Autor original: Anderson Sima, editor ejecutivo de Foresight News
Si solo puede haber una palabra clave en 2025, elegiría "Agente de IA".
El 6 de enero, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo que está convencido de que ha dominado el método de creación de AGI (inteligencia artificial), y predijo que en 2025 el primer grupo de agentes de IA "se unirá a la fuerza laboral" y cambiará sustancialmente la producción empresarial.
El autor cree que esto no es alarmismo, sino un nuevo capítulo en el progreso de la IA.
El nacimiento y la trascendencia del Agente AI
En los últimos seis meses, con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain, AI Agent se ha convertido gradualmente en un sector de moda en el campo del cifrado. Esta entidad autónoma desarrollada a partir de tecnología de inteligencia artificial puede simular procesos cognitivos y de toma de decisiones humanos, mostrando un alto grado de inteligencia y adaptabilidad en la percepción, el análisis y la acción. Aunque el actual AI Agent es muy inferior a los humanos en términos de inteligencia integral, el nacimiento del AI Agent redefinirá la relación entre los humanos y la tecnología.
Los modelos grandes actuales (como ChatGPT) aunque se destacan en el procesamiento del lenguaje y la generación de contenido, aún tienen limitaciones significativas en su aplicación. El núcleo del diseño de los modelos grandes se basa en generar soluciones óptimas probabilísticas entrenadas con grandes volúmenes de datos, lo que significa que son más como poderosos 'motores de lenguaje' que pueden responder preguntas y proporcionar sugerencias, pero no pueden realmente tomar decisiones activas y ejecutarlas. Por ejemplo, en escenarios complejos de gestión empresarial o respuesta a emergencias, los modelos grandes generalmente no pueden superar el papel de 'proveedor de sugerencias', mientras que un Agente AI puede, basándose en un entorno dinámico, combinar objetivos preestablecidos para formular y ejecutar planes rápidamente.
Tomemos como ejemplo la salud: un modelo grande puede recomendar tratamientos potenciales basados en los síntomas descritos por el usuario. Sin embargo, en situaciones de emergencia, como un paro cardíaco, el modelo grande no puede juzgar el estado del paciente basándose en datos de sensores y controlar inmediatamente el equipo médico para realizar maniobras de reanimación como lo haría un Agente AI.
En comparación, la capacidad del Agente AI va más allá del alcance de los modelos grandes existentes, no se limita a 'procesamiento de datos', sino que puede completar un ciclo cerrado completo de 'percepción' a 'acción'. Por ejemplo, en el campo de la conducción autónoma, el Agente AI puede analizar en tiempo real las condiciones de la carretera, integrar las reglas de tráfico y el estado del vehículo, decidir la mejor ruta de conducción y ajustar dinámicamente la estrategia de conducción; en el campo financiero, el Agente AI puede rastrear en tiempo real la información del mercado global y ajustar dinámicamente la cartera de inversión para maximizar los rendimientos.
Código de conducta del Agente AI: contratos inteligentes
Cuando el Agente AI realmente entre en los escenarios mencionados, debería ser llamado 'AI Being', una nueva especie creada por 'Human Being', con la capacidad de cómputo como su fuente de energía. Entonces surge la pregunta, ¿cómo deben definirse sus principios de comportamiento? Mi respuesta es 'contratos inteligentes'.
Los contratos inteligentes, como vehículos de criptomonedas, son esencialmente un contrato expresado en forma de código. A través de la tecnología blockchain, logran las siguientes características:
Descentralización: liberarse de las restricciones de instituciones tradicionales.
Inmutabilidad: garantizar la autenticidad de las transacciones y registros.
Trazabilidad: proporcionar un flujo de información transparente para todos los participantes.
A diferencia de los contratos tradicionales, la ejecución de contratos inteligentes no requiere intermediarios, sino que depende únicamente de las reglas preestablecidas en el código. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también reduce en gran medida la intervención humana y la posibilidad de descontrol.
Si la capacidad de cómputo es la sangre de la AI, los contratos inteligentes serán el alma de la AI.
El Agente AI en la ejecución de tareas debe seguir reglas y principios éticos establecidos. Los contratos inteligentes de criptomonedas proporcionan una solución natural para esto. Por ejemplo, en una red logística descentralizada, el Agente AI puede realizar programación automática de transporte y liquidación de costos basándose en registros de blockchain, garantizando la transparencia en la distribución de recursos y transacciones.
Imagina una plataforma educativa descentralizada centrada en criptomonedas. El Agente AI puede ayudar a los estudiantes a crear planes de estudio personalizados y, según los resultados de aprendizaje, asignar automáticamente recompensas en criptomonedas para fomentar el aprendizaje continuo. Las calificaciones de los estudiantes, el proceso de aprendizaje y los registros de recompensas se registran en blockchain, evitando los sesgos y las interferencias humanas que existen en los sistemas educativos tradicionales.
Otro gran atractivo de la combinación de Agente AI+Crypto es que fusiona perfectamente la teoría de juegos.
La teoría de juegos es esencialmente la ciencia de la toma de decisiones, que estudia las elecciones estratégicas y el equilibrio de las partes en el juego de intereses. El ecosistema de criptomonedas es el mejor escenario para aplicar la teoría de juegos. La interacción entre mineros, inversores y desarrolladores es esencialmente un juego de múltiples partes, y los protocolos de blockchain guían el comportamiento de las partes a través del diseño de mecanismos. Por ejemplo, en la red de Bitcoin, los mineros compiten por la capacidad de cómputo para recibir recompensas, mientras que las reglas del protocolo garantizan la seguridad y descentralización de la red.
La combinación del Agente AI con Crypto puede mejorar aún más su capacidad de toma de decisiones y eficiencia de colaboración. Por ejemplo, en las ciudades inteligentes del futuro, el Agente AI podría aplicarse ampliamente en la distribución de recursos, gestión del tráfico, etc. A través de mecanismos de incentivo de criptomonedas y modelos de juego, el Agente AI puede encontrar soluciones óptimas entre diferentes objetivos:
En la gestión energética, el Agente AI puede negociar las prioridades de uso de energía y la distribución de costos para garantizar el equilibrio entre oferta y demanda.
En el comercio internacional, el Agente AI puede completar liquidaciones en tiempo real basadas en criptomonedas y contratos inteligentes, evitando las demoras y altos costos del sistema bancario tradicional.
Supongamos que en el futuro aparece un complejo sistema de Agente AI llamado 'Jarvis'. Como 'asistente digital', puede coordinar la cooperación en múltiples niveles entre individuos, empresas y gobiernos. El funcionamiento de 'Jarvis' se basa en un sistema de criptomonedas transparente y dinámicamente ajustado, donde los usuarios pueden recibir recompensas por contribuir con datos o servicios, y 'Jarvis' también puede utilizar criptomonedas para comprar los recursos necesarios, logrando así una economía cerrada.
El auge del Agente AI y la difusión de las criptomonedas impulsarán juntos la llegada de una nueva era de colaboración:
Colaboración entre humanos y AI: el Agente AI se convierte en un asistente inteligente para individuos y empresas, asumiendo tareas tediosas para que los humanos se concentren en trabajos creativos.
Colaboración entre personas: las criptomonedas garantizan la equidad y transparencia en la cooperación, incentivando a más personas a participar.
Colaboración entre AIs: los Agentes AI comparten recursos e intercambian conocimientos a través de criptomonedas, logrando una colaboración más eficiente.
Los riesgos potenciales de Agente AI+Crypto
Por un lado, aunque la combinación de criptomonedas y Agente AI es teóricamente viable, la implementación técnica aún enfrenta muchos desafíos. Por ejemplo:
Problemas de seguridad: aunque la tecnología blockchain se presenta como un punto de venta de descentralización e inmutabilidad, la existencia de vulnerabilidades en los contratos inteligentes puede ser explotada maliciosamente, llevando a pérdidas financieras o colapsos del sistema.
Problemas de escalabilidad: las blockchain más comunes (como Ethereum) tienen un rendimiento limitado al manejar transacciones masivas y la ejecución de contratos inteligentes, lo que podría convertirse en un cuello de botella para la amplia aplicación del Agente AI.
Por otro lado, una vez que las reglas de comportamiento del Agente AI se solidifican a través de contratos inteligentes de criptomonedas, pueden carecer de flexibilidad y ser difíciles de manejar ante problemas éticos complejos. Por ejemplo:
Asignación de responsabilidad: si un Agente AI causa pérdidas debido a la ejecución de un contrato inteligente, ¿debería la responsabilidad recayendo en el desarrollador del Agente AI, el diseñador del contrato inteligente, o el usuario?
Problemas de privacidad: el Agente AI necesita procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, y cómo se almacenan, utilizan y comparten esos datos puede generar controversias graves sobre la privacidad.
Además, la introducción de criptomonedas podría agravar la diferenciación del sistema económico. Después de la combinación de Agente AI y criptomonedas, la parte con ventaja tecnológica podría consolidar aún más su posición dominante en las actividades económicas. Aquellos individuos y pequeñas y medianas empresas excluidos por la ola de tecnología AI y criptomonedas podrían ser marginados por no poder soportar los costos tecnológicos, exacerbando así la desigualdad social.
La combinación de Agente AI y criptomonedas es una forma embrionaria de revolución tecnológica. Su potencial reside en mejorar la eficiencia y equidad a través de enfoques regulados y automatizados, impulsando la transformación de los modelos de colaboración. Sin embargo, esta combinación técnica no es una panacea, y su complejidad y riesgo requieren que mantengamos cautela en el desarrollo técnico y la aplicación social. Por un lado, debemos explorar activamente su valor; por otro lado, también debemos estar alerta ante las desigualdades y la incertidumbre que la tecnología podría generar.