En un punto de inflexión crítico en esta nueva era tecnológica, grandes tendencias en los campos de la inteligencia artificial (IA) y las criptomonedas han comenzado a fusionarse, trayendo cambios profundos a toda la industria. La aparición de tecnologías innovadoras como ChatGPT en el campo de la IA atraerá la asombrosa inversión de 25 mil millones de dólares solo en 2023, cinco veces más que el año anterior. Este aumento no sólo demuestra una confianza continua en el potencial de la IA, sino que también reaviva acalorados debates sobre la convergencia de la IA y las criptomonedas. En particular, el cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, hizo una importante contribución sobre este tema, proporcionando información sobre las promesas y los desafíos de integrar la IA con las criptomonedas.
Recientemente, OpenAI lanzó el modelo Sora, un innovador modelo de conversión de texto a video que ha atraído la atención de la comunidad tecnológica y ha demostrado el rápido ritmo del desarrollo de la inteligencia artificial. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, ha propuesto un plan audaz para recaudar 7 billones de dólares para el diseño y la fabricación de chips, destacando un fuerte compromiso con la evolución de la inteligencia artificial y al mismo tiempo provocando una reflexión profunda sobre el potencial del mercado de la inteligencia artificial cifrada.
Aunque muchas de estas aplicaciones colaborativas aún se encuentran en sus primeras etapas, el mercado sigue siendo optimista.
Caminando por diferentes caminos
Tradicionalmente, las dos han sido vistas como fuerzas opuestas: las criptomonedas se centran en la descentralización, mientras que la IA favorece la centralización. Este marcado contraste está vívidamente ilustrado por Peter Thiel y elaborado con más detalle en una discusión en profundidad por Ali Yahya de a16z Crypto. Sin embargo, los acontecimientos recientes revelan una convergencia inesperada que promete remodelar la innovación digital. Al explorar esta intersección dinámica, descubrimos el enorme potencial de sinergia colaborativa entre la IA y las criptomonedas.
Esta integración aprovecha al máximo las fuertes ventajas de las redes cifradas en propiedad de datos, transparencia y gobernanza ética, complementa las capacidades avanzadas de la IA y proporciona soluciones novedosas a los desafíos de centralización en la industria de la IA:
Garantizar la propiedad de los datos: con la tecnología blockchain, los usuarios pueden cifrar y regular el acceso a sus datos, proporcionándoles los medios para supervisar el uso de los datos por parte de los sistemas de inteligencia artificial.
Mayor transparencia: la naturaleza inmutable de blockchain actúa como un libro de contabilidad transparente, facilitando la verificación y autenticación de los datos utilizados en los modelos de IA.
Lograr la monetización directa de los datos: Blockchain facilita la monetización directa de los datos de los usuarios, fomentando el intercambio de datos al proporcionar incentivos económicos y al mismo tiempo garantizar el control personal.
Reducir el consumo de energía de la IA: al adoptar mecanismos de eficiencia energética, como la prueba de participación, se espera que blockchain minimice los requisitos energéticos del entrenamiento de IA, promoviendo así el progreso sostenible en el desarrollo de la IA.
Promoción de la IA ética: La transparencia e inclusión inherentes a Blockchain pueden promover prácticas de IA más éticas, eliminando el secreto que a menudo se asocia con la innovación en IA.
La innovación en IA y criptomonedas cierra la brecha y da forma a ventajas futuras
zkML: un movimiento innovador para avanzar en la protección de la privacidad de la IA
Si bien las capacidades de la IA moderna son impresionantes, también plantean preocupaciones apremiantes sobre la privacidad, la seguridad y la autonomía del usuario. En el proceso de entrenamiento del modelo de IA, la agregación centralizada de datos desafía directamente los derechos de privacidad personal, especialmente en un ecosistema tecnológico único, donde es difícil para los usuarios controlar sus propios datos.
En respuesta a este desafío, ha surgido una innovación guiada por el concepto de cifrado descentralizado, donde las tecnologías criptográficas como las pruebas de conocimiento cero (ZKP) permiten el aprendizaje automático que preserva la privacidad sin sacrificar datos confidenciales del usuario. A pesar de las muchas ventajas de estos métodos, todavía existen algunos desafíos en comparación con las prácticas tradicionales de agregación de datos a gran escala, incluidos problemas con la eficiencia computacional, la precisión del modelo y la depuración.
Vale la pena señalar que el aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML), liderado por equipos como Modulus Labs y EZKL, ha logrado avances significativos, lo que marca el rápido desarrollo de este campo. A medida que la tecnología de aceleración de hardware continúa mejorando, existe optimismo sobre las perspectivas de zkML.
Desafíos de autenticidad en la era de los deepfakes
En una época en la que la tecnología deepfake se está extendiendo, proteger la autenticidad y confiabilidad del contenido digital es crucial. Se espera que la tecnología Blockchain facilite significativamente la creación de sistemas de registro de identidad descentralizados y a prueba de manipulaciones. Este sistema de registro asigna claves públicas a identidades reales, lo que proporciona una manera fácil de generar confianza y responsabilizar a las personas por comportamientos maliciosos.
Worldcoin, cofundada por Sam Altman, es uno de los protocolos criptográficos más convincentes para abordar los desafíos actuales. El objetivo es lograr un registro global de cada individuo a través del escaneo biométrico de Orb para diferenciar de manera confiable entre humanos y máquinas. El mecanismo de incentivos del protocolo utiliza un token blockchain dedicado llamado WLD. Hasta ahora, el equipo de Worldcoin ha logrado avances significativos en 120 países de todo el mundo, atrayendo a más de 3,8 millones de personas a registrarse.
Otra iniciativa para abordar este problema es el estándar de grabación de procedencia de contenido digital (DCPR) lanzado por los equipos de Arweave e Irys (anteriormente Bundlr). Este estándar hace un uso completo de la tecnología blockchain de Arweave para marcar la hora y verificar el contenido digital, proporcionando a los usuarios metadatos confiables y ayudando a evaluar la credibilidad de la información digital.
Abordar el sesgo en los modelos de IA
A medida que los modelos de IA se integran cada vez más en nuestra vida diaria, existe una preocupación generalizada sobre su posible sesgo. Por ejemplo, los chatbots impulsados por IA pueden ejercer silenciosamente una influencia entre los consumidores, guiándolos sutilmente a elegir productos o ideologías específicas, lo que lleva a una ruptura de la confianza con consecuencias de largo alcance.
Bittensor, un protocolo informático descentralizado, combate el sesgo de la IA al incentivar a diversos modelos previamente entrenados a competir por la mejor respuesta. Los validadores recompensan los modelos de alto rendimiento y eliminan los modelos sesgados y de bajo rendimiento. Al fomentar un entorno abierto y colaborativo entre varios modelos y conjuntos de datos, se espera que Bittensor avance en la IA y al mismo tiempo combata de manera proactiva los impactos negativos del sesgo.
Aunque Bittensor aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo, ya ha logrado avances significativos, con 32 subredes especialmente personalizadas y adecuadas para casos de uso específicos, como indicaciones de texto, generación de imágenes, predicción de precios, extracción de datos, almacenamiento, etc.
Impulsar el auge del desarrollo de la IA mediante una mayor accesibilidad
El aumento de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático (ML) ha creado una gran demanda de tarjetas gráficas de alto rendimiento, como la Nvidia A100. Sin embargo, los enormes costos de capital asociados con la informática y el almacenamiento pueden excluir a muchas personas, dejando el desarrollo de la IA en gran medida monopolizado por los gigantes tecnológicos. En respuesta a este desafío, han surgido mercados emergentes similares al “AirBnB de las tarjetas gráficas”, que permiten a personas y organizaciones alquilar recursos de GPU no utilizados para satisfacer las necesidades de los investigadores y desarrolladores de IA.
Los mercados informáticos descentralizados, como Akash Network y Render Network, están diseñados para resolver el problema de eficiencia de los recursos de GPU subutilizados conectando a los propietarios de GPU con desarrolladores de IA que buscan potencia informática. Al aprovechar estas plataformas informáticas descentralizadas, se puede acceder a un nuevo conjunto de recursos informáticos, lo que permite a personas de todo el mundo monetizar su potencia informática inactiva. Al mismo tiempo, proporciona a los desarrolladores de IA acceso flexible a los recursos informáticos, liberándolos de las limitaciones de los gigantes centralizados.
Al aprovechar la tecnología blockchain para eliminar intermediarios con fines de lucro y costos adicionales, estas redes descentralizadas pueden brindar servicios a una fracción del costo de sus contrapartes centralizadas. Akash Network incluso se jacta de ofrecer tarifas que son sólo una quinta parte de los costos tradicionales. Además, Render Network, que se centra en el mercado de GPU para renderizado de imágenes 3D, experimentó un aumento significativo de uso en 2023.
Pensando en el futuro
Al observar el estado actual de los campos de la IA y las criptomonedas, es obvio que ambos tienen capacidades técnicas sólidas, pero cada uno también enfrenta deficiencias importantes. A pesar de sus capacidades, la criptografía aún carece de la madurez necesaria para una adopción generalizada. Al mismo tiempo, el control centralizado de la IA por parte de las grandes empresas tecnológicas ha generado preocupaciones sobre un monopolio de la tecnología.
Si bien esta sinergia aún se encuentra en sus primeras etapas, los proyectos que combinan IA con Crypto están construyendo una infraestructura para interacciones escalables de IA en cadena. Se espera que este impulso prometedor siga creciendo en 2024 y más allá. Todo esto depende de que los participantes del mercado vean estos activos como un contrapeso al dominio potencial de los principales actores centralizados como OpenAI.
La integración cuidadosa de estas tecnologías revolucionarias ampliará sutilmente las formas de abordar sus respectivas debilidades. Esto apunta a un futuro en el que la IA basada en blockchain construye un paradigma que preserva la privacidad y al mismo tiempo abre la puerta a posibles casos de uso. Las perspectivas para la informática descentralizada, zkML y los agentes de IA son prometedoras y sientan las bases para un futuro de IA y criptografía profundamente conectado. Su potencial es enorme y surge de una comunidad de desarrolladores de base que se ha formado espontáneamente y está comprometida con el avance de la aplicación de la tecnología de una manera justa y accesible para todos.
