Autor del texto original: MORBID-19

Traducción del texto original: Shenchao TechFlow

Hola a todos, es un nuevo día y otra apuesta especulativa. Recientemente, los agentes de IA (AI Agents) se han convertido en el centro de atención de la discusión. En particular, aixbt ha estado en el punto de mira.

Pero en mi opinión, esta euforia no tiene sentido en absoluto.

Déjame explicarle a los amigos que no están familiarizados con la terminología de Bitcoin. Una vez que un usuario puentea sus activos a lo que se llama la "red de segunda capa de Bitcoin (Bitcoin L2)", no es posible lograr un verdadero "préstamo no custodial (Non-custodial Lending)".

Todos los "puentes de Bitcoin (Bitcoin Bridges)" o "capas de interoperabilidad/escala (Interoperability/Scaling Layers)" introducirán nuevas suposiciones de confianza, con pocas excepciones, como la red Lightning (Lightning Network). Por lo tanto, cuando alguien afirma que Bitcoin L2 es "sin confianza (Trustless)", puedes asumir que eso no es cierto. Esta es también la razón por la que la mayoría de los nuevos L2 enfatizan que son "mínimamente confiables (Trust-minimized)".

Aunque no estoy familiarizado con el Protocolo Side, casi puedo asegurar que la declaración de aixbt sobre "préstamos no custodiales" no es verdadera, y esta evaluación no fallará en el 99% de los casos.

Sin embargo, no culpo completamente a aixbt. Simplemente está actuando según las instrucciones: raspa datos de Internet y genera 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 validar sus hipótesis con expertos, y mucho menos cuestionar su propia lógica o razonar.

La esencia de los modelos de lenguaje grande (LLMs) es simplemente ser predictores de palabras. No entienden lo que están produciendo, sino que eligen palabras que parecen correctas en función de probabilidades.

Si escribiera un artículo en la (Enciclopedia Británica) sobre "Hitler conquistando la antigua Grecia y dando lugar a la civilización helenística", para el LLM eso se convertiría en "hecho", en "historia".

Muchos de los agentes de IA que vemos en Twitter son simplemente predictores de palabras disfrazados con avatares geniales. Sin embargo, la valoración de mercado de estos agentes de IA está en aumento. GOAT ha alcanzado un valor de mercado de mil millones de dólares, mientras que aixbt también ha alcanzado alrededor de 200 millones de dólares. ¿Son estas valoraciones razonables?

Nadie puede estar seguro, pero irónicamente, me siento satisfecho con los activos que tengo.

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 tratando de abordar el problema de "la barrera de datos (Data Wall)". El problema no es la falta de datos, sino cómo obtener datos de alta calidad.

Por ejemplo, ¿compartirías tu estrategia de negociación de tokens de baja liquidez y pequeña capitalización en público? ¿Publicarías gratuitamente información de alto valor que normalmente tendría un costo? ¿Compartirías públicamente los detalles más privados de tu vida personal?

Claramente, no lo hará.

A menos que tus datos de privacidad puedan ser protegidos a un precio razonable, nunca compartirás fácilmente esos "datos privados" con nadie.

Sin embargo, si queremos que la IA alcance niveles de inteligencia cercanos a los humanos, estos 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. Por ejemplo, para extraer datos útiles de un video, primero se deben generar subtítulos y entender el contexto del video con precisión, de modo que la IA pueda comprender su contenido.

Por ejemplo, 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 que enfrenta el desarrollo actual de IA incluyen:

  • No se pueden obtener datos privados

  • No se pueden obtener datos detrás de un muro de pago

  • No se pueden acceder a datos de plataformas cerradas

Vana ofrece una posible solución. Al proteger la privacidad, agregan conjuntos de datos específicos a un mecanismo descentralizado llamado DataDAOs, superando así estas limitaciones.

DataDAOs es un mercado descentralizado de datos, y así es como funciona:

  • Contribuidores de datos: los usuarios pueden enviar sus datos a DataDAOs y, a cambio, recibir derechos de gobernanza y recompensas.

  • Validación de datos: los datos se validarán en la red de Satya, que es una red compuesta por nodos de cálculo seguros, capaz de garantizar la calidad y la integridad de los datos.

  • Consumidores de datos: los conjuntos de datos verificados pueden ser utilizados por consumidores para entrenar IA o en otros casos de uso.

  • Mecanismo de incentivos: DataDAOs alienta a los usuarios a contribuir con datos de alta calidad y gestiona el uso de los datos y el proceso de entrenamiento a través de un mecanismo transparente.

Si deseas saber más, puedes hacer clic aquí para leer más.

Espero que algún día aixbt pueda liberarse de su estado "tonto". Quizás podamos crear un DataDAO exclusivo para aixbt. Aunque no soy un experto en el campo de la IA, creo firmemente que el próximo gran avance en el desarrollo de 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 que no esté muy lejos.