La inteligencia artificial (IA) está remodelando rápidamente el mundo que nos rodea, desde impulsar descubrimientos de nuevos medicamentos, hasta mejorar la productividad laboral, hasta personalizar contenido en un feed de Netflix. Con la industria de la inteligencia artificial proyectada para crecer alrededor del 40% anualmente y alcanzar un mercado de un billón de dólares para 2030, la influencia de la IA podría remodelar industrias a una escala posiblemente sin precedentes. La criptografía tiene un papel potencialmente crítico en permitir que la IA de código abierto alcance su potencial y aborde algunas de las deficiencias actuales en el desarrollo de la IA.
A pesar de este potencial, el panorama actual de la IA está en gran medida dominado por sistemas de código cerrado controlados por unos pocos gigantes tecnológicos. La IA de código cerrado se refiere a modelos propietarios que son de propiedad y operación de una sola entidad, con el código subyacente oculto de la vista pública. Los usuarios tienen poca información sobre cómo se entrenan estos modelos o qué datos influyen en sus salidas, lo que genera preocupaciones sobre aplicaciones poco éticas y manipulación, como promover contenido adictivo por profit o empujar ciertos productos o sesgos (ver el caso de Gemini de Google y sus inexactitudes históricas a principios de este año).
Además, las proyecciones muestran que los modelos de frontera costarán más de 1 mil millones de dólares para entrenar en los próximos años. Los altos requisitos de capital y los efectos de red asociados con el desarrollo de IA crean barreras de entrada sustanciales, sofocando la innovación y la competencia de jugadores más pequeños.
Cómo la IA de Código Abierto Mejora el Panorama
La IA de código abierto ofrece una manera de contrarrestar estos desafíos. En contraste con los modelos cerrados, la IA de código abierto hace que el código fuente esté disponible públicamente, permitiendo que cualquiera inspeccione, modifique y mejore el trabajo de forma gratuita. Esta apertura ayuda a construir confianza y responsabilidad, ya que tanto desarrolladores como usuarios pueden evaluar la alineación de estos modelos con sus propias necesidades y valores. Hace unos meses, Meta anunció su apoyo a la IA de código abierto al lanzar Llama 3.1, el primer modelo de IA de código abierto de nivel frontera, citando su accesibilidad y adaptabilidad.
A pesar de sus beneficios, la IA de código abierto enfrenta sus propios desafíos, particularmente en torno a la financiación y la coordinación. Debido a que los modelos de IA de código abierto pueden ser replicados o adaptados libremente, puede ser difícil monetizar y mantener los esfuerzos de desarrollo. En el caso de Meta, la decisión de Mark Zuckerberg de hacer open-source no llevó directamente a la generación de ingresos. Por supuesto, este no es un problema significativo para la empresa dado los otros flujos de ingresos de Meta. Para otros, esto representa un gran desafío, particularmente para startups y desarrolladores independientes que carecen de recursos similares. La falta de incentivos financieros puede obstaculizar el mantenimiento y la mejora continuos de los modelos de código abierto, lo que conduce a esfuerzos fragmentados e ineficiencias.
IA descentralizada: Una solución a través de Crypto
La IA descentralizada presenta una alternativa prometedora a la IA de código abierto y cerrado al aprovechar la tecnología blockchain y los incentivos basados en criptografía. En los sistemas de IA descentralizados, ninguna entidad única controla la red; en cambio, la propiedad, el acceso y las recompensas se distribuyen entre los participantes. Este enfoque aborda los problemas de financiación y coordinación que afectan a la IA de código abierto al introducir economías de tokens que proporcionan incentivos financieros continuos a los contribuyentes. Por ejemplo, redes descentralizadas como NEAR, Bittensor, Allora, Sentient y Sahara buscan recompensar a los participantes con tokens nativos por sus contribuciones a la formación y mejora de modelos de IA, creando un modelo económico sostenible que podría permitir a los desarrolladores financiar el desarrollo continuo.
DCG, la empresa matriz de donde trabajo, anunció ayer que está estableciendo Yuma, una nueva empresa, para desarrollar tecnología de IA descentralizada dentro del ecosistema Bittensor.
Las redes de IA descentralizadas como Sahara, Grass y Masa están experimentando con recompensar a los usuarios por contribuir con sus datos personales. Cada vez que se utilizan datos personales para entrenar un modelo en Sahara, los usuarios son recompensados con tokens. Este ejemplo ilustra cómo los incentivos económicos habilitados por blockchain pueden ayudar a iniciar redes de IA de código abierto al recompensar las contribuciones de datos, eludiendo efectivamente las limitaciones de capital tradicionales que han obstaculizado el acceso a costosas fuentes de datos propietarias como Reddit.
La IA descentralizada también mejora la coordinación a través de la gobernanza descentralizada. En el caso de OpenAI, una junta corporativa tiene control sobre decisiones importantes que pueden tener grandes repercusiones; por ejemplo, el año pasado decidieron despedir a Sam Altman, una decisión que finalmente fue revertida. En contraste, estas redes de IA descentralizadas son públicas, están al descubierto y eventualmente pueden ser gobernadas por los tenedores de tokens. Esto permitiría la toma de decisiones colectiva y la asignación de recursos de una manera que esté más alineada con los objetivos de la comunidad, en lugar de los objetivos de solo unos pocos seleccionados.
A medida que la IA continúa expandiendo su influencia, la necesidad de modelos de desarrollo más transparentes, accesibles y sostenibles se vuelve cada vez más urgente. Si bien la IA de código abierto ofrece mejoras significativas sobre los sistemas de código cerrado, aún se queda corta en áreas de financiación y coordinación. La categoría de IA descentralizada es incipiente pero ofrece una solución convincente a algunos de estos problemas al alinear los incentivos económicos con la innovación colaborativa y asegurar que las tecnologías de IA evolucionen de una manera que pueda beneficiar a todas las partes interesadas.
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