Sentient recruta veterana de IA open-source da Mozilla, Julie Belião, para avançar na proveniência de modelos
Imagem: [Julie Belião](https://www.linkedin.com/in/jbeliao) no LinkedIn
- A Sentient Foundation nomeou Julie Belião, ex-líder de produtos da Mozilla.ai e do Google, como VP de Produto.
- Sua função é transformar a pesquisa sobre proveniência de modelos em ferramentas funcionais.
- Atualmente, desenvolvedores e empresas que adotam IA de código aberto não têm uma maneira confiável de comprovar a origem de um modelo.
A Sentient Foundation nomeou Julie Belião, ex-VP de Produto na Mozilla.ai e engenheira veterana do Google, como sua VP de Produto.
Belião agora tem a tarefa de transformar a pesquisa da organização sem fins lucrativos sobre a comprovação da origem dos modelos de IA em software utilizável pelos desenvolvedores.
Qual é o papel de Julie Belião na Sentient Foundation?
Julie Belião, que anteriormente foi VP de Produto na Mozilla.ai e passou anos como engenheira no Google (NASDAQ: GOOGL), foi contratada como Vice-Presidente de Produto na Sentient Foundation.
O papel de Belião é liderar o trabalho de produto em autoaperfeiçoamento recursivo (IA que se aprimora sozinha) e proveniência de modelos. A fundação afirma que ainda não há um padrão para comprovar onde um modelo de IA foi treinado, portanto, a função de Belião é criar produtos funcionais que possam fazê-lo.
Durante seu período na Mozilla.ai, Belião liderou o plano de código aberto para 61 repositórios e ajudou a expandir sua comunidade de desenvolvedores. Em 2025, ela também coautora “Em direção às Melhores Práticas para Conjuntos de Dados Abertos no Treinamento de LLMs” com a Mozilla e a EleutherAI.
A Fundação Mozilla a lista como colaboradora no artigo, junto com a diretora executiva da EleutherAI, Stella Biderman, e Mark Surman, da Mozilla. O artigo argumenta que os dados de treinamento de IA devem ser licenciados, bem documentados e ter uma origem clara.
Antes da Mozilla, Belião trabalhou por mais de dez anos em IA multilíngue. Ela atuou em dados de fala e linguagem para o Google Assistant, Google Translate e YouTube, todos produtos do Google (NASDAQ: GOOGL). Ela possui doutorado em ciência da computação pela Université Paris Nanterre.
Por que a proveniência dos modelos de IA importa agora?
No final de setembro, a OpenAI anunciou que interrompeu um esforço conjunto para remover o raciocínio passo a passo de seus modelos de IA. Ela vinculou esse esforço a pessoas associadas à Moonshot AI, fabricante do Kimi.
Em fevereiro, a Anthropic relatou que três laboratórios chineses de IA enviaram mais de 16 milhões de solicitações ao seu modelo Claude usando cerca de 24.000 contas falsas. A Anthropic afirmou que os laboratórios queriam extrair as capacidades do Claude. A Moonshot foi responsável por mais de 3,4 milhões de trocas com o Claude.
Quando um modelo é copiado, ajustado finamente ou destilado em outro sistema, os compradores muitas vezes não conseguem distinguir o que o treinou.
A Sentient já havia tentado resolver esse problema em outubro, quando lançou o Fingerprinting Leaderboard, um teste aberto para verificar se os métodos de comprovação da origem de um modelo podem resistir à cópia, ao ajuste fino e a tentativas deliberadas de removê-los.
Os pesquisadores da Sentient desenvolveram ataques contra dez métodos propostos de impressão digital, e os resultados mostraram que quase todos podiam ser burlados sem comprometer o modelo, incluindo o próprio método Perinucleus da Sentient, que inseriu 24.576 marcas d'água no Llama-3.1-8B.
“A impressão digital coloca a prova dentro do modelo”, explicou Sachi Kamiya, diretora de venture e crescimento da fundação. Ela comparou isso às marcas ocultas usadas pelos pintores renascentistas para reivindicar suas obras.
A pesquisa se baseia em o trabalho OML da Sentient, que é a sigla para Open-access, Monetizable e Loyal AI Model Serving (Serviço de Modelos de IA Abertos, Monetizáveis e Leais). Foi desenvolvido em parceria com Princeton e a Universidade de Washington e tem como objetivo permitir que criadores compartilhem modelos abertos enquanto ainda comprovam sua propriedade posteriormente.
Sentient lançado em fevereiro como uma organização sem fins lucrativos sediada em Singapura, comprometida a manter a AGI como código aberto. Em junho, ela comprometeu $42 milhões em subsídios e investimentos para construtores de código aberto. Seus projetos, incluindo ROMA, OpenDeepSearch e seu trabalho de impressão digital OML, já conquistaram mais de 12.500 estrelas no GitHub.
Pesquisadores do Google (NASDAQ: GOOGL), Microsoft (NASDAQ: MSFT) e Meta (NASDAQ: META) os citaram.
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Perguntas Frequentes
Quem é Julie Belião?
Ela é a nova VP de Produto da Sentient Foundation, anteriormente VP de Produto na Mozilla.ai e engenheira do Google com mais de 15 anos de experiência em IA, possuindo doutorado em ciência da computação pela Université Paris Nanterre.
O que é proveniência de modelos e por que isso importa?
A proveniência de modelos é a capacidade de comprovar a origem de um modelo de IA e o que o treinou. Isso é importante porque modelos copiados, ajustados ou destilados podem remover a atribuição ao criador e as salvaguardas, e atualmente não há um padrão de verificação estabelecido.
O que a Sentient fez até agora em relação à impressão digital?
Em outubro, a Sentient lançou um Fingerprinting Leaderboard aberto e descobriu que quase todos os dez métodos de fingerprinting testados, incluindo sua própria abordagem Perinucleus, podiam ser contornados por um atacante sofisticado enquanto mantinham o modelo útil.
Hannah Collymore
Hannah é escritora e editora com quase uma década de experiência em redação de blogs e cobertura de eventos no espaço cripto. Na Cryptopolitan, Hannah contribui para a página de notícias, relatando e analisando os últimos desenvolvimentos nos setores DeFi, RWA, regulação cripto, IA e tecnologias de fronteira. Ela se formou na Universidade Arcadia com graduação em Administração de Empresas.
