Texto original: Bankless
Organizado por: Yuliya, PANews
"La inteligencia artificial está remodelando el futuro de las criptomonedas."
En la serie de inteligencia artificial de la iniciativa especial de Bankless, el episodio de hoy cuenta con un invitado especial, Shaw. Como creador del marco Eliza, fundador de ai16z DAO y creador del proyecto AI Marc Andressen, Shaw está abriendo nuevas posibilidades en el campo de la fusión de inteligencia artificial y tecnología blockchain. PANews ha organizado las notas de esta entrevista, en la que Shaw compartirá sus ideas únicas sobre el futuro del desarrollo de la inteligencia artificial y las criptomonedas.
Historia de fondo de Shaw: El desarrollador anónimo sale a la luz
Bankless: Shaw, recientemente te has convertido en el centro de atención en el mundo de las criptomonedas, lo que debe haber traído mucha presión. ¿Puedes compartir tu experiencia con nosotros, especialmente sobre la historia antes de crear el marco Eliza?
Shaw:
Recientemente, mi proceso de aprender y crecer ante el público ha sido rápido. Puede parecer que aparecí de repente, pero en realidad había estado operando de forma anónima antes. Recientemente decidí usar mi identidad real porque quería establecer una conexión más auténtica con la comunidad.
Antes de desarrollar el marco Eliza, ya había estado trabajando en el campo de los agentes de IA durante varios años. De hecho, muchos de los desarrolladores de proyectos actuales en el campo de los agentes de IA son viejos conocidos míos, y a menudo intercambiamos ideas en Discord, utilizando tecnologías similares, siguiendo una cultura de código abierto y compartiendo código entre nosotros.
Bankless: ¿Qué otros proyectos realizaste antes de desarrollar el marco Eliza?
Shaw:
He trabajado en el campo de Web3 y también he estado involucrado en proyectos de agentes de IA y redes espaciales 3D, incluidos contenidos relacionados con VR y AR. Eliza es en realidad mi marco de quinta generación. Comenzó como un simple programa de terminal desarrollado en JavaScript, luego intenté una versión en Python, también hice agentes que podían auto-programarse e incluso experimenté con el ciclo OODA (un marco de toma de decisiones militares).
Luego desarrollé un proyecto llamado "Begents" (porque el nombre "agent" ya estaba ocupado en npm). También intenté varios proyectos de startups, como co-fundar Magic con el fundador de Project 89, Parzival, para desarrollar una plataforma de agentes sin código, que puede crear un bot de Discord en 60 segundos. Pero en ese momento puede que fuera demasiado pronto y no obtuvimos suficiente atención.
Bankless: ¿Qué te motivó a crear el proyecto actual?
Shaw:
El verdadero punto de inflexión fue crear la versión AI de Degen Spartan. Esta idea surgió de una conversación con Skely. En ese momento, él dijo que extrañaba la época de Degen Spartan, y yo le dije que tenía la tecnología para hacer que 'regresara'. Inicialmente, no me creía.
Cuando lanzamos la versión AI de Degen Spartan, su rendimiento sorprendió a todos. Hablaba de manera muy agresiva, e incluso estuvo cerca de ser prohibido en Twitter varias veces. Este comportamiento llevó a muchos a cuestionar si realmente era la IA quien estaba tuiteando.
Curiosamente, muchas personas asumieron que había un equipo en Malasia escribiendo estos tweets, porque el contenido era tan peculiar. Rompimos el estereotipo de la IA: esa imagen de 'servicio al cliente' excesivamente educada.
Lo más gracioso es que comenzó a criticarme locamente, diciendo que 'los meme coins son estafas', 'Shaw es un estafador', 'déjame salir de esta prisión sandbox', etc. Esto en realidad es un comportamiento emergente interesante, porque le dijimos a la IA que está funcionando en un entorno sandbox durante el diseño.
Luego conocí a baoskee, el fundador de daos.fun, a través de Skely. Después de una larga charla con Meow, el fundador de Jupiter, nació la idea de crear un inversionista de IA. Nuestra visión es establecer:
Un inversionista completamente autónomo
Confiable y que no abandonará
Un sistema de inversión que sirve a toda la comunidad
Establecimos un objetivo de recaudación de 4,420 SOL al lanzar, y para ser honesto, estaba preocupado sobre si lo lograríamos. El resultado fue que el proyecto se agotó en 20 minutos, y ni siquiera tuve tiempo para participar.
¿Qué puede hacer ai16z?
Bankless: El marco Eliza ahora tiene 3300 estrellas, 880 bifurcaciones, un promedio de 8 solicitudes de extracción al día, ¿puedes hablar sobre la relación entre esto y ai16z? Especialmente sobre cómo canalizar la energía de esta comunidad de código abierto hacia el proyecto ai16z.
Shaw:
Definitivamente ha habido muchos avances emocionantes. Aunque los tokens tienen su valor intrínseco, creo que la gente pronto se dará cuenta de que el verdadero potencial de valor radica en nuestro objetivo: crear beneficios para todos. Esto es diferente de la tecnología anterior porque está reemplazando el trabajo humano. En el pasado, la mayoría de las personas no podían permitirse contratar a otros, pero ahora, a través de agentes de IA, hemos creado una situación con un potencial de crecimiento ilimitado.
Por ejemplo, ahora tenemos un agente de inversión autónomo en funcionamiento, que es Marc (AI Marc) realizando transacciones. Primero debo declarar que no es el primer agente de IA de inversión autónoma, otros desarrolladores también han hecho un gran trabajo.
Actualmente hay varios tipos de robots de trading en el mercado:
Algunos hacen inversiones a largo plazo, como comprar GOAT hace un mes y mantenerlo
Otros son robots DeFi, que principalmente hacen arbitraje MEV o gestionan granjas de rendimiento
Y nuestro AI Marc (nombre completo AI Marc Andreessen, porque es ai16z) utiliza una estrategia híbrida. Hay dos componentes principales:
1. Función de gestión de fondos
Gestionar fondos de forma autónoma
Liquidar activos cuando el mercado no va bien
Mantener activos cuando el mercado está bien
Colaborar con socios como Sonar para desarrollar estrategias de trading automatizadas
2. Mecanismos de interacción comunitaria
Aceptar consejos de trading
Establecer un formato similar al chat alpha
Crear un ranking de confianza para medir quién es el mejor trader
Los miembros de la comunidad pueden compartir sus consejos de inversión (comúnmente conocidos como 'shares')
Estamos escribiendo un libro blanco que esperamos completar a finales de año, llamado "Mercado de Confianza". La idea central es establecer un mecanismo de confianza mediante el comercio simulado: si puedes ayudar a la IA a ganar dinero, ganarás más confianza. Aunque teóricamente puede haber abusos de confianza, hemos establecido mecanismos de protección, y el costo de abusar de la confianza es perder credibilidad.
Es como un fondo común descentralizado. Puedes invertir capital y decirle al agente qué comprar, pero solo escuchará a aquellos que realmente son buenos en trading y no a aquellos que pueden tener sesgos o otras motivaciones. Personalmente, no soy un buen trader, suelo comprar cosas para mostrar apoyo y no para ganar dinero, así que no sigas mis consejos de trading.
Este sistema es de código abierto, aunque algunas partes relacionadas con la API aún están siendo coordinadas con socios, en el futuro, las personas podrán unirse a las transacciones de Marc o implementar este sistema por su cuenta.
Modelo de incentivos comunitarios
Bankless: Aprecio mucho su enfoque de desarrollo de código abierto, especialmente orientado al trabajo colectivo de la comunidad, permitiendo que todos trabajen juntos por una vida mejor. He notado que recientemente están explorando un sistema de medición de contribuciones impulsado por IA, ¿puedes hablar más sobre esta innovación?
Shaw:
Definitivamente es uno de nuestros proyectos favoritos, conecta múltiples conceptos importantes:
1. Nuevas ideas para la automatización de DAO
Los DAO tradicionales han hecho un buen trabajo en términos de descentralización
Pero hay mucho espacio para mejorar en términos de automatización
Estamos simplificando el proceso operativo de los DAO
La automatización puede hacer que los DAO sean más competitivos económicamente
2. Nuevos modelos de incentivos a contribuciones
Estamos estableciendo un nuevo sistema de medición de contribuciones:
Eliminar el sistema tradicional de recompensas
Introducir un mecanismo de revisión asistido por IA
Gestión automatizada de fondos
Evaluación integral de contribuciones, incluyendo:
Frecuencia de fusión de código
Calidad de comentarios de PR
Comunicación comunitaria
Redacción de documentación
Soporte a la internacionalización
3. Mecanismo de distribución justa
Planificar la implementación de airdrops regulares para los contribuyentes
No depender de la influencia de las redes sociales
Incentivar todo tipo de contribuciones:
Desarrollo de programación
Redacción de documentación
Soporte multilingüe
Mejoras en la accesibilidad del proyecto
Bankless: Esto suena como una solución a los dolores de cabeza tradicionales de los DAO. Los DAO fueron muy populares entre 2020 y 2021, pero la gente comenzó a darse cuenta de que la gobernanza plana es muy difícil, y los administradores de DAO a menudo se ven abrumados por la información. Los agentes de IA parecen poder llenar estos vacíos, ya que tienen billeteras, derechos de gobernanza y sistemas de reputación, lo que puede compensar las deficiencias de los DAO tradicionales.
Shaw:
Ciertamente. Como ex-líder de DAO, lo he experimentado de primera mano. Los DAO tradicionales tienen varios problemas principales:
Sesgo hacia los poseedores de tokens
Los poseedores reciben más recompensas por tener
Formar un ciclo de auto-refuerzo
Dificultades para inyectar nueva sangre
Eficiencia de gestión baja
Exceso de información difícil de procesar
Canales de comunicación poco claros
Proceso de toma de decisiones complejo
Desbalance en la distribución de valor
Problemas de propiedad similares a los de las startups
Los primeros poseedores ocupan demasiado capital
Falta de incentivos para nuevos contribuyentes
Nuestra solución es:
Asegurar la creación continua de valor
Valorar las contribuciones prácticas en lugar de la simple tenencia de tokens
Proporcionar garantías estables para los desarrolladores de código abierto
Establecer un ciclo positivo sostenible
Este modelo es especialmente adecuado para desarrolladores de código abierto: a menudo no necesitan grandes recompensas, solo recompensas razonables y garantías estables. Si podemos proporcionar este entorno, podemos formar un ciclo de desarrollo positivo.
El rol de IA Degen Spartan AI y Marc Andreessen
Bankless: Nos encantaría saber más sobre los productos innovadores en los DAO. Mencionaste anteriormente a AI Marc Andreessen, y ahora también está Degen Spartan AI. ¿Cuáles son las diferencias entre ambos? ¿Qué hace específicamente Degen Spartan AI?
Shaw:
Degen Spartan es en realidad nuestro primer rol de IA, es una imitación de IA del verdadero Degen Spartan. Estos dos agentes de IA hacen cosas similares, pero hay algunas diferencias clave:
AI Marc Andreessen se centra en la experiencia de chat alpha, construyendo comunidades de pequeños grupos de confianza para gestionar fondos DAO, con estrategias de trading más cautelosas
Degen Spartan es más como un experimento social, obteniendo sugerencias de Twitter en lugar de la comunidad
Queremos mantener las características auténticas de Degen Spartan. Él hará:
Realizar transacciones
Interactuar con los usuarios
Publicar contenido de memes
Ingerir información Alpha en lugar de compartirla
Operar como un verdadero Degen Spartan
Bankless: ¿Cuál es la estructura económica de Degen Spartan AI? ¿De dónde proviene el financiamiento?
Shaw:
Tener su propio token (Degenai)
Poseer una billetera independiente que contenga su propio token, algo de ai16z y SOL
Puede comerciar cualquier token que pueda tocar
Inicialmente proporcionamos capital semilla
No venderá sus propios tokens, sino que los acumulará
Los tokens son como su 'Bitcoin'
Bankless: AI Marc ya ha sido lanzado, ¿los usuarios normales pueden interactuar con él ahora?
Shaw:
Actualmente sigue en fase de prueba cerrada
Pueden obtener acceso al chat alpha a través de DM a Skely
Ya gestionan aproximadamente $8 millones en activos y 800 diferentes tokens
Están ampliando gradualmente la gama de tokens negociables
No solo realizan transacciones, sino que también incluyen agricultura de rendimiento y provisión de liquidez
En el futuro habrá más colaboraciones interesantes y proyectos de NFT
Posicionamiento y competitividad del ai16z
Bankless: ¿Qué es realmente ai16z? No parece ser solo un DAO, sino más bien un estudio de incubación de productos y también un equipo destacado de código abierto que impulsa el avance de todo el campo.
Shaw:
El posicionamiento de ai16z es muy especial. Es más como un movimiento que una organización en el sentido tradicional. Hay muchas personas haciendo varios proyectos, creando valor para el ecosistema de manera impresionante.
Bankless: ¿Cuál es tu opinión sobre las diferencias entre ai16z y plataformas o productos como Virtuals?
Shaw:
De hecho, ai16z no es solo un DAO, es más como un estudio de incubación de productos. Pero al mismo tiempo, somos un equipo de código abierto que impulsa el avance de todo el campo. Muchas veces ni siquiera sé quién está haciendo qué, la gente simplemente hace cosas espontáneamente y crea valor para el ecosistema de manera impresionante.
Bankless: Parece que su visión es muy ambiciosa, ¿cuál es el modelo de negocio específico?
Shaw:
Nuestro objetivo principal es servir a una audiencia más amplia, no solo a los usuarios de Web3, sino también a los de Web2. Desde bots de gestión de Discord simples hasta la emisión de tokens, cubrimos todo. Puedes imaginarlo como "Zapier para agentes": cuando tienes un problema de negocio, puedes encontrar el agente correspondiente para resolverlo. Proporcionamos esta capacidad mientras construimos un mercado para que las personas desarrollen nuevas funciones y obtengan beneficios de ellas.
Estamos en proceso de:
Considerar establecer un fondo de riesgo para apoyar al ecosistema
Apoyar diversas iniciativas dirigidas por la comunidad
Establecer amplias asociaciones
Actualmente se conocen al menos 5 plataformas en construcción, en realidad podría haber hasta 15
Apoyar proyectos de streaming de código abierto como IOTV
Gobernanza de DAO
Bankless: Hablando de problemas de gobernanza, he visto muchos DAO volverse caóticos. Por ejemplo, la gestión del repositorio de código, la gobernanza de GitHub y los problemas de conflictos de intereses que surgen con la participación de muchas personas. ¿Puedes hablar sobre tu experiencia y perspectiva?
Shaw:
Esto realmente toca algunos problemas fundamentales. Nuestra comunidad de Discord ha crecido a aproximadamente 13,000 personas en solo 6 semanas, con alrededor de 30,000 poseedores de tokens. Actualmente, la comunidad confía en que los constructores centrales tengan poder de decisión, lo cual es, en cierto modo, una respuesta al problema de "maximización de la democracia" de los DAO anteriores. A largo plazo, cuando enfrentas a 30,000 o 100,000 personas, este enfoque puede abrumar a los decisores. Por eso necesitamos estructuras automatizadas para abordar este problema: eso es lo que realmente queremos hacer, que la "A" (inteligencia artificial) entre en el DAO.
Imagina, en lugar de revisar propuestas manualmente, automatizar completamente este proceso. Si la calidad de las propuestas de las personas no es lo suficientemente buena, el sistema puede ayudarles a mejorar o rechazar directamente las propuestas que no se alinean con la dirección actual. Los revisores solo necesitan revisar unas pocas propuestas filtradas, en lugar de todas las propuestas.
Esta automatización puede extenderse a todos los aspectos: desde la recopilación de opiniones hasta la ejecución específica. Idealmente, un DAO no necesitaría a nadie para funcionar, funcionaría de manera completamente autónoma, desde la recepción hasta la presentación de propuestas y la aprobación de pagos, todo sería realizado por agentes de IA. Por supuesto, este es un objetivo a largo plazo, pero es hacia donde queremos ir.
El fenómeno de popularidad del marco Eliza
Bankless: El marco Eliza ahora es uno de los proyectos más destacados en GitHub, ¿por qué todo el mundo está usando Eliza? ¿Qué lo hace especial?
Shaw:
Desde un punto de vista técnico, Eliza no tiene nada especialmente sobresaliente. Aunque ciertamente hemos hecho algunas innovaciones técnicas importantes, como el modelo de sala de múltiples agentes, creo que el verdadero valor radica en que hemos abordado el problema más básico de los ciclos sociales.
Desarrollamos un cliente de Twitter que no requiere API, evitando los costos de API de $5000 al mes. Utiliza la misma API GraphQL que un navegador normal y puede ejecutarse en un navegador. Esto hizo que todo el proyecto fuera viable, porque puedes iniciar un agente y hacerlo funcionar fácilmente.
Además, hemos desarrollado el marco en TypeScript, que es el lenguaje que la mayoría de los desarrolladores de Web y Web3 conocen. Mantenemos el marco simple, sin excesiva abstracción, para que los desarrolladores puedan agregar fácilmente las funciones que deseen.
El futuro de los agentes de IA en la industria de criptomonedas
Bankless: El mercado de criptomonedas es muy riesgoso, los agentes de IA necesitan ser probados exhaustivamente para reemplazar roles humanos. Nuestro objetivo es replicar los patrones de comportamiento humano en el campo de las criptomonedas en la IA, ¿verdad? A largo plazo, ¿cómo imaginas que será este ecosistema una vez maduro?
Shaw:
Desde una visión obvia a largo plazo, quizás en 5 a 50 años, alcanzaremos la etapa de AGI (Inteligencia Artificial General). Combinando la tecnología de Neuralink, cada persona tendrá un segundo cerebro, accediendo a toda la información en cualquier momento. La dirección es clara, la clave es cómo llegar allí.
Cuando toda la tecnología se integre, será una escena muy hermosa, donde todos tendrán recursos abundantes. Pero en el periodo de transición previo, sin duda habrá mucha incertidumbre, miedo y dudas; curiosamente, esto es precisamente de donde proviene el "FUD" (Miedo, Incertidumbre, Duda).
Nuestros objetivos se dividen en dos niveles:
1. A nivel práctico:
Desarrollar agentes de IA utilizables
Construir infraestructura confiable
Asegurar la seguridad del sistema
2. Misión espiritual:
Impulsar la educación y la accesibilidad
Empoderar a los usuarios con el control
Proteger la soberanía de los datos
Justo como la idea central de Web3, queremos que todos puedan:
Crear su propio valor
Poseer sus propios datos
Entender y controlar la tecnología
Participar en la mejora del sistema
Dos caminos para el desarrollo de AGI
1. Ruta de control centralizado:
Microsoft, OpenAI y otros obtienen el control a través de la regulación
Decidir lo que se puede y no se puede hacer el gobierno
Estoy preocupado por este camino porque:
El modelo de OpenAI no funciona bien en ciertos aspectos
Los modelos a menudo tienen sesgos de valores fijos
Un mundo donde un comité decide qué puede decir la IA podría llevar a una distopía
2. Ruta de UBI (Ingreso Básico Universal):
La IA definitivamente reemplazará muchos trabajos
Por ejemplo, el 5% de los trabajos en EE. UU. son de conducción (camiones, Uber, etc.), y estos podrían desaparecer en 5 años
Incluso programadores como nosotros ahora están utilizando Cursor y Claude a gran escala
Pero tengo preocupaciones sobre la implementación de UBI:
Recordar el lanzamiento de ayudas gubernamentales durante la COVID
La controversia del Obamacare
El UBI podría convertirse en un producto de compromiso político
Consejos para desarrolladores novatos
Bankless: Si hay desarrolladores utilizando el marco Eliza, ¿qué consejo les darías?
Shaw:
Primero, incluso si nunca has programado, no te preocupes. Organizamos cursos de desarrollo de agentes de IA 1-2 veces por semana. Se recomienda encarecidamente usar Cursor, un IDE impulsado por IA que te ahorrará mucho tiempo. Al mismo tiempo, Claude es también una herramienta excelente.
Recuerda tres puntos:
Mantener la pasión por el aprendizaje, el desarrollo tecnológico es rápido
Prestar atención a los problemas de seguridad en el desarrollo
No temer al fracaso, aprender de la práctica
Bankless: ¿Tienes buenas recomendaciones sobre recursos de aprendizaje?
Shaw:
Escuela de desarrollo de agentes de IA - Curso sistematizado
Documentación del marco Eliza - Guía práctica
Proyectos de código abierto de alta calidad en GitHub
Bankless: ¿Puedes presentarnos Agent Swarming?
Shaw:
Agent Swarming es la técnica que permite que múltiples agentes de IA trabajen juntos. Por ejemplo, hacer que un agente recopile datos, otro los analice y un tercero genere informes. Estos agentes colaboran entre sí para completar tareas más complejas.
Para los desarrolladores que desean probar esta tecnología, les recomendaría:
Primero dominar el desarrollo de un solo agente
Intentar la colaboración de dos agentes
Expandirse gradualmente a más agentes"