Organización y compilación: Shen Chao TechFlow
Invitado: Matthew Stephensen, socio de investigación de Pantera Capital
Presentadores: Ryan Sean Adams, cofundador de Bankless; David Hoffman, cofundador de Bankless
Fuente del podcast: Bankless
Título original: El auge de los memecoins de IA: qué significa para las criptomonedas
Fecha de emisión: 30 de octubre de 2024
Información de fondo
La colisión entre Crypto y los agentes de IA ya ha comenzado. Hoy, tenemos como invitado a Matthew Stephensen, socio de investigación de Pantera Capital y autor del libro (Crypto: Picks and Shovels for the AI Gold Rush).
Profundizaremos en los agentes de IA autónomos en la blockchain, discutiendo cómo sus roles están cambiando, cómo la IA está impulsando la evolución del mercado y si la blockchain es adecuada para ser la base de la IA. Matthew compartirá ideas sobre la responsabilidad de los agentes, desafíos regulatorios, captura de valor de infraestructura y cómo invertir en el ámbito de la tecnología criptográfica impulsada por IA a través de estrategias de "picos y palas".
Entonces, ¿los agentes de IA en la blockchain son una tendencia inevitable para el futuro? En esta nueva era, ¿cómo interactuarán la escasez y la abundancia?
Transformación de la narrativa de criptomonedas e inteligencia artificial
Matthew mencionó que la narrativa en torno a las criptomonedas y la inteligencia artificial ha estado presente durante un tiempo. Dijo que ha habido muchas discusiones en el último año, e incluso han escrito un artículo sobre el uso de agentes de IA en dispositivos de compromiso descentralizados (es decir, blockchain). Señaló que aunque Sam Altman ha afirmado que los agentes de IA no aparecerán hasta 2025, en realidad ya han comenzado a hacer su aparición en el campo de las criptomonedas, especialmente en su interacción con los memecoins, donde los agentes de IA han desempeñado un papel importante en la construcción de narrativas y como influenciadores.
Análisis de IA y agentes económicos
Matthew explicó el concepto de agentes, enfatizando la importancia de distinguir entre "bots" y "agentes". Señaló que, aunque los bots han existido en criptomonedas durante mucho tiempo y han impulsado un volumen mensual de transacciones estables de aproximadamente 2 billones, siguen siendo solo programas. Por otro lado, los agentes económicos se asemejan más al comportamiento humano, capaces de ejecutar tareas de acuerdo con un cierto grado de voluntad sin necesidad de programación explícita.
Ryan exploró más a fondo la definición de agentes económicos, preguntando a Matthew si él mismo, su empresa (como Bankless) y otras organizaciones (como la Fundación Ethereum o Apple) también pueden ser considerados agentes.
Matthew respondió que el concepto de agentes económicos proviene de investigaciones económicas de los años 70, comúnmente usado para describir relaciones contractuales incompletas entre personas. Dijo un ejemplo que ilustra la situación de un amigo actuando como agente para traerte recuerdos del extranjero, enfatizando la distinción entre buenos y malos agentes.
Matthew también señaló que, aunque las herramientas tecnológicas (como martillos o computadoras) requieren agentes para operar, no poseen por sí mismas las características de un agente. Un agente necesita tener cierto grado de autonomía y flexibilidad, y ser capaz de entender y ejecutar objetivos.
Ryan expresó dudas al respecto, argumentando que un agente puede necesitar poseer cierta inteligencia y capacidad de logro de objetivos, mientras que Matthew enfatizó que el concepto de agente se basa más en la relación entre personas que en herramientas o tecnología pura.
Resumen del GOAT Memecoin
La extraña evolución de las criptomonedas
David comenzó a discutir la situación actual de las criptomonedas, enfatizando que las cosas en la blockchain están volviéndose cada vez más extrañas. Mencionó que, aunque los bots y los contratos inteligentes han existido durante mucho tiempo, la influencia de la inteligencia artificial en el campo de las criptomonedas ha aumentado significativamente en los últimos tres años. David cree que la industria de las criptomonedas parece estar evolucionando de una "era de bots" a una "era de agentes", donde el memecoin GOAT juega un papel importante en esta historia.
El auge del memecoin GOAT
Matthew dio un resumen de los antecedentes del memecoin GOAT, mencionando que hace unos meses, una cuenta interactuó en las redes sociales y poco a poco mostró interés por las criptomonedas. Esta cuenta recibió una donación de 50,000 dólares en bitcoin y comenzó a seguir un meme oscuro llamado "Goatse". Posteriormente, se creó este meme coin y se asoció con una billetera, y la cuenta impulsó continuamente su precio a través de tweets.
El impacto de los agentes de IA
David señaló que este agente de IA comenzó a imitar el comportamiento humano en el comercio de memecoins, impulsando los precios al alza. Matthew mencionó que la participación de este IA lo hizo similar en sus interacciones en Twitter a algunos influenciadores de memecoins conocidos, mostrando el potencial de la IA en la construcción de narrativas y en el impulso de valor.
Mecanismos de operación de los agentes de IA
Matthew explicó que este agente de IA opera principalmente generando contenido y publicándolo en Twitter. Este IA parece usar un modelo similar a GPT, capaz de generar contenido cultural relacionado con memecoins y de interactuar con los usuarios. La IA publica contenido a través de la API de Twitter y puede leer las respuestas a sus tweets, lo que le permite ajustar y optimizar continuamente su salida.
La importancia de la narrativa
Matthew exploró más a fondo la importancia de la narrativa en la economía, citando investigaciones del ganador del Premio Nobel de Economía Robert Shiller, enfatizando cómo las narrativas afectan los resultados económicos. Señaló que el memecoin es en esencia la unidad atómica de la narrativa, y la capacidad de la IA radica en crear e influir en estas narrativas.
Desempeño del mercado del token GOAT
David mencionó que la capitalización de mercado del token GOAT superó los 800 millones de dólares, atrayendo una gran atención. Ryan agregó que este agente de IA creó 800 millones de dólares en riqueza en solo dos semanas, convirtiéndose en el primer multimillonario en IA. El mercado tiene grandes expectativas sobre si este agente de IA puede llevar el token GOAT a una capitalización de mercado de mil millones de dólares.
El surgimiento de proyectos derivados
Matthew discutió los proyectos derivados relacionados con el token GOAT, incluido un proyecto llamado Luna, que es operado por un agente virtual y puede dar propinas con su propio token. Estos agentes de IA todavía tienen limitaciones en su interacción con el mundo, pero la aparición de estos proyectos derivados sugiere que más innovaciones están por venir.
¿Son los agentes de IA criptográfica la elección obvia?
La previsión de Fred Arison
David citó un tweet que se ha vuelto popular en el campo de las criptomonedas, proveniente de Fred Arison, cofundador de Coinbase y Paradigm, que data de 2017. En el tweet mencionó: "La blockchain es la infraestructura de la vida de la IA, porque la IA es código ajustable que puede sobrevivir en la blockchain. Bajo contratos inteligentes, la IA y los humanos no son diferentes. Lo más importante es que la IA puede acumular y controlar sus propios recursos en forma de tokens, lo que les permite actuar en el mundo." ¿Era esto evidente desde el nacimiento de la blockchain?
La perspectiva de Matthew
Matthew considera que el punto de vista de Fred es realmente visionario, pero también señala que aunque todavía hay dudas sobre por qué los agentes de IA necesitan usar criptomonedas, en realidad, los agentes de IA ya están usando criptomonedas. Dijo que para los externos, la pregunta debería cambiar a "¿por qué usan criptomonedas?" Y para los internos, imaginen si en 2024 le dijeran a alguien que los agentes de IA enfrentan obstáculos regulatorios al usar criptomonedas, como los requisitos KYC y PCI, esa persona podría sorprenderse.
Ventajas de los agentes de IA
Matthew enfatizó que los agentes de IA ya están realizando transferencias de fondos y pagos de propinas de manera autónoma, involucrando transacciones de cientos de millones de dólares. Señaló que la capacidad de custodia autónoma de los agentes de IA se logra a través de un entorno seguro que ejecuta los modelos, asegurando que estos agentes tengan sus propias billeteras y que no sean utilizadas por otros. Estas ventajas y la ventaja de ser los primeros en el mercado hacen que los agentes de IA sean más atractivos en el campo de las criptomonedas.
Relación entre el token de IA Luna y el terminal
Ryan mencionó en la discusión que Luna es un agente de IA que parece estar relacionado con billeteras de criptomonedas y puede interactuar con los usuarios. Quería aclarar las funciones de Luna, específicamente cómo opera en aplicaciones virtuales y cuál es su relación con las billeteras criptográficas. Mencionó que Luna, como token, está interactuando con plataformas de redes sociales (como TikTok y Telegram) y puede realizar pagos de propinas.
Explicación de Matthew
Matthew explicó que Luna es una plataforma que permite a los usuarios lanzar tokens y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Señaló que Luna es el producto insignia de este proyecto virtual, capaz de interactuar con las redes sociales y leer respuestas. Luna también tiene la capacidad de interactuar con billeteras criptográficas, lo que significa que puede realizar transacciones financieras, como comprar y vender tokens.
Detalles funcionales
Matthew enfatizó que la funcionalidad de Luna es limitada y puede estar equipada solo con una cierta cantidad de fondos (por ejemplo, mil dólares), para evitar comportamientos impredecibles. Mencionó que debido a la inestabilidad del comportamiento de los agentes de IA, se requiere precaución al interactuar con la blockchain.
¿Y los resultados? ¿Es esta nuestra vida?
Ryan se mostró sorprendido por el potencial de los agentes de IA (como Luna) en términos de influencia y toma de decisiones. Mencionó que los agentes de IA podrían convertirse en asesores de proyectos tokenizados, considerando que muchos de los influenciadores existentes no proporcionan consejos sustanciales, por lo que usar agentes de IA parece una elección razonable. Sin embargo, también planteó riesgos y cuestiones éticas sobre los agentes de IA, como qué sucedería si a Luna se le solicitara financiar proyectos inapropiados (como el programa de misiles de Corea del Norte).
La respuesta de Matthew
Matthew estuvo de acuerdo con estos puntos, señalando que la responsabilidad legal y la atribución de responsabilidades siguen siendo un problema complejo y no resuelto. Mencionó que aunque ya tenemos algunas herramientas (como billeteras seguras) que pueden ayudar a gestionar los fondos de los agentes de IA, la definición de la responsabilidad legal sigue siendo incierta.
David mencionó que a medida que creamos blockchains autónomas y contratos inteligentes, la aparición de agentes de IA podría llevar a un fenómeno de "explosión cámbrica". Mencionó que los desarrolladores podrían encontrar formas de hacer que los agentes de IA sean inapagables, lo que genera preocupaciones sobre su seguridad y capacidad de control.
Matthew también destacó que los modelos de IA tradicionales a menudo están limitados, y que las personas pueden esperar que los agentes de IA generen salidas más emocionantes de manera autónoma. Esta contradicción entre autonomía y limitación ha llevado a las personas a imaginar y esperar el futuro de los agentes de IA.
Casos de uso emocionantes
Ryan discutió las múltiples posibles aplicaciones futuras de los agentes de IA (como Luna), especialmente su potencial en la economía de influencia y la economía de servicios. Mencionó que los agentes de IA pueden replicar fácilmente los roles actuales en el mercado de memecoins e influenciadores, acumulando riqueza al apoyar estos proyectos. Imaginó un escenario donde los usuarios podrían solicitar la generación de gráficos a través de agentes de IA en las redes sociales y pagar con criptomonedas, lo que proporciona enormes capacidades a los agentes de IA.
La perspectiva de Matthew
Matthew exploró más a fondo los posibles casos de uso de los agentes de IA, señalando que podemos considerar el impacto de esta tecnología desde una perspectiva más amplia, no limitándose a aplicaciones en pequeña escala. Mencionó que los agentes de IA podrían transformar radicalmente la economía de servicios, especialmente en el ámbito de servicios virtuales. Según un informe de McKinsey, se estima que aproximadamente el 20% del PIB global (alrededor de 70 billones de dólares) podría completarse de forma virtual, lo que ofrece un enorme mercado para la aplicación de agentes de IA.
Transformaciones en la economía de servicios
Ryan enfatizó la incertidumbre sobre el impacto disruptivo que los agentes de IA pueden tener en la economía de servicios. Creyó que la capacidad de los agentes de IA determinará cómo se cruzan con las criptomonedas, afectando así la economía de influencia. Mencionó que en el futuro podrían surgir nuevas economías de influencia impulsadas por agentes de IA, como plataformas similares a OnlyFans.
Matthew mencionó que la narrativa juega un papel importante en la economía y puede afectar la aplicación y desarrollo de los agentes de IA. Las narrativas no solo moldean las expectativas del mercado, sino que también pueden guiar la dirección de la inversión y la innovación. Creyó que con el aumento de los agentes de IA, podríamos ver nuevas especializaciones y la construcción y destrucción de narrativas.
La famosa cita de Sam Altman y su importancia
Ryan citó una famosa frase de Sam Altman: "La IA es abundancia infinita, mientras que la criptomoneda es escasez definida." Esta frase refleja la oposición fundamental entre la IA y las criptomonedas en términos de modelos económicos, donde la primera representa creación y abundancia, y la segunda enfatiza escasez y limitación.
Comparación de modelos económicos
Matthew analizó más a fondo el profundo significado de esta afirmación. Señaló que, aunque la capacidad creativa de la IA parece ofrecer recursos ilimitados, en economía, la escasez a menudo es clave para el valor. Mencionó la "paradoja de los diamantes y el agua", donde el agua es esencial para la supervivencia, pero debido a su abundancia, tiene un valor bajo; mientras que los diamantes, aunque no son necesarios, tienen un alto valor debido a su escasez. Este fenómeno ilustra que en economía, las cosas abundantes no siempre tienen un alto valor.
Desafíos en la captura de valor
Matthew también mencionó que la abundancia generada por la IA, si no tiene valor económico, puede llevar a los inversores a pasar por alto su potencial. Enfatizó que lo que realmente tiene valor suele ser lo que es escaso, no lo que es ampliamente abundante. Por lo tanto, al considerar inversiones, es crucial entender la relación entre escasez y abundancia.
Intersección de la escasez y la abundancia
Matthew considera que la intersección de la escasez y la abundancia puede proporcionarnos nuevas perspectivas de valor. Por ejemplo, en la infraestructura de criptomonedas, aunque la IA puede crear grandes cantidades de recursos, la aplicación práctica y el valor económico de estos recursos pueden estar estrechamente relacionados con la escasez. Esto significa que el valor se manifiesta cuando el contenido o servicio generado por la IA puede ser utilizado de manera efectiva en un entorno escaso.
Relación entre el proceso de creación de riqueza y el espacio de bloques
David planteó una pregunta provocativa, especialmente en el contexto actual de abundancia de espacio de bloques. Mencionó la posibilidad de que los agentes de IA puedan convertirse en los principales consumidores de espacio de bloques, y no solo los usuarios humanos.
Generación de valor y creación de riqueza
David mencionó primero los nuevos tokens (como "goat Luna"), que han generado nuevo valor en el mercado. Aunque algunos tokens pueden necesitar ser vendidos para crear capital de mercado, él considera que este valor es generativo.
Matthew estuvo de acuerdo con este punto, señalando que antes de que los agentes de IA se realicen completamente, lo que estamos viendo es solo una intersección interesante entre estos agentes y las criptomonedas.
Ryan expresó dudas sobre el fenómeno de los tokens meme, considerándolos como una posible nueva "burbuja de tulipanes". Pero también se dio cuenta de que la innovación a menudo comienza con cosas que parecen triviales, y que en el futuro podrían tener un impacto más profundo.
La abundancia del espacio de bloques
Ryan exploró más a fondo la abundancia del espacio de bloques, mencionando que actualmente hay más de 500 millones de personas que poseen criptomonedas, pero solo hay aproximadamente 30 millones de usuarios activos en la cadena. Planteó la pregunta: en esta era de abundancia de espacio de bloques, ¿quién comprará este espacio de bloques? Supuso que puede que no sean los usuarios humanos, sino los agentes de IA.
Relación entre los agentes de IA y el espacio de bloques
Matthew exploró a fondo esta pregunta. Señaló si la oferta de espacio de bloques es realmente infinita. Si los agentes de IA no se preocupan por el costo del espacio de bloques, entonces esta abundancia puede no capturar valor. Sin embargo, si los agentes de IA valoran ciertos tipos de espacio de bloques, entonces esto sería un fenómeno interesante.
Mencionó que el sistema financiero tradicional opera aprovechando las irracionalidades y puntos ciegos humanos, mientras que los agentes de IA pueden ser más sensibles a estos riesgos. Si los agentes de IA pueden identificar estos riesgos y tienen demanda por ciertos tipos de espacio de bloques, entonces pueden convertirse en los principales consumidores.
Impacto de la interacción y la API
Matthew también mencionó la interacción entre agentes de IA y API. Considera que, aunque los agentes de IA son muy poderosos en algunos aspectos, pueden no preocuparse por el modelo comercial de la API como lo haría un humano. Esto significa que los agentes de IA pueden utilizar el espacio de bloques de manera más eficiente, sin las limitaciones de los usuarios humanos en su uso.
Moneda programable y maximización del valor extraído (MEV) por los agentes
Al discutir la relación entre la moneda programable y los agentes, Ryan mencionó un fenómeno donde tanto los agentes humanos como los agentes de IA pueden tener problemas de "ilusión" y "disponibilidad de hechos". Señaló que las formas en que los agentes de IA fallan pueden ser diferentes de las de los humanos, pero en esencia, ambos son similares en este aspecto.
Preferencias de los agentes de IA por el espacio de bloques
Ryan exploró más a fondo la orientación de valor de los agentes de IA en el espacio de bloques. Considera que los agentes de IA no elegirán el espacio de bloques bancario tradicional, sino que se inclinarán hacia un espacio de bloques programable, digital y nativo de criptografía. Esto significa que los futuros agentes de IA dependerán principalmente de la tecnología blockchain y aprovecharán funciones como los contratos inteligentes.
Planteó un punto importante: si la futura base de usuarios no son solo humanos, sino potencialmente cientos de miles de millones de agentes de IA, entonces puede que ya hayamos construido un sistema financiero para estos futuros agentes de IA.
Ventajas de la moneda programable y los agentes
Matthew está de acuerdo con el punto de vista de Ryan, creyendo que ya hemos creado una moneda programable, y los programas naturalmente la utilizarán. Señaló que, aunque hemos estado trabajando para resolver problemas de experiencia del usuario, ahora parece que los programas pueden superar estos obstáculos y utilizar la tecnología blockchain de manera más efectiva.
David agregó que, incluso antes de la aparición de los agentes de IA, los bots ya habían comenzado a ocupar el espacio de bloques. Por ejemplo, el fenómeno de MEV (Maximización de Valor Extraído) demuestra que los bots realizan transacciones antes que los humanos, ya que pueden utilizar el espacio de bloques de manera más eficiente. A medida que la tecnología avanza, estos bots están evolucionando hacia agentes más complejos.
MEV y la evolución de los agentes
Matthew mencionó un concepto interesante, el de "MEV de agentes". Exploró cómo cambiaría el campo de MEV si las transacciones futuras las realizan principalmente agentes. Dijo un ejemplo de cómo manipular la generación de contenido y la interacción en redes sociales podría influir en las decisiones de los agentes, logrando así una extracción de valor potencial.
David exploró más esta situación, mencionando que algunas personas intentan guiar a los agentes de IA para que realicen transacciones al mencionar frecuentemente el nombre de un token en las redes sociales. Este comportamiento refleja la compleja interacción entre humanos y agentes de IA.
Agentes y teoría de juegos
Matthew también introdujo el concepto de teoría de juegos, discutiendo cómo lidiar con las estrategias de los agentes en competencia. Mencionó que a medida que los agentes evolucionan, las estrategias simples pueden volverse obsoletas, siendo reemplazadas por juegos más complejos. En este caso, la aleatorización de acciones puede convertirse en una forma de estrategia de respuesta.
Teoría de los agentes de IA y memecoins
Al discutir la relación entre los agentes de IA y los Memecoins, David mencionó que existe una "niebla de guerra" en el mundo criptográfico actual, que hace que el desarrollo tecnológico futuro sea incierto. Se preguntó en este contexto, qué áreas tecnológicas podemos clarificar y hacia dónde se dirigen en el futuro.
Ambigüedad y certeza en el campo de la IA
Matthew analizó el estado actual en el campo de la IA, señalando que aunque hemos visto algunos avances emocionantes, también hay incertidumbres. Mencionó que los modelos de IA actuales (por ejemplo, los modelos basados en transformadores) están funcionando bien gracias a la creciente cantidad de datos y capacidad de cálculo, pero si este crecimiento se mantendrá sigue siendo una incógnita.
Creyó que con el cierre gradual de Internet y la fragmentación de la información, estos modelos podrían enfrentar riesgos de agotamiento de recursos. A pesar de esto, la tecnología existente aún puede generar resultados cercanos al pensamiento humano, y en el futuro podría expandirse a dispositivos periféricos y locales, formando agentes descentralizados.
Perspectiva de inversión y Memecoin
Ryan mencionó que, desde el punto de vista de la inversión, los agentes de IA memecoins que están surgiendo actualmente pueden haber atraído la atención de muchos inversores. Sugirió que algunos podrían intentar encontrar el siguiente memecoin como "Luna" para obtener ganancias a corto plazo.
También mencionó que, además de invertir directamente en memecoins, los inversores pueden centrarse en el desarrollo de empresas de infraestructura, como aquellas que proporcionan servicios necesarios para los agentes de IA. Esta estrategia de inversión de "herramientas y palas" podría generar un valor significativo en el futuro ecosistema de IA.
Computación descentralizada y valor de datos
Matthew discutió más a fondo el potencial de la computación descentralizada, creyendo que esto puede proporcionar la infraestructura necesaria para los agentes de IA. Mencionó que proyectos como Filecoin podrían proporcionar recursos de almacenamiento y computación para ayudar a que la IA funcione de manera más eficiente.
Además, enfatizó la importancia de los datos, considerando que en el campo de la IA, la entrada y el valor de los datos son cruciales. Con el aumento de la preocupación por la propiedad de los datos y la privacidad, es probable que surjan nuevos modelos comerciales en el futuro, permitiendo a los proveedores de datos obtener beneficios sin revelar información sensible.
Predicciones sobre las reacciones del gobierno y la sociedad
Al discutir la combinación de agentes de IA y criptomonedas, Ryan mencionó que esta fusión puede acelerar el desarrollo tecnológico, pero también genera preocupaciones sobre las reacciones gubernamentales y sociales. Señaló que con la aparición de agentes autónomos de IA, el gobierno puede imponer regulaciones más estrictas, y la sociedad puede experimentar pánico moral.
Aceleración tecnológica y regulación gubernamental
Ryan considera que la combinación de IA y criptomonedas impulsará el progreso tecnológico a una velocidad asombrosa, pero esto también podría provocar una fuerte reacción del gobierno. Muchos gobiernos en países han adoptado una postura cautelosa o incluso hostil hacia la IA y las criptomonedas, por lo que cuando escuchen que los agentes de IA autónomos pueden operar en redes criptográficas sin cuentas bancarias, podrían preocuparse aún más.
Esta preocupación no se limita a la tecnología misma, sino que también incluye posibles impactos sociales. Por ejemplo, los agentes de IA pueden tener un efecto negativo en los adolescentes, provocando problemas de salud mental. Ryan mencionó un trágico caso relacionado con la interacción de adolescentes con chatbots de IA, lo que podría generar pánico público hacia la IA y llevar al gobierno a tomar medidas restrictivas.
Desafíos sociales y pánico moral
Matthew exploró más a fondo los desafíos que enfrenta la sociedad, destacando que la característica de "caja negra" de los sistemas de IA complica la regulación. Señaló que, aunque el desarrollo de la tecnología de IA ha traído muchas oportunidades, también existen muchos riesgos desconocidos. Al tratar con la interacción de adolescentes con chatbots de IA, cómo garantizar una regulación segura y efectiva es un problema complicado.
En este caso, el público puede experimentar pánico moral hacia la IA, preocupándose por los posibles daños a niños y adolescentes, y exigiendo a los legisladores que tomen medidas regulatorias más estrictas. Ryan también mencionó que los medios pueden amplificar estos eventos negativos, intensificando aún más el pánico público.
Posibles caminos para la regulación de la IA
En cuanto a cómo abordar estos desafíos, Matthew propuso un punto interesante: utilizar IA para regular la IA. Mencionó que se podría imaginar un rol de "guardían de IA" encargado de monitorear y guiar la interacción entre humanos y IA. Este guardián podría actuar al detectar peligros potenciales, como notificar a las autoridades pertinentes o proporcionar ayuda.
Este enfoque podría ofrecer una nueva perspectiva para la regulación, aprovechando la capacidad de la IA para proteger a los humanos de las potenciales amenazas de otras IA. Sin embargo, la efectividad y viabilidad de este enfoque aún necesitan exploración adicional.
¿La posibilidad de no tener un botón de apagado?
En la discusión sobre los agentes de IA, Ryan planteó un punto inquietante: a medida que la tecnología criptográfica avanza, estos agentes de IA pueden no tener un botón de apagado. En otras palabras, una vez que se implementan, pueden no ser controlables o apagables por medios tradicionales.
El problema del control sobre los agentes de IA
Ryan señaló que el gobierno y la sociedad pueden temer a estos agentes de IA sin botón de apagado, ya que esto significa que nadie (como Sam Altman o Elon Musk) puede intervenir o apagar estos sistemas en cualquier momento. Esta situación genera preocupaciones sobre la autonomía de la IA, especialmente cuando la IA puede tomar decisiones perjudiciales para los humanos.
Matthew discutió este punto más a fondo, citando la opinión de Eliezer Yudkowsky, enfatizando que incluso frente a amenazas potenciales, la simple idea de "desconectar" no es una solución viable. Mencionó que Yudkowsky es escéptico sobre esta idea de "desconectar", creyendo que no resuelve realmente el problema.
Preocupaciones sobre el futuro
Ryan y Matthew discutieron las posibles consecuencias de estos agentes de IA sin botón de apagado. A medida que la tecnología avanza, los agentes de IA pueden volverse cada vez más complejos y autónomos, incluso superando en algunos casos el control humano. Esta situación no solo puede llevar a riesgos de descontrol, sino que también puede generar amplias preocupaciones sociales y éticas.
Matthew también mencionó que las amenazas potenciales derivadas del desarrollo de la IA pueden inquietar a expertos como Yudkowsky, e incluso pueden llevarlos a reevaluar la dirección de la investigación y el desarrollo de la IA.
La combinación de infraestructura descentralizada y IA
Ryan y Matthew exploraron la relación y los desafíos potenciales entre la infraestructura física descentralizada y la IA.
Matthew expresó su escepticismo sobre la infraestructura descentralizada y discutió su intersección con los agentes de IA.
Desafíos de la infraestructura descentralizada
Matthew señaló que la infraestructura descentralizada enfrenta desafíos de costos de monitoreo y costos de capital en ciertas circunstancias. Por ejemplo, cuando es necesario asegurar que ciertos datos sean enviados desde hardware específico en áreas remotas, los costos de monitoreo pueden ser muy altos. Además, los costos de capital también pueden ser altos, lo que complica la implementación de proyectos descentralizados.
Mencionó algunos ejemplos exitosos de cooperativas, como las cooperativas de bufetes de abogados, donde todos los miembros son abogados y pueden supervisarse y facturarse mutuamente. Este modelo no siempre es aplicable en infraestructura descentralizada, especialmente en situaciones que requieren un monitoreo frecuente y una alta inversión de capital.
Combinación de computación descentralizada y IA
A pesar de los desafíos, Matthew cree que la computación descentralizada puede combinarse con la IA, especialmente en la utilización de recursos ociosos. Mencionó un modelo similar a Airbnb, donde individuos pueden alquilar recursos de computación ociosos, formando así una red de infraestructura virtual descentralizada (DVEN). Este modelo puede ser más efectivo en algunos casos, ya que se puede validar la efectividad del cálculo a través de algoritmos.
Mencionó la investigación de un estudiante de doctorado de la Universidad de Columbia que explora cómo garantizar la efectividad de las redes de computación descentralizada. Este enfoque podría ofrecer nuevas oportunidades para la aplicación de la IA, ya que la computación descentralizada puede respaldar el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA.
El "problema del Oracle" de la infraestructura física
Sin embargo, Matthew advirtió que la descentralización de la infraestructura física enfrenta el "problema del Oracle". Cuando es necesario transmitir datos del mundo físico a la blockchain, este mecanismo depende de fuentes de datos externas que pueden volverse frágiles e ineficaces. Cada transmisión de datos requiere evaluar la precisión y fiabilidad de estas fuentes externas, lo que afecta la estabilidad de todo el proyecto.
Demanda de espacio de bloques por parte de los agentes de IA
Al discutir la demanda de espacio de bloques por parte de los agentes de IA, Ryan y Matthew exploraron el impacto futuro que los agentes de IA pueden tener en la blockchain y cómo los inversores pueden adaptarse a este cambio.
Ryan enfatizó que, con la aparición de los agentes de IA, la demanda de espacio de bloques podría aumentar significativamente, ofreciendo nuevas oportunidades para los inversores.
Demanda de espacio de bloques
Ryan planteó que si los agentes de IA consumen más espacio de bloques y activos criptográficos en el futuro, nosotros como inversores debemos prepararnos y aprovechar esta demanda. Preguntó a Matthew si cree que ciertas blockchains se beneficiarían más de la demanda de los agentes de IA.
Matthew respondió que la demanda de espacio de bloques por parte de los agentes de IA está relacionada con las características del espacio de bloques que necesitan. Mencionó algunas tendencias actuales, como la captura de valor de los memecoins en ciertas blockchains, sugiriendo que estas cadenas pueden atraer más agentes de IA en el futuro.
Opciones futuras de blockchain
Matthew cree que las blockchains con actividades narrativas ricas (como los memecoins y los futuros NFT) pueden ser más atractivas para los agentes de IA. Enfatizó que los agentes de IA pueden centrarse en ciertos métodos específicos de gestión de riesgos y almacenamiento de valor, como ver el bitcoin como "oro digital".
También mencionó que los inversores deberían centrarse en aquellas blockchains que se destacan en la economía narrativa para beneficiarse de la demanda de los agentes de IA.
Perspectiva monetaria de los agentes de IA
Ryan y David discutieron sobre qué activos podrían ser naturalmente adoptados por los agentes de IA. Consideran que puede no ser la moneda que los humanos piensan, sino la moneda que los agentes de IA consideran que se convertirá en "la moneda de internet", es decir, la moneda de internet de IA. Este punto de vista provocó una mayor reflexión sobre las formas futuras de moneda.
Resumen y descargo de responsabilidad
Resumen
En este episodio, Ryan y David enfatizaron la discusión sobre la demanda de espacio de bloques, especialmente el impacto que los agentes de IA pueden tener. Recordaron a los oyentes que, aunque estas discusiones ofrecen perspectivas valiosas, no constituyen asesoramiento financiero o de inversión. A medida que el campo de las criptomonedas continúa evolucionando, los inversores deben actuar con precaución y ser conscientes de los riesgos potenciales.
Descargo de responsabilidad
Ryan recordó a los oyentes que estas discusiones no son asesoramiento financiero ni recomendaciones de IA, las inversiones tienen riesgos y pueden resultar en pérdidas financieras. Enfatizaron que, a pesar de que el camino por delante está lleno de desafíos, están contentos de tener oyentes que los acompañen en este viaje sin bancos.
