En la interacción entre robots, los contratos inteligentes pueden simplificar la asignación de tareas y el intercambio de recursos, logrando así una coordinación eficiente.
Autor: Jan Liphardt
Compilado por: Shenchao TechFlow
El autor original es Jan Liphardt, profesor asociado en el Departamento de Bioingeniería de la Universidad de Stanford, donde obtuvo su doctorado en la Universidad de Cambridge.
Él también es el fundador de OpenMind. OpenMind se enfoca en desarrollar software de código abierto para múltiples agentes, con el objetivo de hacer que los robots sean más inteligentes y asegurar que los humanos puedan revisar y comprender el proceso de toma de decisiones de los robots. También es uno de los principales autores del estándar ERC-7777, un protocolo desarrollado conjuntamente por OpenMind y Nethermind.io, que tiene como objetivo regular la forma en que los humanos interactúan en una sociedad de colaboración con robots.
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Los robots inteligentes autónomos solían considerarse un concepto de ciencia ficción inalcanzable, pero hoy en día, los modelos de lenguaje grandes (LLM) y la IA generativa han otorgado a las máquinas capacidades de planificación, aprendizaje y razonamiento. No solo eso, sino que estos software capaces de ganar olimpiadas matemáticas y escribir novelas también pueden controlar robots físicos, permitiendo que un personaje digital se desplace sin problemas entre el mundo digital y el físico. Así, en el futuro, los robots que caminen en tu comunidad, o con los que trabajes, podrán mostrar opiniones y comportamientos consistentes en X/Twitter, mercados de predicción y la vida real.
Sin embargo, enfrentamos un desafío importante: ¿cómo integrar estas máquinas inteligentes en la sociedad humana, desde escuelas, hospitales, fábricas hasta hogares y la vida cotidiana? La mayoría de los sistemas existentes están diseñados para humanos, que por defecto requieren huellas dactilares, padres y fechas de nacimiento, condiciones que claramente no son aplicables a las máquinas inteligentes. Además, todavía hay un gran debate sobre cómo regular estas máquinas: ¿deberíamos prohibir su desarrollo, suspender su investigación, o limitar su capacidad para generar emociones comprensibles para los humanos (como propuso la UE)? Más complejo es el caso en el que un modelo de lenguaje grande con 200 mil millones de parámetros corre en una computadora en órbita baja y controla un robot de transacciones o un robot físico en la oficina de la SEC de Nueva York; ¿bajo qué leyes debería comportarse?
Urgentemente necesitamos un sistema global que apoye las transacciones financieras, permitiendo que humanos y máquinas inteligentes voten conjuntamente para establecer reglas, mientras se mantiene la inmutabilidad, la transparencia y una gran resiliencia. Afortunadamente, en los últimos 16 años, miles de desarrolladores e innovadores han construido tal sistema: un marco paralelo para la gobernanza y las finanzas descentralizadas. Desde el principio, el objetivo de la blockchain ha sido apoyar a 'comunidades no geográficas que exploran nuevos modelos económicos', construyendo un sistema 'que pueda interactuar con cualquier usuario' (Satoshi, 13 de febrero de 2009). Hoy, esta visión se ha vuelto más clara: a diferencia de otras tecnologías centradas en humanos, sistemas financieros y regulatorios, la blockchain y los contratos inteligentes pueden apoyar de manera indistinta a humanos y máquinas inteligentes. Por lo tanto, las redes criptográficas descentralizadas proporcionan la infraestructura crítica necesaria para este nuevo campo, cuyos beneficios se verán plenamente en áreas como la salud, la educación y la defensa.
Por supuesto, todavía hay muchos obstáculos que superar en este proceso. Es crucial lograr una conexión fluida entre la colaboración humano-máquina y la colaboración entre máquinas, especialmente en áreas de alto riesgo como el transporte, la manufactura y la logística. Los contratos inteligentes pueden ayudar a los robots autónomos a descubrirse entre sí, comunicarse de manera segura y formar equipos para completar tareas complejas. El intercambio de datos de baja latencia (como la comunicación entre taxis robotizados) puede llevarse a cabo fuera de la cadena, por ejemplo, a través de una red privada virtual, pero los pasos anteriores, como encontrar un robot o humano que te lleve al aeropuerto, son muy adecuados para ser completados a través de mercados y mecanismos descentralizados. Soluciones de escalado como Optimism serán clave para respaldar estas transacciones y flujos.
Además, la fragmentación de las regulaciones en todo el mundo también es un obstáculo importante para la innovación. Aunque regiones como Ontario están a la vanguardia en el ámbito de los robots autónomos, la mayoría de las áreas aún están muy rezagadas. La gobernanza descentralizada, al establecer un conjunto de reglas programables basadas en blockchain, proporciona la estandarización tan necesaria en este campo. Establecer normas globales sobre seguridad, ética y operación es crucial para garantizar que los robots inteligentes autónomos puedan ser desplegados de manera masiva y transnacional sin comprometer la seguridad y la conformidad.
Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs) están acelerando la investigación y el desarrollo de robots y IA. Los canales de financiamiento tradicionales son ineficientes y relativamente cerrados, lo que limita el rápido desarrollo de la industria. Mientras tanto, el modelo basado en tokens (como la plataforma DeSci DAO) rompe estos cuellos de botella y proporciona mecanismos de incentivo para que los inversores comunes participen. Además, algunos nuevos modelos de negocio de IA han introducido micropagos y formas de compartir ingresos con proveedores de datos o modelos, que se pueden implementar a través de contratos inteligentes.
La combinación de estas ventajas impulsará el rápido desarrollo de robots inteligentes autónomos y traerá muchas aplicaciones prácticas esperadas.
Un nuevo paradigma para robots y máquinas inteligentes
Muchas personas pueden temer que la proliferación de máquinas inteligentes forme una competencia con los humanos, creyendo que la cognición es un juego de suma cero. Sin embargo, la realidad es que, en campos como la educación y la salud, sigue habiendo una grave escasez de talento bien educado.
Un estudio de la UNESCO señala que la escasez de profesores en todo el mundo es alarmante: 'Para 2030, se necesitarán 44 millones de nuevos profesores de educación primaria y secundaria en todo el mundo'—esto ni siquiera incluye a los asistentes que brindan tutoría uno a uno a los estudiantes para ayudar a aquellos que se quedan atrás. En este contexto, los robots inteligentes autónomos pueden ofrecer una gran ventaja en el campo de la educación, aliviando la crisis de escasez de maestros. Imagina que un niño puede aprender conceptos complejos a través de un robot a su lado, que pacientemente lo guía paso a paso para dominar nuevas habilidades—no solo profundizando su comprensión de la materia, sino también mejorando sus habilidades sociales. Hemos estado acostumbrados a que los humanos enseñen a los robots, pero esta relación unidireccional está cambiando gradualmente.
Mientras tanto, la Organización Mundial de la Salud (OMS) advierte que la industria de la salud enfrenta una 'crisis de mano de obra'. Actualmente, los sistemas de salud en 100 países del mundo carecen de aproximadamente 7.2 millones de profesionales, y a medida que el problema del envejecimiento se agrava, se espera que esta brecha se amplíe a 12.9 millones para 2035. En particular, la escasez de talento es especialmente grave en el ámbito del cuidado, la atención primaria y áreas de salud relacionadas. Esta crisis no solo afecta la calidad de la atención que reciben los pacientes, sino que también amenaza la eficiencia laboral de los profesionales de la salud. En este contexto, los robots inteligentes autónomos pueden desempeñar un papel importante en varias áreas, como el monitoreo de pacientes crónicos, la asistencia en operaciones quirúrgicas y la provisión de servicios de compañía para personas mayores. También pueden monitorear automáticamente el inventario de medicamentos y equipos, reabasteciendo de manera oportuna cuando sea necesario. Además, en tareas como el transporte de desechos médicos, la limpieza de salas de tratamiento y la asistencia en cirugías complejas, los robots pueden mejorar significativamente la eficiencia y la consistencia. En un momento en que la industria de la salud necesita urgentemente aumentar la productividad, los robots son sin duda un apoyo importante.
En el ámbito de la defensa, la aplicación de sistemas autónomos ya ha mostrado resultados, especialmente en el caso de enjambres de drones y activos de combate marítimos. El potencial de los robots para llevar a cabo tareas de alto riesgo o tareas que los humanos no pueden realizar (como rescates en desastres o trabajos peligrosos) apenas está siendo explorado.
De prototipo a aplicación real
Estos contenidos pueden sonar algo lejanos, como una trama de ciencia ficción del siglo 22, pero en realidad, Ethereum ya se ha utilizado para almacenar las decisiones y reglas de acción de la IA y los robots. Y según Coinbase, los agentes de IA ya han comenzado a realizar transacciones entre sí utilizando criptomonedas.
La apertura y auditabilidad de las redes criptográficas descentralizadas brinda a los desarrolladores de robots una plataforma segura para compartir datos, modelos y avances tecnológicos. Este mecanismo acelera significativamente la transición de los robots autónomos de prototipos a aplicaciones reales, permitiendo que se desplieguen más rápidamente en sectores clave como hospitales y escuelas. Imagina que mientras caminas por la calle con un robot humanoide, un transeúnte podría detenerse a preguntarte: '¿No tienes miedo?' Puedes responder con confianza: 'No, no tengo miedo porque las reglas de comportamiento de esta máquina son públicas e inalterables.' Luego, incluso podrías proporcionarles un enlace a la dirección del contrato de Ethereum que almacena estas reglas.
Los libros de contabilidad descentralizados también pueden servir como un centro de coordinación, permitiendo que sistemas heterogéneos compuestos por diferentes tipos de robots se encuentren entre sí y colaboren sin un intermediario centralizado. Este mecanismo es conceptualmente similar a la tecnología C3 tradicional de defensa (comando, control y comunicación), pero su infraestructura es descentralizada y transparente. Los registros inalterables garantizan que cada interacción y acción pueda ser rastreada, estableciendo una base de confianza para la colaboración.
En la interacción entre robots, los contratos inteligentes pueden simplificar la asignación de tareas y el intercambio de recursos, logrando así una coordinación eficiente. Y en la interacción humano-máquina, los sistemas descentralizados que priorizan la privacidad pueden gestionar datos sensibles de manera segura, como información biométrica o registros médicos, aumentando la confianza del usuario en la seguridad de los datos y clarificando la responsabilidad.
Este nuevo mundo puede suscitar algunas preguntas: ¿qué significa todo esto para nosotros? —pero de hecho, cada lector de este artículo ha estado trabajando en la realización de esto durante casi 20 años, construyendo la infraestructura capaz de manejar la gobernanza, colaboración, comunicación y coordinación entre humanos y máquinas inteligentes.
Nota: Las opiniones expresadas en este artículo son solo del autor y no necesariamente reflejan la posición de CoinDesk, Inc. o sus propietarios y afiliados.