Explorando la revolución de la IA en Web3IA descentralizada, propiedad de los datos y el camino a seguir

El 2 de mayo, Dubái acogió la Conferencia Hack Seasons , donde destacados expertos se reunieron para explorar cómo la ola de IA está transformando el desarrollo de blockchain y la interacción del usuario. Dirigido por Tomer Sharoni, cofundador y director ejecutivo de Direccionable , el panel featured líderes de la industria, incluido Evgeny Ponomarev de Red de Fluence , Mark Rydon de Aethir , Ramkumar de libro abierto , y Michael Heinrich de Laboratorios 0G El debate abordó el auge de los agentes autónomos, las aplicaciones descentralizadas impulsadas por IA (dApps) y los avances en seguridad y análisis de datos, destacando cómo la IA está transformando Web3 infraestructura y gobernanza, y examinar las futuras fronteras de esta convergencia.

Una de las preguntas centrales fue el predominio actual de los modelos de IA centralizados, que se basan en datos cerrados, recursos computacionales limitados e incentivos limitados. Los ponentes identificaron la descentralización como una forma de superar estas limitaciones. 

Al identificar cuestiones clave de la IA en la actualidad, destacaron que Web3 Puede contribuir al desarrollo de la IA al permitir procesos más inclusivos de recopilación y etiquetado de datos. La capacidad de recopilar numerosos recursos y permitir que las personas utilicen lo que necesitan es otro problema que requiere atención. La verificabilidad entre los componentes de la IA también presenta desafíos, así como la falta de recompensas por los datos que proporcionan. En este caso, los incentivos cripto-nativos ofrecen la oportunidad potencial de recompensar a los contribuyentes de forma transparente. Mientras tanto, un desafío clave de infraestructura es el acceso limitado a las GPU, los motores críticos de la IA, lo que enfatiza la urgencia de democratizar el acceso computacional para garantizar una participación más amplia.

Infraestructura descentralizada como camino hacia sistemas de IA transparentes, verificables y confiables

Restablecer la confianza en los sistemas de IA es otro problema esencial, sobre todo en un panorama donde las decisiones son cada vez más opacas. Por lo tanto, la descentralización aporta visibilidad tanto a los datos como al comportamiento de los modelos. 

Las capas de almacenamiento descentralizado, por ejemplo, pueden establecer la procedencia de los datos desde el momento en que la información ingresa al sistema, lo que permite a los usuarios rastrear su origen y modificaciones. En el ámbito operativo, la alineación de modelos en tiempo real mediante mecanismos de incentivos y penalizaciones basados ​​en blockchain, como el slashing, ofrece una vía para la gobernanza dinámica del comportamiento de la IA, creando sistemas verificables y adaptables.

Desbloqueando la próxima frontera de la IA: la propiedad en modelos de IA descentralizados

Otro punto importante de debate fue la atribución de datos y el control de calidad. Si bien la mayoría de los grandes modelos lingüísticos (LLM) actuales se entrenan con datos recopilados públicamente, los panelistas enfatizaron que los conjuntos de datos más valiosos están en manos de personas y empresas con conocimiento específico del dominio.

Openledger, por ejemplo, busca que individuos y organizaciones creen modelos a medida para sectores como la salud y el comercio electrónico aprovechando estos conjuntos de datos especializados. Su marco permite a los contribuyentes conservar la propiedad de sus datos, a la vez que reciben atribución y recompensas. Cabe destacar que Openledger proporciona un mecanismo para rastrear qué datos contribuyeron a resultados específicos de IA, un nivel de transparencia que no está disponible en la mayoría de los LLM actuales.

De la automatización de transacciones en cadena al impulso de las economías cripto-nativas: ¿qué nos espera?

Al preguntarles sobre las ideas más interesantes en el ámbito de la IA que se prevé materializar en un futuro próximo, los ponentes destacaron el potencial de usar agentes de IA para realizar una amplia gama de tareas humanas. Un ejemplo fueron los nodos de alineación de IA, capaces de actuar como una fuerza policial natural al detectar el envenenamiento de datos y los ataques de puerta trasera. Además, los panelistas enfatizaron el papel de la IA para distraer a los humanos del trabajo rutinario y mejorar la eficiencia.

Los oradores proyectaron que, dentro de los próximos tres a cinco años, una gran parte de las transacciones en cadena podrían ser ejecutadas por agentes de IA autónomos, un desarrollo especialmente relevante para el espacio de las criptomonedas, que se caracteriza por una rápida especulación y comercio.

Otra idea notable es que la IA podría usarse para optimizar todo, desde el desarrollo de software hasta las finanzas descentralizadas (DeFi) estrategias. A medida que la IA continúa evolucionando, existe un potencial creciente para organizaciones y modelos financieros cripto-nativos completamente nuevos, impulsados ​​por algoritmos desarrollados y optimizados por la propia IA. En este paradigma emergente, las criptomonedas podrían servir no solo como herramientas para la especulación, sino también como capital nativo para la economía impulsada por la IA.