En los últimos años, los campos de la inteligencia artificial (IA) y las criptomonedas han evolucionado rápidamente y cada uno ha logrado avances significativos por derecho propio. Sin embargo, la intersección de estos dos ámbitos presenta un ámbito de posibilidades intrigantes. La IA descentralizada, impulsada por la tecnología blockchain y principios criptográficos, ofrece una visión de los sistemas de IA que son abiertos, transparentes y resistentes a la censura. En este artículo, profundizamos en varias categorías en esta intersección, explorando tanto las oportunidades que presentan como los desafíos que enfrentan.
Computación descentralizada para preentrenamiento y ajuste:
Las plataformas de computación descentralizadas, como Akash y Render, tienen como objetivo democratizar el acceso a los recursos computacionales para las tareas de IA. Si bien ofrecen la posibilidad de realizar cálculos más baratos y de realizar un entrenamiento resistente a la censura, persisten desafíos como el rendimiento y la escalabilidad.
Inferencia descentralizada:
Proyectos como Ritual y Ollama buscan posibilitar la inferencia descentralizada, abordando las preocupaciones sobre privacidad y censura asociadas con los servicios centralizados. Sin embargo, el auge de chips especializados para la inferencia local plantea un desafío a la adopción de alternativas descentralizadas.
Agentes de IA en cadena:
Los agentes de IA en cadena aprovechan la tecnología blockchain para la coordinación y el pago, lo que minimiza los riesgos de la plataforma asociados con los proveedores centralizados. A pesar de los posibles beneficios, la etapa incipiente del desarrollo de los agentes de IA y la disponibilidad de métodos de pago tradicionales presentan obstáculos para su adopción generalizada.
Procedencia de los datos y del modelo:
Las soluciones basadas en blockchain como Vana y Rainfall tienen como objetivo permitir a los usuarios poseer y monetizar sus datos y modelos, garantizando al mismo tiempo la transparencia y la procedencia. Sin embargo, el desafío radica en convencer a los usuarios de que prioricen la propiedad de los datos y las preocupaciones por la privacidad por sobre la conveniencia.
Aplicaciones incentivadas con tokens:
Se han propuesto incentivos con tokens criptográficos para impulsar redes e impulsar la participación en aplicaciones centradas en la IA como MyShell y Deva. Sin embargo, persisten las preocupaciones sobre la manía especulativa y el uso duradero, lo que recuerda las lecciones de anteriores auges y caídas de las criptomonedas.
MLOps incentivados por tokens:
Proyectos como BitTensor y Ritual exploran la integración de incentivos criptográficos en el flujo de trabajo de operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Si bien los incentivos podrían optimizar el comportamiento, garantizar la calidad y la precisión en MLOps plantea un desafío importante.
Verificabilidad en cadena (ZKML):
La verificabilidad de modelos en cadena, ejemplificada por proyectos como Modulus Labs y UpShot, promete desbloquear la transparencia y la componibilidad en aplicaciones de IA. Sin embargo, persiste el escepticismo con respecto a la necesidad de dicha verificación y el revuelo en torno a la tecnología de conocimiento cero.
Conclusión:
La intersección de la IA descentralizada y las criptomonedas presenta un panorama repleto de potencial para la innovación y la disrupción. Desde la democratización del acceso a los recursos computacionales hasta el empoderamiento de los usuarios con la propiedad de los datos, cada categoría ofrece oportunidades y desafíos únicos. A medida que estos proyectos sigan evolucionando, será fascinante observar cómo moldean el futuro de la IA y las criptomonedas, impulsando un panorama tecnológico más abierto, transparente y equitativo.
