Autor original: Will Ogden Moore
Compilación original: Luffy, Foresight News
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La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías emergentes más prometedoras de este siglo, que promete aumentar exponencialmente la productividad humana e impulsar avances médicos. Aunque la inteligencia artificial ya ha dejado su huella, su influencia será aún mayor en el futuro. PricewaterhouseCoopers estima que crecerá hasta convertirse en una enorme industria de 15 billones de dólares para 2030.
Sin embargo, esta prometedora tecnología también enfrenta desafíos. A medida que la tecnología de inteligencia artificial se vuelve cada vez más poderosa, la industria de la inteligencia artificial se ha vuelto extremadamente centralizada y el poder se concentra en manos de unas pocas empresas, lo que representa una amenaza potencial para toda la sociedad humana. La inteligencia artificial también plantea serias preocupaciones sobre los deepfakes, los sesgos y los riesgos para la privacidad de los datos. Afortunadamente, las criptomonedas y sus propiedades descentralizadas y transparentes ofrecen posibles soluciones a algunos de estos problemas.
A continuación, exploraremos los problemas causados por la centralización y cómo la IA descentralizada puede ayudar a resolver algunos de los males, y discutiremos la intersección actual de las criptomonedas y la IA, destacando las aplicaciones criptográficas en el espacio que están mostrando signos de adopción temprana.
Problemas con la inteligencia artificial centralizada
Hoy en día, el desarrollo de la inteligencia artificial enfrenta ciertos desafíos y riesgos. Los efectos de red y los intensivos requisitos de capital de la IA son tan importantes que los desarrolladores de IA fuera de las grandes empresas tecnológicas, como las empresas más pequeñas o los investigadores académicos, luchan por obtener los recursos necesarios para desarrollarla o comercializarla. Esto limita la competencia y la innovación generales en IA.
Como resultado, la influencia sobre esta tecnología crítica se concentra en manos de unas pocas empresas, como OpenAI y Google, lo que plantea serias dudas sobre la gobernanza de la IA. En febrero, por ejemplo, el generador de imágenes de inteligencia artificial de Google, Gemini, expuso prejuicios raciales e imprecisiones históricas. Además, la decisión de noviembre pasado de la junta directiva de seis miembros de despedir al director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, expuso el hecho de que un puñado de personas controlan estas empresas.
A medida que la IA crece en influencia e importancia, a muchos les preocupa que una empresa pueda obtener control sobre la toma de decisiones sobre modelos de IA que podrían tener un gran impacto en la sociedad, levantando barreras, operando a puertas cerradas o manipulando los modelos para obtener ganancias.
Cómo puede ayudar la IA descentralizada
La IA descentralizada se refiere al uso de la tecnología blockchain para distribuir la propiedad y la gobernanza de la IA de una manera que aumente la transparencia y la accesibilidad. Grayscale Research cree que la IA descentralizada tiene el potencial de liberar estas importantes decisiones de los sistemas cerrados y ponerlas en manos del público.
La tecnología Blockchain puede ayudar a los desarrolladores a tener un mayor acceso a la inteligencia artificial y reducir el umbral de desarrollo y comercialización por parte de desarrolladores independientes. Creemos que esto puede ayudar a mejorar la innovación y la competencia en la industria de la IA y lograr cierto equilibrio entre las pequeñas empresas y los gigantes tecnológicos.
Además, la IA descentralizada ayuda a democratizar la inversión en IA. Actualmente, aparte de un puñado de acciones tecnológicas, hay pocas otras formas de obtener ganancias financieras relacionadas con los desarrollos de la IA. 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 capitalistas de riesgo e inversores acreditados tienen acceso a los beneficios financieros de estas empresas. Por el contrario, los criptoactivos de IA descentralizados son iguales para todos y todos pueden poseer una parte del futuro de la IA.
¿Hasta qué punto se ha desarrollado este campo de fertilización cruzada?
La intersección de las criptomonedas y la inteligencia artificial aún se encuentra en sus primeras etapas, pero la respuesta del mercado ha sido alentadora. A partir de mayo de 2024, los criptoactivos del concepto de IA (Nota: una cartera de inversiones en criptomonedas definida por Grayscale Research, que incluye NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM y LTP.) tienen una tasa de retorno del 20%, solo superada por la categoría de concepto de moneda (Figura 1). Además, según el proveedor de datos Kaito, la inteligencia artificial es actualmente la “narrativa” más candente en las plataformas sociales en comparación con otros temas como DeFi, Layer 2, Memecoin y activos del mundo real.
Recientemente, varias figuras prominentes han comenzado a abrazar esta intersección emergente, trabajando para abordar las deficiencias de la inteligencia artificial centralizada. En marzo de este año, Emad Mostaque, fundador de la conocida empresa de inteligencia artificial Stability AI, dejó la empresa para explorar la inteligencia artificial descentralizada. Dijo que "es hora de hacer que la inteligencia artificial sea abierta y descentralizada". El empresario de criptomonedas Erik Vorhees lanzó recientemente Venice.ai, un servicio de inteligencia artificial centrado en la privacidad con cifrado de extremo a extremo.
Figura 1: El campo de la IA ha superado a casi todos los segmentos de criptomonedas en lo que va del año
Podemos dividir la convergencia de criptomonedas e inteligencia artificial 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 inteligencia artificial: proporcionar informática, almacenamiento, datos y otros recursos clave necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial (como RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);
Resolver problemas de IA: intentar resolver problemas relacionados con la IA, como el aumento de bots y deepfakes y la validación de modelos (por ejemplo, WLD, TRAC, NUM).
Figura 2: Panorama de proyectos que integran inteligencia artificial y criptomonedas, fuente: Grayscale Investments
Red de infraestructura de IA
La primera es una red que ofrece una arquitectura abierta y sin permisos creada específicamente para el desarrollo de la IA. Estas redes no se centran en un producto o servicio de IA, sino que crean la infraestructura subyacente y los mecanismos de incentivos para una variedad de aplicaciones de IA.
NEAR se destaca en esta categoría, siendo su fundador uno de los coautores de la arquitectura "Transformer" que impulsa sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT. Sin embargo, la compañía recientemente aprovechó su experiencia en IA para revelar los resultados de sus esfuerzos para desarrollar "IA propiedad del usuario" a través de un brazo de I+D dirigido por un ex ingeniero consultor de investigación de OpenAI. A finales de junio de 2024, Near lanzó un programa de incubación de IA para el desarrollo del modelo base nativo, la plataforma de datos de aplicaciones de IA, el marco de agentes de IA y el mercado informático de Near.
Bittensor es otro ejemplo convincente. Bittensor es una plataforma que incentiva económicamente el desarrollo de inteligencia artificial utilizando tokens TAO. Bittensor es la 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 y computación. 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 ayudarlos a crear aplicaciones específicas de inteligencia artificial.
La red de infraestructura de IA también incluye otros protocolos como Fetch.ai y Allora. Fetch.ai, una plataforma para que los desarrolladores creen asistentes de IA complejos (conocidos como "agentes de IA"), se fusionó recientemente con AGIX y OCEAN, con un valor combinado de aproximadamente 7.500 millones de dólares. La otra es la red Allora, una plataforma centrada en aplicar la IA a las finanzas, incluidos intercambios descentralizados y estrategias comerciales automatizadas para mercados de predicción. Allora, que aún no ha lanzado un token, levantó una ronda de financiación estratégica en junio, elevando su financiación total a 35 millones de dólares.
Proporcionar los recursos necesarios para la IA.
La segunda categoría son los proyectos que proporcionan los recursos necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial en forma de informática, almacenamiento o datos.
El auge de la inteligencia artificial ha creado una demanda sin precedentes de recursos informáticos en forma de GPU. Los mercados de GPU descentralizados como Render (RNDR), Akash (AKT) y Livepeer (LPT) proporcionan un suministro de GPU inactivas a los desarrolladores que necesitan computación 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, enfocadas en artistas e IA generativa, mientras que Akash ofrece 400 GPU, enfocadas en desarrolladores e investigadores de IA. Mientras tanto, Livepeer anunció recientemente planes para su nueva subred de IA, con el objetivo de completar las capacidades de texto a imagen, texto a video e imagen a video para agosto de 2024.
Además de ser intensivos en términos computacionales, 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 al almacenamiento de 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.
Por último, 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 fuera de los gigantes tecnológicos. Sin embargo, los servicios de extracción de datos como Grass y Masa (MASA) pueden ayudar a nivelar el campo de juego, ya que permiten a las personas monetizar los datos de sus aplicaciones utilizándolos para el entrenamiento del modelo de IA, manteniendo al mismo tiempo el control y la privacidad sobre sus datos personales.
Resolver problemas relacionados con la IA
La tercera categoría incluye proyectos que intentan resolver problemas relacionados con la inteligencia artificial, incluida la proliferación de ciberbots y deepfakes.
Un problema importante exacerbado por la inteligencia artificial es la proliferación de bots y la desinformación. Los deepfakes generados por IA ya están teniendo un impacto en las elecciones presidenciales en India y Europa, y los expertos están "muy asustados" de que la próxima campaña presidencial se vea sumergida en un "tsunami de desinformación" impulsado por los deepfakes. Los proyectos que buscan ayudar a resolver los problemas asociados con los deepfakes mediante el establecimiento de fuentes de contenido verificables incluyen Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) y Story Protocol. Además, Worldcoin (WLD) busca abordar el problema de los bots mediante el uso de tecnología biométrica única para demostrar la humanidad de una persona.
Otro riesgo de la IA es garantizar la confianza en el modelo mismo. ¿Cómo podemos confiar en que los resultados de la IA que recibimos no han sido alterados ni manipulados? Actualmente, varios protocolos están trabajando para ayudar a resolver este problema mediante criptografía, pruebas de conocimiento cero y cifrado totalmente homomórfico (FHE), incluidos Modulus Labs y Zama.
en conclusión
Si bien se han logrado avances iniciales con estos activos de IA descentralizados, todavía estamos en las primeras etapas de esta intersección. A principios de este año, el famoso capitalista de riesgo Fred Wilson dijo que la inteligencia artificial y las criptomonedas son "dos caras de la misma moneda" y que "la Web3 nos ayudará a confiar en la inteligencia artificial". 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 de rápido desarrollo tienen el potencial de apoyarse mutuamente y desarrollarse juntas.
Hay muchas señales de que se acerca la era de la inteligencia artificial, que tendrá impactos de gran alcance, tanto positivos como negativos. Al aprovechar las propiedades de la tecnología blockchain, creemos que las criptomonedas pueden, en última instancia, ayudar a mitigar algunos de los peligros que plantea la inteligencia artificial.
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