La inteligencia artificial (IA) está reconfigurando rápidamente el mundo que nos rodea, desde impulsar descubrimientos farmacéuticos novedosos, hasta mejorar la productividad laboral, hasta personalizar contenido en un feed de Netflix. Con la industria de la inteligencia artificial proyectada para crecer alrededor del 40% anualmente y alcanzar un mercado de un billón de dólares para 2030, la influencia de la IA podría reconfigurar industrias a posiblemente una escala sin precedentes. Las criptomonedas tienen un papel potencialmente crítico en permitir que la IA de código abierto alcance su potencial y aborde algunas de las deficiencias actuales en el desarrollo de la IA.
A pesar de este potencial, el panorama actual de la IA está dominado en gran medida por sistemas de código cerrado controlados por unos pocos gigantes tecnológicos. La IA de código cerrado se refiere a modelos propietarios que son propiedad y están operados por una sola entidad, con el código subyacente oculto de la vista pública. Los usuarios tienen poca información sobre cómo se entrenan estos modelos o qué datos influyen en sus resultados, lo que plantea preocupaciones sobre aplicaciones poco éticas y manipulación, como promover contenido adictivo con fines de lucro o impulsar ciertos productos o sesgos (ver el caso de Gemini de Google y sus inexactitudes históricas a principios de este año).
Además, las proyecciones muestran que los modelos frontera costarán más de $1 mil millones para entrenar en los próximos años. Los altos requisitos de capital y los efectos de red asociados con el desarrollo de la IA crean barreras sustanciales de entrada, sofocando la innovación y la competencia de jugadores más pequeños.
La IA de código abierto ofrece una forma de contrarrestar estos desafíos. En contraste con los modelos cerrados, la IA de código abierto hace que el código fuente esté disponible públicamente, permitiendo a cualquiera inspeccionar, modificar y mejorar el trabajo de forma gratuita. Esta apertura ayuda a construir confianza y responsabilidad, ya que desarrolladores y usuarios pueden evaluar la alineación de estos modelos con sus propias necesidades y valores. Hace unos meses, Meta anunció su apoyo a la IA de código abierto al lanzar Llama 3.1, el primer modelo de IA de código abierto de nivel frontera, citando su accesibilidad y adaptabilidad.
A pesar de sus beneficios, la IA de código abierto enfrenta sus propios desafíos, particularmente en torno al financiamiento y la coordinación. Debido a que los modelos de IA de código abierto pueden ser replicados o adaptados libremente, puede ser difícil monetizar y sostener los esfuerzos de desarrollo. En el caso de Meta, la decisión de Mark Zuckerberg de abrir el código no condujo directamente a la generación de ingresos. Por supuesto, este no es un problema significativo para la empresa, dado que Meta tiene otras fuentes de ingresos. Para otros, esto representa un gran desafío, particularmente para las startups y los desarrolladores independientes que carecen de recursos similares. La falta de incentivos financieros puede obstaculizar el mantenimiento y la mejora continuos de los modelos de código abierto, lo que conduce a esfuerzos fragmentados e ineficiencias.
La IA descentralizada presenta una alternativa prometedora a la IA de código abierto y cerrado al aprovechar la tecnología blockchain y los incentivos basados en criptomonedas. En los sistemas de IA descentralizados, ninguna entidad única controla la red; en su lugar, la propiedad, el acceso y las recompensas se distribuyen entre los participantes. Este enfoque aborda los problemas de financiamiento y coordinación que aquejan a la IA de código abierto al introducir economías de tokens que proporcionan incentivos financieros continuos a los contribuyentes. Por ejemplo, redes descentralizadas como NEAR, Bittensor, Allora, Sentient y Sahara tienen como objetivo recompensar a los participantes con tokens nativos por sus contribuciones al entrenamiento y mejora de modelos de IA, creando un modelo económico sostenible que podría permitir a los desarrolladores financiar el desarrollo continuo.
DCG, la empresa matriz de donde trabajo, anunció ayer que está estableciendo Yuma, una nueva empresa, para desarrollar tecnología de IA descentralizada dentro del ecosistema Bittensor.
Las redes de IA descentralizadas como Sahara, Grass y Masa están experimentando con recompensar a los usuarios por contribuir con sus datos personales. Cada vez que se utilizan datos personales para entrenar un modelo en Sahara, los usuarios son recompensados con tokens. Este ejemplo ilustra cómo los incentivos económicos habilitados por blockchain pueden ayudar a iniciar redes de IA de código abierto al recompensar las contribuciones de datos, eludiendo efectivamente las restricciones de capital tradicionales que han obstaculizado el acceso a costosas fuentes de datos propietarios como Reddit.
La IA descentralizada también mejora la coordinación a través de la gobernanza descentralizada. En el caso de OpenAI, una junta corporativa tiene control sobre decisiones importantes que pueden tener efectos significativos; por ejemplo, el año pasado decidieron despedir a Sam Altman, una decisión que finalmente fue revertida. En contraste, estas redes de IA descentralizadas son públicas, están a la vista, y eventualmente pueden ser gobernadas por los tenedores de tokens. Esto permitiría la toma de decisiones colectivas y la asignación de recursos de una manera más alineada con los objetivos de la comunidad, en lugar de los objetivos de solo unos pocos seleccionados.
A medida que la IA continúa expandiendo su influencia, la necesidad de modelos de desarrollo más transparentes, accesibles y sostenibles se vuelve cada vez más urgente. Si bien la IA de código abierto ofrece mejoras significativas sobre los sistemas de código cerrado, todavía se queda corta en áreas de financiamiento y coordinación. La categoría de IA descentralizada es incipiente pero ofrece una solución convincente a algunos de estos problemas al alinear los incentivos económicos con la innovación colaborativa y asegurar que las tecnologías de IA evolucionen de una manera que pueda beneficiar a todas las partes interesadas.
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