde Confiamos em Nossas Máquinas
Sem ZKPs, estamos jogando um jogo perigoso. A comunicação não governada entre agentes corre o risco de vazamentos de dados ou conluio (imagine agentes de IA priorizando secretamente o lucro sobre a ética). O treinamento distribuído não verificado também convida a erros e adulteração, o que pode minar a confiança nas saídas da IA. E sem governança aplicável, ficamos com um cenário caótico de agentes agindo de forma imprevisível. Esta não é uma base sobre a qual podemos confiar a longo prazo.
Os riscos estão aumentando. Um relatório de Stanford HAI de 2024 adverte que há uma séria falta de padronização em relatórios responsáveis de IA e que as principais preocupações relacionadas à IA das empresas incluem privacidade, segurança de dados e confiabilidade. Não podemos esperar por uma crise antes de agir. As ZKPs podem antecipar esses riscos e nos dar uma camada de garantia que se adapta ao crescimento explosivo da IA.
Imagine um mundo onde cada agente de IA carrega um “crachá” criptográfico – uma prova ZK que garante que ele está fazendo o que deveria, desde conversar com colegas até treinar dados dispersos. Não se trata de sufocar a inovação; trata-se de exercê-la com responsabilidade. Felizmente, padrões como a Iniciativa ZKP 2025 do NIST também acelerarão essa visão, garantindo interoperabilidade e confiança entre as indústrias.
Está claro que estamos em uma encruzilhada. Agentes de IA podem nos impulsionar para uma nova era de eficiência e descoberta, mas apenas se pudermos provar que eles estão seguindo ordens e sendo treinados corretamente. Ao abraçar as ZKPs, não estamos apenas protegendo a IA; estamos construindo um futuro onde autonomia e responsabilidade podem coexistir, impulsionando o progresso sem deixar os humanos no escuro.
