Ejemplo: Investigación en escala de grises
Compilado por: Félix, PANews
Grayscale anunció ayer el lanzamiento de Grayscale Decentralized AI Fund LLC, un nuevo fondo centrado en la IA descentralizada. El primer lote de proyectos del fondo incluye Bittensor (TAO), Filecoin (FIL), Livepeer (LPT), Near (NEAR) y Render (RNDR), de los cuales Near, Filecoin y Render son los activos de mayor peso del fondo. Afectados por esta noticia, los tokens relacionados aumentaron considerablemente. Posteriormente, Grayscale publicó un artículo que explica la IA y la IA descentralizada y explica las razones para darle importancia. El siguiente es el texto completo del contenido.
La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías emergentes más prometedoras de este siglo, con el potencial de aumentar exponencialmente la productividad humana e impulsar avances médicos. Si bien la IA puede ser importante hoy en día, su impacto no hará más que crecer. PwC estima que la IA crecerá hasta convertirse en una industria valorada en 15 billones de dólares para 2030.
Sin embargo, esta prometedora tecnología también enfrenta desafíos. A medida que la tecnología de IA se vuelve cada vez más poderosa, el poder de la industria de la IA se concentra en manos de unas pocas empresas, lo que es potencialmente perjudicial para la sociedad. Esto también ha generado serias preocupaciones sobre falsificaciones profundas, sesgos incorporados y riesgos para la privacidad de los datos. Afortunadamente, la criptografía ofrece posibles soluciones a algunos de estos problemas con sus propiedades de descentralización y transparencia.
Este artículo explorará los problemas causados por la centralización y cómo la IA descentralizada puede ayudar a resolver algunos de estos inconvenientes. También se discutirá la intersección de Crypto y AI, destacando las aplicaciones de cripto en el espacio que están mostrando signos de adopción temprana.
Problemas con la IA centralizada
El desarrollo actual de la IA enfrenta ciertos riesgos y desafíos. Los efectos de red y los intensivos requisitos de capital de la IA son tan importantes que muchos desarrolladores de IA fuera de las grandes empresas tecnológicas, como pequeñas empresas o investigadores académicos, tienen dificultades para obtener los recursos necesarios para el desarrollo de la IA o no pueden monetizar su trabajo. Esto limita la competencia y la innovación generales en IA.
Como resultado, la influencia sobre esta tecnología clave se concentra en manos de unas pocas empresas, como OpenAI y Google, lo que plantea serias dudas sobre la gobernanza de la IA. Por ejemplo, en febrero de este año, el generador de imágenes de IA de Google, Gemini, estuvo expuesto a discriminación racial y errores históricos, y fue sospechoso de manipular el modelo. Además, en noviembre pasado, una junta directiva de seis personas decidió despedir al director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, exponiendo el hecho de que un pequeño número de personas controla la empresa que desarrolla estos modelos.
A medida que la IA crece en influencia e importancia, a muchos les preocupa que una empresa pueda obtener poder de toma de decisiones sobre modelos de IA que podrían tener un gran impacto en la sociedad. Incluso pueden poner barreras para trabajar a puerta cerrada a expensas de otros, o manipular modelos para beneficio personal.
Cómo puede ayudar la IA descentralizada
La IA descentralizada se refiere a los servicios de IA que utilizan la tecnología blockchain para distribuir la propiedad y la gobernanza de la IA de una manera que mejore la transparencia y la accesibilidad. Grayscale Research cree que la IA descentralizada tiene el potencial de liberar estas importantes decisiones de entornos cerrados y ponerlas a disposición del público.
La tecnología Blockchain puede ayudar a los desarrolladores a aumentar el acceso a la IA y reducir el umbral para que los desarrolladores independientes creen y moneticen su trabajo. Esto ayudará a aumentar la innovación y la competencia generales de la IA y a mantener el equilibrio con los modelos desarrollados por los gigantes tecnológicos.
Además, la IA descentralizada puede ayudar a democratizar la inversión en IA. Actualmente, existen pocas formas de obtener ganancias relacionadas con el desarrollo de la IA aparte de algunas acciones tecnológicas. Al mismo tiempo, se han asignado cantidades significativas de capital privado a nuevas empresas y empresas privadas de IA (47 mil millones de dólares en 2022, 42 mil millones de dólares en 2023). Como resultado, sólo un pequeño grupo de capital riesgo e inversores acreditados tienen acceso a los ingresos de estas empresas. Por el contrario, los criptoactivos de IA descentralizados están abiertos a todos y cualquiera puede participar en el futuro de la IA.
¿Cómo se está desarrollando hoy el campo de las intersecciones?
La intersección de las criptomonedas y la IA aún se encuentra en sus primeras etapas en términos de madurez, pero la respuesta del mercado ha sido alentadora. En mayo de 2024, la tasa de rendimiento en el campo de la IA de los criptoactivos es del 20%, que es mejor que la gran mayoría de las criptografías. Además, según los datos de Kaito, en comparación con otras pistas como DeFi, Layer2, Meme y RWA, la pista de IA tiene actualmente la mayor "participación mental narrativa" en las plataformas sociales (la mayor atención del mercado).
Recientemente, algunos grandes nombres han comenzado a adoptar este campo emergente y trabajar para resolver las deficiencias de la IA centralizada. En marzo de este año, Emad Mostaque, fundador de la empresa de inteligencia artificial Stability AI, dejó la empresa para dedicarse a la IA descentralizada. Dijo que "ahora es el momento de garantizar que la IA permanezca abierta y descentralizada". Además, el fundador de ShapeShift, Erik Vorhees, lanzó recientemente Venice.ai, un servicio de inteligencia artificial centrado en la privacidad con cifrado de extremo a extremo.
Figura 1: AI Universe ha superado a casi todas las pistas criptográficas en lo que va del año
La intersección de Crypto y AI se puede dividir en tres subcategorías principales:
Capa de infraestructura: la red que proporciona una plataforma para el desarrollo de la IA (por ejemplo, NEAR, TAO, FET)
Recursos necesarios para la IA: activos que proporcionan recursos clave (informática, almacenamiento, datos) necesarios para el desarrollo de la IA (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA)
Resolver problemas de IA: activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, como el aumento de bots y deepfakes, y validación de modelos (por ejemplo, WLD, TRAC, NUM).
Figura 2: Mapa del mercado de IA y criptomonedas
Fuente: Inversiones en escala de grises. Los protocolos incluidos son ejemplos ilustrativos.
Una red que proporciona infraestructura para el desarrollo de la IA
La primera categoría es una red que proporciona una arquitectura abierta sin permisos construida específicamente para el desarrollo general de servicios de IA. Estos activos no se centran en un determinado producto o servicio de IA, sino en crear infraestructura subyacente y mecanismos de incentivos para diversas aplicaciones de IA.
NEAR se destaca en esta categoría y sus fundadores son cocreadores de la arquitectura "Transformer" que impulsa sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT. En mayo de este año, NEAR anunció que se centraría en construir un ecosistema de IA propiedad de los usuarios y se esforzaría por optimizar la privacidad y soberanía de los usuarios. A finales de junio, NEAR lanzó su programa de incubación de IA para el desarrollo de modelos base nativos de NEAR, plataformas de datos para aplicaciones de IA, marcos de agentes de IA y mercados informáticos.
Bittensor es una plataforma que utiliza tokens TAO para fomentar económicamente el desarrollo de la IA. Bittensor sirve como plataforma subyacente para 38 subredes, cada una con diferentes casos de uso, como chatbots, generación de imágenes, previsión financiera, traducción de idiomas, entrenamiento de modelos, almacenamiento e informática. La red Bittensor recompensa a los mineros y validadores con mejor rendimiento en cada subred con tokens TAO y proporciona a los desarrolladores una API sin permiso para crear aplicaciones de IA específicas consultando a los mineros en la subred Bittensor.
Esta categoría también incluye otros protocolos como Fetch.ai y Allora Network. Fetch.ai, una plataforma para que los desarrolladores creen asistentes de IA complejos (es decir, "agentes de IA"), se fusionó recientemente con AGIX y OCEAN y tiene una capitalización de mercado combinada de aproximadamente 7.500 millones de dólares. La otra es Allora Network, una plataforma centrada en la aplicación de IA a aplicaciones financieras, incluidas estrategias comerciales automatizadas para DEX y mercados de predicción. Allora aún no ha emitido un token y levantó una ronda de financiación estratégica en junio, lo que eleva la financiación total de colocación privada a 35 millones de dólares.
Recursos necesarios para el desarrollo de la IA
La segunda categoría incluye activos que proporcionan los recursos necesarios para el desarrollo de la IA en forma de informática, almacenamiento o datos.
El auge de la IA ha creado una demanda masiva de recursos informáticos en forma de GPU. Los mercados de GPU descentralizados como Render (RNDR), Akash (AKT) y Livepeer (LPT) proporcionan suministro de GPU inactivo a los desarrolladores para el entrenamiento de modelos, la inferencia de modelos o la renderización de IA generativa 3D. Se estima que Render ofrece alrededor de 10.000 GPU, centrándose en artistas e IA generativa, mientras que Akash ofrece 400 GPU, centrándose en desarrolladores e investigadores de IA. Mientras tanto, Livepeer anunció recientemente planes para una nueva subred de IA, con el objetivo de realizar tareas de inferencia de IA como texto a imagen, texto a video e imagen a video para agosto de 2024.
Además de requerir grandes cantidades de recursos informáticos, los modelos de IA también requieren grandes cantidades de datos. Como resultado, la demanda de almacenamiento de datos ha aumentado significativamente. Las soluciones de almacenamiento de datos como Filecoin (FIL) y Arweave (AR) pueden servir como alternativas web descentralizadas y seguras para almacenar datos de IA en servidores centralizados de AWS. Estas soluciones no solo brindan almacenamiento rentable y escalable, sino que también mejoran la seguridad e integridad de los datos al eliminar puntos únicos de falla y reducir el riesgo de violaciones de datos.
Finalmente, los servicios de inteligencia artificial existentes, como OpenAI y Gemini, brindan acceso continuo a datos en tiempo real a través de Bing y Google Search, respectivamente. Esto pone en desventaja a todos los demás desarrolladores de modelos de IA, excepto a las empresas de tecnología. Sin embargo, los servicios de extracción de datos como Grass y Masa pueden ayudar a nivelar el campo de juego al permitir a las personas monetizar proporcionando datos de aplicaciones para el entrenamiento de modelos de IA, manteniendo al mismo tiempo el control y la privacidad sobre sus datos personales.
Activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA
La tercera categoría incluye activos que intentan resolver problemas relacionados con la IA, incluido el aumento de los bots, los deepfakes y la procedencia del contenido.
Otro problema importante de la IA es la proliferación de bots y la desinformación. Los deepfakes generados por IA ya han tenido un impacto en las elecciones presidenciales en India y Europa, y los expertos están "muy asustados" de que la próxima carrera presidencial de Estados Unidos se vea inundada de "desinformación" impulsada en gran medida por deepfakes. Los activos diseñados para ayudar a resolver problemas relacionados con los deepfakes mediante el establecimiento de fuentes de contenido verificables incluyen Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) y Story Protocol. Además, Worldcoin (WLD) intenta resolver el problema del bot verificándolo con un identificador biométrico único.
Otro riesgo de la IA es garantizar la confianza en el modelo mismo. ¿Cómo puedes confiar en que los resultados de la IA que recibes no han sido alterados ni manipulados? Actualmente, existen varios protocolos que ayudan a solucionar este problema mediante criptografía, pruebas de conocimiento cero y cifrado totalmente homomórfico (FHE), como Modulus Labs y Zama.
en conclusión
Aunque estos activos de IA descentralizados han logrado resultados iniciales, todavía se encuentran en sus primeras etapas. A principios de este año, el capitalista de riesgo Fred Wilson dijo que la IA y las criptomonedas son "dos caras de la misma moneda" y que "Web3 nos ayudará a confiar en la IA". A medida que la industria de la IA continúa madurando, Grayscale Research cree que estos casos de uso de cifrado relacionados con la IA serán cada vez más importantes y que estas dos tecnologías en rápido desarrollo tienen el potencial de complementarse entre sí.
Hay muchas señales de que la era de la IA está llegando y tendrá impactos de gran alcance, tanto positivos como negativos. Al aprovechar las características de la tecnología blockchain, se cree que Crypto puede, en última instancia, ayudar a mitigar algunos de los peligros de la IA.
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