La inteligencia artificial y la Web3 han sido dos de las tecnologías más revolucionarias de esta era. La IA ya se ha convertido en una parte importante del componente central del software mundial. Según estimaciones de PwC, la IA contribuirá con la asombrosa cantidad de 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030, lo que se traducirá en un aumento del 14% en el PIB mundial. Como nosotros, como generación, estamos en la cúspide de una nueva era tecnológica, la transición a Web3, la IA, desempeñará un papel importante en la configuración del mundo digital en el que viviremos.
La IA revolucionará el mundo Web3 al agregar automatización, personalización, seguridad, análisis de datos avanzados y contratos inteligentes mejorados. La integración de la IA con Web3 redefinirá cómo funciona Web3 centrándose en lo que es mejor para los usuarios.
Profundicemos en cada tema uno por uno para conocer más sobre la evolución de web3 con IA, empezando por qué es web3.
¿Eres nuevo en el ecosistema Web3? Aquí hay una guía completa sobre qué es Web3 y en qué se diferencia de Web2 de Droomdroom.
¿Qué es Web3?
Web3, ampliamente conocida como web3.0, es la tercera generación de la World Wide Web. Es una próxima generación en Internet que visualiza un ecosistema digital descentralizado, seguro y centrado en el usuario que funciona con la tecnología Blockchain.
La Web 3.0 es una innovación respecto a la Web 2.0. Aquí, los datos son controlados por los usuarios y no por una entidad o empresa gigante, lo que da como resultado una mayor privacidad y ninguna censura. En este caso, las recompensas obtenidas se distribuyen equitativamente entre todas las partes interesadas o usuarios.
Los principales pilares de la Web 3.0
Descentralización
La descentralización es un aspecto central de web3. Como Web2 utiliza HTTP para localizar información, web3, al estar basado en Blockchain, almacena información en múltiples ubicaciones a lo largo de una red. Ofrece a los usuarios más control de datos que los grandes gigantes tecnológicos como Google y Meta. Permite a los usuarios vender sus datos según su propia voluntad.
Conectividad
La información y el contenido son más accesibles en la Web 3.0, ya que se almacenan en múltiples ubicaciones y se puede acceder a ellos desde varios dispositivos en todo el mundo.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Web3 utilizará tecnologías como PNL (procesamiento del lenguaje natural) y web semántica para hacer que sus sistemas sean más avanzados y receptivos, como la inteligencia humana.
Web3 también utilizará el aprendizaje automático, que utiliza una gran cantidad de datos para entrenar algoritmos, mejorando la precisión y los resultados.
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¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial (IA) es la simulación de la inteligencia humana mediante sistemas informáticos, capaces de realizar tareas complejas que requieren razonamiento y resolución de problemas. Los sistemas de inteligencia artificial funcionan consumiendo grandes cantidades de datos que luego se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático.
Luego analizan los datos para encontrar patrones que les permitan modelar su toma de decisiones o predecir estados futuros. Este tipo de aprendizaje se llama aprendizaje supervisado. Pero algunos sistemas de IA aprenden sin supervisión, por ejemplo, jugando un videojuego repetidamente hasta que el sistema conoce todas las reglas y formas de ganar. Este tipo de aprendizaje se clasifica como aprendizaje no supervisado.
Hay tres habilidades cognitivas en las que se basa la programación de la IA: razonamiento, aprendizaje y autocorrección.
Tipos de inteligencia artificial
IA débil
Sistemas diseñados para realizar tareas particulares únicamente. Los asistentes personales, Alexa de Amazon y los videojuegos son ejemplos de IA débil.
IA fuerte
Sistemas que pueden realizar tareas que requieren inteligencia humana y son más complejas y complicadas. Por ejemplo, los coches autónomos.
Formas en que se hace posible la evolución de Web3 con IA
Automatización
La ultracapacidad de la IA para aprender y automatizar tareas puede ayudar a los usuarios de Web3 a escapar de tareas tediosas y que consumen mucho tiempo. Desde la creación de nuevas NFT hasta la gestión de billeteras digitales, la IA puede asumir estas responsabilidades sin problemas y liberar a los usuarios para que se concentren en tareas más creativas.
Personalización
La IA puede personalizar significativamente los viajes de los usuarios de la Web3 y hacer que sus experiencias sean más personalizadas y atractivas al analizar los datos del usuario, como el historial de navegación, y utilizar algoritmos de aprendizaje automático, como el filtrado colaborativo y basado en contenido. Los algoritmos de IA pueden generar recomendaciones y servicios personalizados que se alineen con las necesidades e intereses de los usuarios.
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Por ejemplo, la IA se puede utilizar en publicidad para realizar campañas de marketing dirigidas analizando los datos del usuario para hacerlos atractivos y más identificables para los usuarios individuales, lo que resulta en mejores tasas de publicidad y conversión.
Análisis de datos e información
El análisis impulsado por IA puede desempeñar un papel crucial en el desarrollo del ecosistema Web3. El aspecto clave del análisis de IA es que puede procesar grandes cantidades de conjuntos de datos vastos, complejos y diversos generados por plataformas descentralizadas, usuarios, transacciones y ejecución de contratos inteligentes. La IA puede encontrar patrones descubiertos e ideas que pueden contribuir en gran medida al crecimiento y desarrollo del ecosistema Web3.
Seguridad
La IA puede desempeñar un papel vital en la mejora de la seguridad y la confianza dentro del ecosistema Web3 al identificar posibles riesgos, vulnerabilidades, amenazas o ataques. Mediante la detección proactiva de cualquier amenaza o peligro cibernético futuro, la IA puede ayudar a Web3 a mantener un entorno seguro manteniendo la privacidad de los datos mediante cifrado y anonimización avanzados.
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos para identificar futuras ciberamenazas, como ataques de phishing o acceso no autorizado a una cuenta.
La IA se puede utilizar para una protección única al proporcionar autenticación personalizada a cada usuario mediante el análisis de sus patrones de comportamiento o características específicas del usuario, como los rasgos faciales. Esto ayudará a que las plataformas web3 sean más sólidas y menos vulnerables al fraude y la suplantación de identidad.
Contratos inteligentes
La implementación de IA puede revolucionar significativamente la funcionalidad de los contratos inteligentes en Web3 al integrar capacidades avanzadas de toma de decisiones y permitir transacciones dinámicas en cualquier plataforma Web3.
Los contratos inteligentes, como cualquier contrato, son un acuerdo ejecutado con términos y condiciones escritos en un código. No necesita ningún corredor ni intermediarios para ejecutar el acuerdo, lo que reduce la probabilidad de manipulación y garantiza la confianza y la transparencia.
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¿Qué factores contribuyen a que WEB3 adopte tecnologías de aprendizaje automático desde un enfoque de primera categoría?
La adopción de tecnologías de aprendizaje automático (ML) sigue un enfoque de arriba hacia abajo, principalmente debido a su compleja infraestructura, que necesita expertos para implementar tecnologías de ML en el ecosistema Web3.
El enfoque de arriba hacia abajo se adopta en Web3 para la tecnología ML por varias razones:
Complejidad técnica
La integración de la tecnología ML en el espacio Web3 requiere una comprensión profunda de los algoritmos de descentralización Infratech y ML. La integración perfecta de las tecnologías de aprendizaje automático en la infraestructura descentralizada exige experiencia, ya que es muy compleja.
Seguridad y privacidad
Proporcionar seguridad y privacidad es uno de los objetivos principales de la Web 3.0. La integración de la tecnología de ML a través de un enfoque de arriba hacia abajo permite a los expertos diseñar e implementar soluciones de ML que se alineen con los principios básicos de Web3, garantizando que estos objetivos no se vean comprometidos.
Escalabilidad y rendimiento
La implementación de tecnologías de aprendizaje automático requiere abordar desafíos importantes con Web3, incluida la escalabilidad y el rendimiento. El enfoque de arriba hacia abajo ayuda a garantizar que las soluciones de aprendizaje automático diseñadas tengan como objetivo hacer que el ecosistema Web3 sea más eficiente y escalable.
Estandarización e Interoperabilidad
Para una adopción efectiva de tecnologías de aprendizaje automático en plataformas Web3, se debe lograr la estandarización y la interoperabilidad. La adopción de arriba hacia abajo permite un enfoque más unificado y promueve la colaboración entre las partes interesadas.
Desafíos clave que enfrenta la IA: la Web 3.0 como solución
Con grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Midjourney, hemos visto un cambio drástico en la creación y los negocios de contenido digital.
Si bien estas tecnologías ofrecen muchas ventajas, como contenido de alta calidad, mayor productividad y eficiencia, también conllevan muchos desafíos nuevos.
Aquí, hemos descubierto algunos desafíos críticos en el contenido generado y amenazas potenciales que deben abordarse.
Difusión falsa de noticias
Uno de los problemas importantes del contenido generado por IA es la propagación de contenido falso. Con modelos de lenguaje como ChatGPT y Midjourney, producir imágenes y artículos de noticias realistas es fácil, lo que hace que sea más difícil diferenciarlo del contenido escrito por humanos. Hacer un seguimiento es más complejo a medida que la línea entre la realidad y la ficción se vuelve borrosa. Puede resultar en un potencial colapso en la percepción de la realidad.
Solución
Se han desarrollado diversas herramientas para comprobar el origen de los contenidos, con seguimiento de metadatos y búsquedas inversas de imágenes. Muchas organizaciones como factcheck.org están trabajando para eliminar noticias falsas y mantener un ecosistema confiable. Blockchain puede desempeñar un papel vital en el seguimiento de la autenticidad del contenido al almacenar sus metadatos, la identidad del autor con una marca de tiempo de publicación, en un libro de contabilidad descentralizado y a prueba de manipulaciones donde los lectores pueden verificar el origen de la información.
Colapso de confianza
El rápido aumento del contenido generado por IA puede provocar un colapso de la confianza del público a medida que se vuelve más difícil investigar la autenticidad del contenido. El colapso de la confianza puede tener implicaciones para el periodismo y las empresas que dependen en gran medida de la confianza del público, lo que solo socava la credibilidad del contenido producido. Esto hace que sea más difícil establecer responsabilidad por cualquier hecho erróneo o inexactitud presentados en el rango. Como resultado, el público se vuelve escéptico sobre cualquier contenido que encuentre.
Solución
La transparencia con respecto al origen del contenido, como marcas de agua o etiquetas de la fuente, puede ayudar. Blockchain puede desempeñar un papel importante aquí, ya que se verifica cualquier contenido almacenado en Blockchain. por validadores, lo que hace que cada pieza de información almacenada allí sea única con la ayuda del valor hash asignado a cada pieza de información individual, que está interconectada con la información anterior almacenada, formando así una cadena.
Explotación de la ley
El contenido generado por IA se puede utilizar para explotar lagunas en las leyes y regulaciones. Por ejemplo, la IA puede crear vídeos y audios convincentes, profundos y falsos, alterando los procedimientos y resultados judiciales.
Solución
Los legisladores deben estar al tanto de los avances de la IA y desarrollar políticas y regulaciones que limiten las causas de percances. El trabajo colaborativo entre investigadores de IA y legisladores lo garantizará.
Chantajeos y amenazas
El chantaje generado por IA puede adoptar muchas formas:
Deepfakes: la IA puede generar videos, imágenes y audio muy realistas, que pueden usarse para amenazar a cualquier persona y ponerlo en situaciones comprometedoras con la amenaza de exposición pública.
Amenazas generadas por la IA: la capacidad de la IA de producir contenido personalizado puede plantear peligros considerables de crear un chantaje convincente y personalizado, aprovechando sus miedos y vulnerabilidades.
Documentos fabricados: el contenido generado por IA se puede presentar como documentos auténticos, que se vuelven más complejos de diferenciar del original. Esto puede resultar en obligar a las víctimas a pagar enormes rescates y cumplir con las demandas del chantajista.
Soluciones
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar para identificar patrones y puntos en común de amenazas y signos de manipulación generados por IA. Para combatir las amenazas generadas por la IA, es necesario el trabajo colaborativo de legisladores y profesionales de la ciberseguridad para detectar y restringir cualquier percance.
Un sistema de reputación descentralizado puede ayudar a los usuarios a identificar contenido y contrapartes confiables y promover la transparencia.
Plataformas Web3 populares que utilizan IA
Medibloc
Es una plataforma de atención médica descentralizada construida sobre Ethereum Blockchain. Su objetivo es proporcionar atención sanitaria eficiente y eficaz permitiendo la transferencia de datos segura y transparente. Utiliza contratos inteligentes para compartir datos y acceder a otros servicios de atención médica.
Tiene su propia criptomoneda MED, que facilita las transacciones y recompensa a los usuarios que estén dispuestos a compartir sus datos. Medibloc tiene su propio sistema de inteligencia artificial, que analiza los datos almacenados para identificar patrones y tendencias para brindar recomendaciones de tratamiento personalizadas y automatizar tareas como recordatorios para tomar medicamentos.
Augur
Fundada en 2014, Augur es una plataforma de mercado de predicción descentralizada construida sobre la cadena de bloques Ethereum. Aquí, los usuarios pueden predecir el resultado de eventos como juegos deportivos y elecciones y negociar con esos resultados.
Augur tiene un sistema de inteligencia artificial que mejora la precisión de las predicciones mediante el análisis de datos de diversas fuentes, como noticias, publicaciones en redes sociales e Internet, para encontrar patrones y tendencias que puedan afectar el resultado. También recompensa a sus usuarios cuando predicen resultados precisos.
Análisis de cadena
Fundada en 2014, Chainanalysis es una plataforma de análisis Blockchain. Lo utilizan múltiples organizaciones, incluidas bolsas de criptomonedas, instituciones financieras y agencias de aplicación de la ley, para detectar y prevenir actividades fraudulentas e ilegales en Web3.
El análisis de cadena tiene un conjunto de datos patentado de direcciones conocidas y transacciones de actividades fraudulentas o ilegales, que utilizan para verificar si hay actividades sospechosas en Blockchain.
Conclusión
Web3 está a las puertas de inmensas posibilidades y su integración con la IA será la guinda del pastel. Con el potencial de influir en varios campos del ecosistema digital, la implicación de la IA es significativa en la web3. A medida que nos embarcamos en un viaje de exploración de las implicaciones y aplicaciones de la IA en web3, seremos testigos de avances notables en los próximos años.
