“La mejor manera de predecir el futuro es inventarlo”.
La inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento explosivo en la última década, lo que ha provocado un cambio de paradigma en las industrias e innovado la vida cotidiana. Pero este progreso conlleva un problema notable: el control está demasiado concentrado en manos de unos pocos actores importantes, entre ellos Google, Microsoft y OpenAI.
La disponibilidad de datos privados para desarrollar nuevos modelos de IA y entrenarlos es el mayor obstáculo.
Como observó una vez Lord Acton: "El poder tiende a corromper, y el poder absoluto corrompe absolutamente". Esta idea nunca ha sido más apremiante en la actualidad con la IA.
Este control estricto del entrenamiento de modelos de IA por parte de unos pocos seleccionados sobre datos privados conlleva importantes inconvenientes. La IA descentralizada ofrece un camino a seguir, ya que este enfoque crea espacio para una innovación más diversa, al tiempo que mantiene la seguridad y la privacidad.
Este artículo explorará el mundo emergente de la IA descentralizada, las tecnologías que la impulsan y cómo la red Data3 está haciendo realidad esta visión.
El problema de la IA centralizada: poder y riesgos
En 2023, el mercado mundial de IA se valoró en 638.230 millones de dólares y la mayor parte está en manos de las grandes empresas tecnológicas, lo que crea un ecosistema cerrado. Estas organizaciones han creado lo que solo puede describirse como un "jardín amurallado", donde el acceso a datos de primer nivel y a infraestructura de vanguardia está limitado a unos pocos seleccionados.
El artículo de DroomDroom sobre el potencial transformador de la IA en la industria de las criptomonedas se centra en las predicciones del mercado, la seguridad y las mejoras de los contratos inteligentes.
Ben Goertzel, un eminente investigador de IA, advierte que "el potencial de la IA para beneficiar a la humanidad no debería verse restringido por los monopolios que controlan recursos clave".
Los modelos de IA centralizados como GPT-4 de OpenAI y PaLM de Google pueden ser impresionantes en sus capacidades, pero subrayan varias limitaciones críticas que podrían obstaculizar el futuro de la IA.
1. Monopolio de datos y cuestiones de privacidad
Quizás el obstáculo más importante sea la centralización de datos. Sorprendentemente, el 90 % de los datos del mundo están en manos privadas de corporaciones, lo que impide que los desarrolladores y las organizaciones más pequeñas accedan a lo que necesitan para crear una IA avanzada.
Coste total medio mundial de las vulneraciones de datos entre 2018 y 2024.
Al mismo tiempo, las preocupaciones por la privacidad son cada vez mayores. Con la recolección de enormes conjuntos de datos para entrenar modelos de IA, no sorprende que el 92% de los estadounidenses haya expresado su inquietud por el uso que se hace de sus datos personales. El costo de las violaciones de datos (que ahora promedian 4,88 millones de dólares por incidente) no hace más que acrecentar la desconfianza en torno a los sistemas centralizados.
2. Sesgo y dilemas éticos
Los sistemas de IA centralizados también heredan los sesgos de los conjuntos de datos en los que se basan. En el ámbito de la atención sanitaria, los modelos de IA han mostrado sesgos raciales, lo que conduce a diagnósticos inexactos para las poblaciones minoritarias.
Sin una transparencia clara sobre cómo se obtienen y utilizan estos datos, abordar estos sesgos sigue siendo un desafío enorme.
Esto no sólo socava la confianza, sino que también amenaza la base ética de la IA en industrias que impactan directamente en las vidas humanas.
3. Los límites de los datos públicos
Las limitaciones de los conjuntos de datos públicos también se están volviendo más evidentes. A medida que los datos públicos se vuelven obsoletos y se vuelven sobreutilizados, la calidad de los modelos de IA puede degradarse.
El uso de datos sintéticos como sustituto podría provocar un "colapso del modelo", en el que los sistemas de IA tendrían dificultades para reflejar las condiciones del mundo real. ¿La consecuencia? Modelos que podrían parecer avanzados en el papel, pero que no ofrecen resultados precisos cuando se ponen a prueba.
Como dice el viejo refrán: "Basura entra, basura sale". Las limitaciones de la IA centralizada son claras: cuando el acceso a datos de alta calidad es limitado, también lo es la calidad de la IA que se desarrolla.
Entendiendo la IA descentralizada
La IA descentralizada revoluciona el modelo tradicional al distribuir datos y potencia de procesamiento a través de una red amplia.
En lugar de depender de unas pocas entidades centralizadas, la IA descentralizada aprovecha conjuntos de datos de fuentes privadas confiables para garantizar la autenticidad, la privacidad y la seguridad. Los conjuntos de datos no salen de los servidores de los propietarios de los datos.
Solo se implementan en estos conjuntos de datos parámetros que pueden variar desde unos cientos hasta millones y miles de millones, y los resultados se envían de vuelta al modelo de IA para su entrenamiento.
Marshall McLuhan dijo una vez: "Nosotros damos forma a nuestras herramientas y, a partir de ahí, nuestras herramientas nos dan forma a nosotros". Estas palabras reflejan perfectamente el cambio que estamos presenciando ahora con la IA descentralizada.
https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504
El aprendizaje federado, o el término más popular, IA descentralizada, garantiza que los datos permanezcan donde se originaron (en dispositivos locales o dentro de las organizaciones) y, al mismo tiempo, contribuyan al desarrollo de un modelo de IA global. Esto significa que sectores como la atención médica, las finanzas y la agricultura pueden contribuir al desarrollo de la IA sin ceder el control de datos confidenciales y sin eludir ninguna ley del país, que suele ser el caso con los datos confidenciales.
Las tecnologías que impulsan la descentralización: aprendizaje federado y blockchain
Dos tecnologías destacadas están impulsando el movimiento hacia la IA descentralizada: el aprendizaje federado y la cadena de bloques.
Lea sobre la integración transformadora de la IA en blockchain y criptomonedas, revelando posibilidades futuras y aplicaciones actuales.
Juntos, están trazando el rumbo para un proceso de desarrollo de IA más seguro, transparente e inclusivo.
Aprendizaje federado: capacitación en inteligencia artificial que prioriza la privacidad
El aprendizaje federado ofrece un nuevo enfoque para el entrenamiento de modelos de IA al mantener los datos confidenciales en dispositivos locales. En lugar de recopilar grandes cantidades de datos sin procesar en un centro centralizado, los modelos de IA se entrenan en la fuente.
El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, ha comentado: "El futuro de la IA no se trata solo de modelos más inteligentes, sino de modelos que respeten la privacidad y la seguridad del usuario".
Esta tecnología se utiliza en sectores como la salud, donde la protección de los datos de los pacientes es primordial, y en industrias como la defensa y las finanzas, donde la confidencialidad es clave.
Blockchain: generando confianza y transparencia
La cadena de bloques complementa el aprendizaje federado al añadir una capa de confianza y transparencia. Cada interacción dentro del ecosistema de IA se verifica y almacena de forma inmutable en la cadena de bloques, lo que garantiza que los datos no puedan ser manipulados.
Esto también abre el desarrollo de la IA a actores más pequeños. Al contribuir con datos o recursos computacionales a proyectos descentralizados, las personas y las pequeñas empresas pueden convertirse en participantes activos en el crecimiento de la IA.
Data3 Network, por ejemplo, utiliza tecnología blockchain en su Data3 Marketplace para proporcionar interacciones seguras, transparentes y rastreables entre desarrolladores y contribuyentes de datos.
Profundice en cómo la IA mejora la Web3 a través de la automatización, la personalización y la seguridad, preparando el escenario para ecosistemas digitales descentralizados en este artículo de DroomDroom.
La IA descentralizada en acción
Data3 Network es un excelente ejemplo de cómo puede prosperar la IA descentralizada. A través de su Data3 Marketplace, conecta a los desarrolladores de IA y a los propietarios de datos en un ecosistema seguro y transparente.
Tim Berners-Lee, el creador de la World Wide Web, dijo la famosa frase: "Los datos son algo valioso y durarán más que los propios sistemas". Data3 encarna este principio al garantizar que los datos permanezcan privados, seguros y de origen ético.
El Data3 Marketplace permite a los desarrolladores aprovechar datos seguros, privados y de origen ético para entrenar modelos avanzados de IA. Esta plataforma respalda una variedad de industrias, incluidas la atención médica, la agricultura y las finanzas, al permitirles acceder a datos de alta calidad y al mismo tiempo cumplir con las leyes de privacidad como GDPR.
La arquitectura de aprendizaje federado de Data3 garantiza que los datos nunca abandonen su ubicación original para mitigar los riesgos de privacidad y, al mismo tiempo, contribuir a la innovación global en inteligencia artificial.
Además de eso, el almacenamiento en la nube descentralizado de Data3 agrega valor a la seguridad al distribuir los datos entre múltiples nodos para eliminar los puntos únicos de falla. La plataforma permite que las pequeñas y medianas empresas (PYME) se sumen a la transformación de la IA sin comprometer el cumplimiento de las leyes globales de privacidad de datos.
El futuro está descentralizado
El futuro de la IA se encamina hacia la descentralización, un cambio que ya está cambiando las reglas del juego. Los sistemas centralizados, con su monopolio de los datos y los problemas de privacidad inherentes, están dando paso a un enfoque más inclusivo.
Los modelos descentralizados, construidos sobre las bases del aprendizaje federado y la cadena de bloques, están abriendo puertas a una innovación que antes no era posible.
La IA descentralizada está dando forma a ese futuro para hacer que el desarrollo de la IA sea más democrático, accesible y seguro.
Plataformas como Data3 Network están liderando esta transformación y demostrando que la descentralización no solo mitiga los riesgos de la IA centralizada, sino que también abre una gran cantidad de nuevas posibilidades de colaboración e innovación en todas las industrias.
Todas las miradas están puestas en Data3 Network, cuyo lanzamiento está previsto para este viernes 18 de octubre de 2024. Sea parte de este evento innovador, regístrese ahora y únase a la revolución.
