A Infraestrutura Humana da Pi para IA: 526 Milhões de Tarefas Concluídas por uma Força de Trabalho Distribuída de 1 Milhão de Humanos

A IA está a avançar rapidamente, mas a parte mais difícil de construir sistemas fiáveis continua a ser profundamente humana. Para as empresas que melhoram modelos, ajustam a qualidade de inferência ou escalam a rotulagem e avaliação de dados, o contributo humano continua a ser essencial.

Construir modelos robustos não é apenas uma questão de mais capacidade de computação: a IA precisa de contributo humano no ciclo para refinar resultados, definir qualidade, verificar correção, resolver ambiguidade e garantir que os sistemas são realmente úteis para as pessoas.

Os métodos de reforço não humano e de treino automatizado podem ser poderosos em contextos restritos ou bem definidos, ajudando a escalar a otimização e a melhorar a eficiência. Mas continuam a ser limitados de formas importantes: muitas vezes otimizam proxies em vez das verdadeiras preferências humanas, podem ser vulneráveis a reward hacking, e têm dificuldade em capturar plenamente a nuance, a legitimidade, as normas em mudança e o julgamento humano no mundo real.

É por isso que, independentemente dos avanços nos métodos automatizados, o contributo humano continua a ser essencial para o refinamento da IA.

Desafios práticos do contributo humano na IA

A necessidade de contributo humano cria desafios operacionais significativos para as empresas de IA.

1. Escala: As empresas de IA precisam de contributo humano em escala. Isto torna-se ainda mais importante em áreas emergentes como a robótica e a IA física, onde um avanço futuro pode depender de modelos base treinados em quantidades massivas de dados gerados por humanos sobre ambientes físicos e interações no mundo real. Assim como os dados à escala da internet foram uma condição fundamental para o surgimento de grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, dados humanos em grande escala sobre o mundo físico podem ser uma condição fundamental para um avanço semelhante na robótica. Pessoas reais podem ajudar a fornecer este tipo de dados, incluindo através de ambientes digitais ou virtuais que capturam ações humanas, movimento, interação com objetos, navegação e conclusão de tarefas no espaço.
2. Autenticidade: O contributo humano em escala só é valioso se vier de pessoas reais e cumprir um padrão de qualidade fiável. As empresas de IA precisam de formas de verificar identidade, eliminar bots e garantir que as respostas são precisas, fidedignas e úteis. Sem essas proteções, os sistemas com humano no ciclo tornam-se vulneráveis a fraude, contributos de baixa qualidade e sinais de treino fracos.
3. Custo: Sistemas com humano no ciclo de qualidade e autênticos são dispendiosos de construir, operar e utilizar. As empresas precisam de infraestrutura para alojar tarefas, atrair participantes, verificar contribuidores, distribuir trabalho e suportar participação em grande escala mas flexível, sem mencionar o custo da própria mão de obra em moedas fiduciárias. Em escala, o encargo operacional não é apenas a própria mão de obra, mas a plataforma, coordenação, verificação e sistemas de pagamento necessários para tornar essa mão de obra utilizável.

Demonstrado em escala: a força de trabalho humana verificada da Pi Network

A Pi Network já construiu a solução: apresentando a força de trabalho em grande escala, distribuída globalmente, de participantes humanos com identidade verificada já ativos dentro do ecossistema Pi.

Num único exemplo da escala e capacidade desta força de trabalho, mais de um milhão de indivíduos verificados completaram mais de 526 milhões de tarefas de validação na rede. Estas tarefas faziam parte do sistema KYC nativo do Pi, e o trabalho dos validadores KYC foi pago diretamente em tokens Pi. Ao contrário de muitas outras ferramentas KYC, o KYC do Pi combina de forma única a automação de IA com o poder da sua enorme força de trabalho humana distribuída para realizar a verificação precisa e eficiente de mais de 18 milhões de pessoas em mais de 200 países e regiões. As mais de 18 milhões de pessoas com identidade verificada podem, por sua vez, também aderir ao mercado de tal força de trabalho.

A solução do Pi cria uma nova base para plataformas de IA e digitais que precisam de contributo humano autêntico, ativo e pronto a participar em tarefas de complexidade simples a média. Como os contribuidores têm verificação KYC, as empresas que utilizam a força de trabalho humana distribuída do Pi podem reduzir a exposição a bots, fraude e mão de obra não verificável, cumprindo desde o início requisitos importantes de confiança e conformidade.

O significado disto vai mais longe. Uma força de trabalho global traz localização incorporada em línguas, regiões e contextos culturais, tornando possível gerar dados, julgamentos e feedback mais relevantes para produtos destinados a uso no mundo real. E ao contrário de muitas alternativas no mercado sem um número substancial de humanos reais, a rede do Pi com dezenas de milhões de pessoas reais já demonstrou a sua capacidade de fornecer contributo humano em escala, tendo concluído mais de meio milhar de milhões de tarefas. Isso significa que as empresas não estão apenas a obter acesso a mão de obra, mas a uma infraestrutura de coordenação humana mensurável.

Infraestrutura de pagamento e incentivo do Pi para trabalho humano distribuído e global

A mão de obra humana em grande escala só é útil se puder ser paga de forma eficiente, globalmente, e à escala de milhões de pessoas a completar centenas de milhões de tarefas. Com compensação suportada em Pi, ou no token próprio de uma empresa através do Pi Launchpad, o modelo da Pi Network abre uma nova forma de alinhar trabalho, incentivos e crescimento do ecossistema. Isto é essencial à medida que os modelos fiduciários tradicionais podem tornar-se menos adequados à participação global, flexível e baseada em tarefas.

Infraestrutura de pagamento global

Pagar a milhões de pessoas em diferentes jurisdições em moeda fiduciária pode criar grande fricção no processamento de pagamentos, transferências transfronteiriças, conformidade e no tratamento de pagamentos muito pequenos. O Pi já tem a plataforma, infraestrutura e sistema de distribuição baseado em blockchain que pode ajudar a simplificar esta camada logística. Além disso, a força de trabalho do Pi já tem carteiras Pi ativas, reduzindo a fricção de integração e eliminando a necessidade de apresentar os utilizadores a um novo sistema de pagamento.

Eficiência de custos

Os pagamentos em Pi podem oferecer uma vantagem de custo em relação a muitos sistemas baseados em moeda fiduciária, reduzindo taxas intermediárias, fricção em pagamentos transfronteiriços, operações bancárias e de pagamento, e custos indiretos de micropagamentos. Isto pode comparar-se favoravelmente com plataformas como o Mechanical Turk, onde as taxas do solicitante são adicionadas ao topo dos pagamentos aos trabalhadores.

Token do Launchpad como ferramenta de modelo de negócio

As empresas também podem compensar os contribuidores no seu próprio token na Pi Mainnet através do Pi Launchpad, que está atualmente a ser iterado na Testnet. Isto faz parte da inovação do Pi em torno de novos modelos de negócio adaptados à era da IA e possibilitados pela blockchain: um token que não é apenas um instrumento de pagamento, mas que é concebido para aquisição de utilizadores e utilidade do produto, ligado ao uso real. Um token do Pi Launchpad pode reduzir custos para as empresas ao permitir que recompensas, participação, crescimento de utilizadores e envolvimento com o ecossistema sejam suportados pelo token em vez de financiados inteiramente por dinheiro, tornando assim os pagamentos parte de uma estratégia de crescimento mais ampla em vez de apenas uma despesa operacional.

O token também pode funcionar como uma ferramenta para envolver e interagir continuamente com pessoas que completam trabalho e são pagas, que podem converter-se em utilizadores da empresa que consomem o serviço para o qual contribuem. Os tokens podem ser integrados no próprio produto da empresa como pagamentos, descontos para serviços oferecidos, acesso, governação ou outros mecanismos de participação. Para a empresa, emitir tal token pode também significar ter outro ativo líquido disponível para necessidades empresariais em determinados momentos. Em rutura com a abordagem comum aos tokens na Web3, o Pi Launchpad posiciona os tokens como ferramentas de utilidade ligadas a aplicações em funcionamento e uso real, em vez de ativos especulativos de angariação de fundos.

A IA não muda apenas a forma como vivemos e trabalhamos, mas exige novos modelos de negócio para que as empresas sobrevivam, cresçam e prosperem.

Explore a infraestrutura humana do Pi para a sua empresa de IA

As empresas de IA interessadas em explorar o contributo humano verificado do Pi Network em escala podem contactar o Pi aqui.