A evolução da capacidade preditiva: dos instintos primitivos à inteligência artificial

A previsão sempre foi uma habilidade crucial na evolução humana. Nos tempos antigos, dependíamos dos nossos sentidos e intuição para prever ameaças e oportunidades no ambiente, como identificar padrões de atividade de predadores, o momento da aparição de presas e a disponibilidade sazonal de alimentos, que eram vitais para a sobrevivência.

Com o passar do tempo, este padrão de previsão evoluiu gradualmente para a utilização de ferramentas e capacidades de planejamento, como prever a demanda para o cultivo de culturas, abate e conservação de carne, entre outros. Ao mesmo tempo, os humanos começaram a prever pistas sociais, incluindo as intenções, emoções e comportamentos dos outros. Em seguida, desenvolvemos a escrita, a ciência, a matemática, bem como ferramentas modernas como estatística, informática, aprendizado de máquina e inteligência artificial, todas destinadas a aprimorar a capacidade preditiva humana.

Os mercados de previsão evoluíram para se tornarem uma ferramenta econômica importante, utilizando a capacidade preditiva humana para prever resultados em domínios econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das pesquisas de opinião tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões precisas através de incentivos econômicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real.

No mercado das eleições americanas de 2024, uma plataforma de previsões atraiu quase 4 mil milhões de dólares em apostas, com previsões sobre a vitória de Trump que até superaram a precisão das sondagens, destacando o valor económico da previsão colaborativa.

A mesma evolução se aplica ao comércio à vista e aos contratos perpétuos. Desde a ascensão das exchanges centralizadas, que atendem à crescente demanda global por criptomoedas, até o recente desenvolvimento disruptivo de algumas plataformas emergentes, que oferecem serviços de auto-custódia e sem necessidade de verificação de identidade, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de negociação semelhante à das exchanges centralizadas.

A capacidade de prever é o núcleo da evolução humana. Com o surgimento de modelos de previsão em inteligência artificial e aprendizado de máquina, nossa capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidades está a aumentar significativamente, levando a humanidade à próxima fase da evolução.

DeFi 3.0: A nova era das finanças inteligentes

DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os utilizadores realizem transferências, trocas, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. Isto é essencialmente colocar ativos criptográficos em operação na cadeia para criar valor econômico.

O DeFi 2.0 expande o 1.0, introduzindo uma economia de token inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre diferentes partes interessadas no protocolo e gerar novos mercados emergentes que oferecem fontes alternativas de rendimento.

O DeFi 3.0 traz inteligência artificial para o campo do DeFi. Esta nova fase envolve a integração de grandes modelos de linguagem (LLM) e modelos de aprendizado de máquina (ML) nos produtos DeFi. Desde integrações simples de LLM (como atuar como suporte ao cliente ou assistente, ajudando os usuários a navegar pelos protocolos), até sistemas complexos de múltiplos agentes e sistemas de aprendizado de máquina, essas tecnologias estão melhorando fundamentalmente os produtos DeFi, como aumentar os lucros de negociação, reduzir perdas impermanentes, aumentar os rendimentos dos provedores de liquidez e diminuir o risco de liquidação de negociações perpétuas.

A evolução dos sistemas de previsão

Redes neurais e árvores de decisão surgiram desde a década de 2000, sendo utilizadas inicialmente por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Esses modelos iniciais mostraram uma certa precisão em previsões de curto prazo, mas estavam limitados por problemas de sobreajuste e dados escassos.

Com o surgimento do aprendizado profundo e dos grandes dados, os modelos podem processar conjuntos de dados maiores, incluindo dados não estruturados como séries temporais, notícias e redes sociais, resultando em previsões mais precisas e aplicações mais amplas.

Nos últimos cinco anos, a emergência de modelos Transformer e de IA multimodal marcou um grande avanço nas tecnologias de previsão. Estes modelos avançados conseguem integrar fontes de dados mais diversificadas, como emoções de redes sociais, dados de transações em blockchain, informações de oráculos, notícias em tempo real e previsões colaborativas. Isso fez com que alguns modelos de IA alcançassem uma taxa de precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.

À medida que esses modelos continuam a ser aprimorados, a demanda por integrar a capacidade preditiva nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Estamos na fase inicial do DeFi 3.0, testemunhando os participantes do mercado combinarem sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicações Web3.

A fusão de DeFi com sistemas de IA/ML

No campo DeFi, alguns projetos já começaram a integrar capacidades de previsão de IA em seus produtos. Esses projetos utilizam modelos de previsão impulsionados por IA para oferecer estratégias de investimento mais inteligentes e ferramentas de gestão de risco aos usuários.

Por exemplo, há projetos que utilizam tecnologia de IA para otimizar estratégias de negociação de criptomoedas, alegadamente com uma taxa de precisão de previsão de preços a curto prazo de até 80%. Outros projetos aplicam a capacidade de previsão da IA na provisão de liquidez, prevendo flutuações de preços para reduzir perdas impermanentes e aumentar os rendimentos dos provedores de liquidez.

Há alguns projetos em desenvolvimento de tesourarias de investimento baseadas em IA, que podem automaticamente alocar os fundos dos usuários em eventos ou mercados de alta credibilidade. Testes iniciais indicam que o retorno anual dessas tesourarias pode atingir três dígitos.

No campo das apostas esportivas, alguns sistemas de previsão impulsionados por IA também obtiveram resultados significativos. Por exemplo, na recente Copa do Mundo de Clubes, um sistema de previsão baseado em IA alcançou uma taxa de retorno sobre o investimento de 232% através de uma estratégia de apostas agressiva.

Além disso, alguns projetos estão desenvolvendo modelos de previsão de volatilidade altamente genéricos. Esses modelos podem ser usados não apenas para prever os preços dos ativos, mas também para prever a probabilidade de liquidação, o tempo de vida das posições em contratos perpétuos, assim como para definir a faixa ótima de fornecimento de liquidez, entre outros. Diz-se que o desempenho desses modelos é 25% a 30% superior ao dos modelos de referência tradicionais.

Perspectivas Futuras

Com o constante avanço da tecnologia, podemos prever que a combinação de DeFi e IA trará mais inovações. A busca por maiores rendimentos e menores riscos continuará a impulsionar os construtores a trazer mais ativos reais para a blockchain. As fontes de rendimento DeFi existentes continuarão a ser otimizadas, tornando-se mais acessíveis.

Os mercados de previsão têm o potencial de se tornar uma fonte principal de informação, com a IA podendo atuar como formador de mercado, enquanto participantes humanos experientes estimulam ainda mais a inteligência coletiva. À medida que as ferramentas se tornam cada vez mais inteligentes, os modelos de previsão também se tornarão mais precisos.

Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o seu valor. Além disso, à medida que a sua combinabilidade com outras partes do Web3 aumenta, essa tendência se tornará cada vez mais irresistível.

Em última análise, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Assim, aqueles que conseguem prever o futuro de forma mais clara, seja através da sabedoria coletiva, de dados de melhor qualidade ou de modelos mais precisos, terão uma vantagem significativa na competição.