Nota: Este artículo es una traducción del blog oficial de la cadena de privacidad líder Oasis.

Oasis apoya Web3 a través de privacidad inteligente: privacidad personalizable entre cadenas, 100% privada, 100% pública o cualquier privacidad intermedia.

Al aplicar una mentalidad de auto-soberanía al desarrollo de IA, la IA descentralizada busca abordar problemas de privacidad, equidad y accesibilidad.

En la última década, grandes empresas han controlado la mayor parte del desarrollo de tecnología importante. En muchos casos, estas empresas se han centrado en capturar datos, monetizarlos y venderlos, sin considerar casi a los usuarios finales. Algunas de las organizaciones detrás de los modelos de IA más populares hoy en día están siguiendo un camino similar.

Por otro lado, el auge de la IA descentralizada ofrece una alternativa más transparente y confidencial, al mismo tiempo que apoya la auto-soberanía y la equidad. Sin embargo, un enfoque más descentralizado también trae compromisos. Esto es particularmente notable para el costo de comunicación entre proveedores de computación, especialmente debido a la falta de estandarización. El desarrollo distribuido también es un proceso de construcción de 'bloques de Lego' y ensamblarlos, lo que requiere tiempo.

IA descentralizada vs. IA centralizada

La forma más directa de comparar ambos es preguntar si algo del campo 'descentralizado' puede competir en términos de valor con la IA centralizada. Desde el punto de vista del entrenamiento, la respuesta es relativamente clara: hoy en día, crear un modelo de IA avanzado requiere una gran cantidad de fondos. Por ejemplo, el último clúster de entrenamiento de xAI consta de 300,000 GPUs A100 y costó miles de millones de dólares.

A excepción de unos pocos proyectos, la mayoría de los demás apenas pueden entrenar modelos de vanguardia. Sin embargo, los proyectos de blockchain tienen la ventaja de alinear a los usuarios a través de mecanismos de incentivos. Bitcoin demostró cómo crear la red informática más grande del mundo, y esto está siendo replicado por muchos proyectos de computación de IA. Además de la capacidad de coordinar CPU, la blockchain también tiene un enorme potencial en los negocios inteligentes, especialmente en los pagos.

Escenarios de aplicación de IA descentralizada

Es importante notar que el progreso de la IA ha sido en su mayoría de arriba hacia abajo, y en los últimos años, las empresas centralizadas han impulsado la mayoría de los avances en aprendizaje automático. La clave es que la blockchain no es adecuada para todos los niveles de la pila de IA, y debería ser utilizada como una tecnología de mejora en lugares significativos. A continuación se presentan algunos escenarios de aplicación interesantes.

  • Provisión de datos y monetización

Integrar recursos de GPU y intercambiarlos mediante un modelo de pago o compartición es un enfoque que se menciona con frecuencia. Este enfoque también se aplica a los proveedores de datos, reconociendo el valor de sus datos privados en los modelos diferenciados. Este arreglo requiere nuevos modelos de gobernanza y económicos que puedan respaldar el desarrollo colaborativo y garantizar una distribución justa de los ingresos. La blockchain puede ayudar a asignar contribuciones a las partes interesadas al proporcionar un marco de confianza.

  • Propiedad intelectual y trazabilidad

El impacto de la IA en los medios sigue siendo solo superficial. Los modelos seguirán mejorando y ampliando herramientas creativas cada vez más poderosas. Sin embargo, la cuestión de la propiedad intelectual, e incluso la veracidad y calidad misma de los medios, también generará controversia. Afortunadamente, Web3 ofrece soluciones listas para la trazabilidad y la verificación de hechos. A través del uso de claves criptográficas incentivadas, cientos de millones de personas en todo el mundo ahora pueden verificar de manera comprobada el origen de la información. No es una solución mágica, pero puede ayudar a demostrar el origen de los medios. También se pueden proporcionar mecanismos de referencia más confiables a través de la tecnología criptográfica, por ejemplo, los modelos pueden guiar a los usuarios a navegadores de blockchain o a alguna página de perfil de ENS.

  • Verificabilidad y confidencialidad

Con la transformación de la IA, campos como la medicina, el derecho y la educación también experimentarán cambios similares. Aunque los LLMs (modelos de lenguaje grande) de hoy pueden proporcionar respuestas que a veces son precisas y otras veces erróneas, en medicina, habrá modelos dedicados que superarán el rendimiento de los médicos. El impacto de esto es enorme. Pero en realidad, esto también abre un gran potencial para la filtración de datos y/o explotación. En este escenario futuro, será clave si se utiliza un libro de contabilidad distribuido y su modelo de verificación o si los datos han sido alterados. Al mismo tiempo, la infraestructura de protección de la confidencialidad también es crucial para garantizar que los datos de entrada/salida y, en algunos casos, el propio modelo estén protegidos.

IA descentralizada y computación confidencial

Siguiendo la línea de la privacidad, la criptografía ha sentado algunas bases para la IA en la última década, incluyendo la demanda y el financiamiento para el desarrollo de GPU. A cambio, la hoja de ruta actual de GPU, impulsada en parte por la demanda de pesos privados, está avanzando hacia la implementación de entornos de ejecución confiables (TEE). Web3 se beneficiará enormemente de esto, especialmente en los últimos años, donde el rendimiento de TEE en CPU/GPU ha mejorado significativamente.

Hoy en día, los usuarios pueden disfrutar de la flexibilidad y el rendimiento de la computación en la nube sin la necesidad de confiar en proveedores de servicios en la nube o almacenar información sensible en datos no encriptados. En este sentido, Oasis ha estado a la vanguardia de la computación confidencial, incluyendo el lanzamiento de Sapphire, una red EVM que utiliza TEE para crear contratos inteligentes confidenciales. Sapphire es única en Web3, pero las posibilidades del tiempo de ejecución de blockchain siguen siendo limitadas. Necesitamos encontrar formas de abordar la incertidumbre de la IA, al mismo tiempo que necesitamos enfoques de construcción de aplicaciones más complejos y flexibles. ROFL nació para esto.

Lógica fuera de la cadena en tiempo de ejecución (ROFL)

Para que la IA pueda interactuar con sistemas tradicionales y fijos (como contratos inteligentes), es crucial crear un mecanismo de autenticación. Esa es precisamente la idea detrás de ROFL, que es un marco de computación versátil que permite que diversas aplicaciones se ejecuten de manera descentralizada, verificable y que proteja la privacidad.

La lógica fuera de la cadena en tiempo de ejecución hace posible crear lógica personalizada fuera de la cadena, que puede ser fácilmente verificada en la cadena a través de la magia de un entorno de ejecución confiable. ROFL garantiza la seguridad y la integridad a través de pruebas remotas y la capa de consenso de Oasis, al mismo tiempo que permite a los desarrolladores acceder a recursos de red remotos. A un nivel alto, funciona de la siguiente manera:

En la práctica, ROFL combina el rendimiento fuera de la cadena y la confianza en la cadena. Básicamente, cualquier cosa que se pueda escribir con software puede ser incorporada en una aplicación ROFL. Sin embargo, ROFL es más adecuado para aplicaciones como tuberías de IA, ya que requieren grandes recursos de computación y un alto nivel de confianza. Las funcionalidades completamente compatibles con Intel TDX se añadirán pronto a ROFL, lo que permitirá ejecutar modelos grandes directamente dentro del marco. Esto podrá cambiar diversas aplicaciones como las de agentes inteligentes, permitiendo interacciones persistentes, confidenciales y verificables. Aquí puede empezar a usar ROFL.

$ROSE

Este artículo es una traducción del sitio web oficial de Oasis, invitamos a todos a visitar el sitio oficial para obtener más información sobre el ecosistema de Oasis.