El acceso a los datos es clave.
Autor: MORBID-19
Compilado: Deep Tide TechFlow
Hola a todos, es un nuevo día y otra apuesta especulativa. Recientemente, los agentes de IA se han convertido en el centro de atención. Especialmente aixbt, que ha llamado mucho la atención últimamente.
Pero en mi opinión, esta moda no tiene sentido en absoluto.
Déjame explicarle a los amigos que no están familiarizados con la jerga de Bitcoin. Una vez que un usuario puentea sus activos a lo que se llama la "red de segunda capa de Bitcoin", no es posible lograr un verdadero "préstamo no custodial".
Todos los "Puentes de Bitcoin" o "Capas de Interoperabilidad/Escalado" introducen nuevas suposiciones de confianza, con pocas excepciones, como la Lightning Network. Así que, cuando alguien afirma que el L2 de Bitcoin es "sin confianza", puedes asumir que eso no es cierto. Por eso la mayoría de los nuevos L2 enfatizan que son "mínimamente confiables".
Aunque no conozco bien el Side Protocol, casi puedo asegurar que la afirmación de aixbt sobre el "préstamo no custodial" no es cierta, y esta afirmación no falla el 99% de las veces.
Sin embargo, no culpo completamente a aixbt. Simplemente está actuando según las instrucciones: recopilando datos de Internet y generando tweets que parecen útiles.
El problema es que aixbt no entiende realmente lo que está diciendo. No puede juzgar la veracidad de la información, ni puede validar sus hipótesis ante expertos, y mucho menos cuestionar su lógica o razonar.
La esencia de los modelos de lenguaje grande (LLMs) es simplemente un predictor de palabras. No comprenden el contenido que producen, sino que eligen palabras que parecen correctas basándose en probabilidades.
Si escribiera un artículo en la (Enciclopedia Británica) sobre "Hitler conquistando la antigua Grecia y dando origen a la civilización helenística", para un LLM eso se convertiría en "hecho", en "historia".
Muchos de los agentes de IA que vemos en Twitter son simplemente predictores de palabras con avatares geniales. Sin embargo, la valoración de mercado de estos agentes de IA está en aumento. GOAT ha alcanzado una valoración de mil millones de dólares, y la valoración de aixbt también ha llegado a aproximadamente 200 millones de dólares. ¿Son razonables estas valoraciones?
Nadie puede estar seguro, pero irónicamente, estoy satisfecho con los activos que poseo.
El acceso a los datos es clave
Siempre he estado muy interesado en la combinación de IA y criptomonedas. Recientemente, Vana llamó mi atención porque está intentando resolver el problema del "muro de datos". El problema no es la falta de datos, sino cómo obtener datos de alta calidad.
Por ejemplo, ¿compartirías tu estrategia de trading de tokens de pequeña capitalización de baja liquidez en público? ¿Publicarías gratis información de alto valor que normalmente requiere pago? ¿Compartirías públicamente los detalles más privados de tu vida personal?
Evidentemente no lo hará.
A menos que tus datos de privacidad puedan ser protegidos a un precio razonable, nunca compartirías esos "datos privados" fácilmente con nadie.
Sin embargo, si queremos que la IA alcance un nivel de inteligencia cercano al humano, esos datos son el elemento más crítico. Después de todo, la característica central de los humanos es su pensamiento, su monólogo interno y sus reflexiones más íntimas.
Pero incluso obtener algunos datos "semi-públicos" presenta desafíos significativos. Por ejemplo, para extraer datos útiles de un video, primero es necesario generar subtítulos y entender con precisión el contexto del video, de modo que la IA pueda comprender su contenido.
Además, muchos sitios web requieren que los usuarios inicien sesión para ver el contenido, como Instagram y Facebook. Este diseño es común en muchas redes sociales.
En resumen, las principales limitaciones a las que se enfrenta el desarrollo de IA actualmente incluyen:
No se puede acceder a datos privados
No se puede acceder a datos detrás de un muro de pago
No se puede acceder a datos de plataformas cerradas
Vana ofrece una posible solución. A través de la protección de la privacidad, agrupan conjuntos de datos específicos en un mecanismo descentralizado llamado DataDAOs, superando así estas limitaciones.
Los DataDAOs son un mercado descentralizado de datos, y así es como funcionan:
Contribuidores de datos: los usuarios pueden enviar sus datos a los DataDAOs y, a cambio, recibir derechos de gobernanza y recompensas.
Validación de datos: los datos se validan en la red Satya, que es una red compuesta por nodos de computación segura, capaz de garantizar la calidad y la integridad de los datos.
Consumidores de datos: los conjuntos de datos validados pueden ser utilizados por los consumidores para el entrenamiento de IA u otros escenarios de aplicación.
Mecanismo de incentivos: los DataDAOs fomentan que los usuarios contribuyan con datos de alta calidad y gestionan el uso y el proceso de entrenamiento de los datos a través de un mecanismo transparente.
Si quieres saber más, puedes hacer clic aquí para leer más.
Espero que algún día aixbt pueda deshacerse de su estado de "estupidez". Tal vez podamos crear un DataDAO exclusivo para aixbt. Aunque no soy un experto en el campo de la IA, estoy convencido de que el próximo gran avance en el desarrollo de la IA dependerá de la calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos.
Solo los agentes de IA entrenados con datos de alta calidad pueden realmente mostrar su potencial. Espero que llegue ese momento, y espero que no esté muy lejos.