Blockchain e inteligencia synthetic: las dos tecnologías que más marcan la period de nuestro tiempo. Cada uno ha sido una fuerza poderosa y revolucionaria por derecho propio, como Godzilla y King Kong en sus respectivos dominios. Pero de vez en cuando, Kong y Godzilla se han unido para enfrentarse a un monstruo que ninguno de los dos podría derrotar por sí solo. (Lo volverán a hacer el próximo año en Godzilla x Kong: El Nuevo Imperio.🍿) Ahora, imagina el potencial que se desata cuando las fortalezas de dos avances titánicos, IA y blockchain, se unen para abordar problemas gigantescos.
Esas son las posibilidades que recientemente tuve la oportunidad de explorar cuando moderé un panel en la cumbre inaugural «Aprendizaje automático (ML) y Blockchain» de Coinbase. El panel, que convocó a cuatro líderes de la academia y la industria, reveló oportunidades en la encrucijada de estas dos tecnologías de rápida evolución. Nuestra conversación abordó muchos temas, desde cómo la cadena de bloques puede acelerar el desarrollo de la IA hasta las complejidades de trabajar con datos de la cadena de bloques y la promesa de modelos de lenguaje extenso (LLM).
Uno de los grandes desbloqueos de AI x blockchain es que cuando se trata del problema de los datos y el contenido falsos, que se está convirtiendo en un problema exponencialmente mayor a medida que prolifera la IA, blockchain puede contrarrestar la información errónea con firmas digitales criptográficas y marcas de tiempo, dejando en claro qué es auténtico. y lo que ha sido manipulado. Al mismo tiempo, la IA puede mejorar la eficiencia de las redes blockchain, mejorar su seguridad y desbloquear nuevas funciones, como permitir que los protocolos tomen decisiones basadas en datos en cadena en tiempo true.
En lugar de resumir todas las sinergias posibles, creo que es mejor dejar que mis colegas hablen por sí mismos. Siga leyendo para ver sus tomas, editadas para mayor claridad y longitud.
Bhaskar Krishnamachari, Profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática y Ciencias de la Computación, Universidad del Sur de California
Desde mi punto de vista, hay dos áreas principales donde se cruzan la cadena de bloques y la IA. El primero aplica modelos ML para abordar desafíos en blockchain, mientras que el segundo united states blockchain para abordar problemas urgentes en AI.
En el primer escenario, los modelos ML pueden mostrar patrones complejos dentro de los datos de la cadena de bloques y ayudar a mejorar el rendimiento de las aplicaciones descentralizadas en la cadena. Al analizar los datos de las transacciones, pueden exponer posibles conductas indebidas, como operaciones de lavado y transferencias ilegales de fondos, y detectar amenazas de seguridad emergentes. Además de ayudar a proteger las redes blockchain, los modelos ML pueden mejorar su rendimiento. Por ejemplo, pueden ajustar dinámicamente las tarifas de transacción en respuesta al volumen de operaciones y optimizar los recursos del sistema durante los períodos de mayor uso.
Menos discutido es cómo blockchain puede ayudar en el desarrollo de la IA. Como base de un sistema de pago nativo de Net sin fronteras, las cadenas de bloques pueden crear incentivos financieros para que las personas contribuyan con datos y recursos informáticos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Hemos estado investigando en la USC sobre mercados de datos descentralizados para permitir esto.
En los últimos años, hemos visto a un puñado de empresas de tecnología acumular una parte cada vez mayor de los datos y el poder de la IA del mundo. Esto ha generado preocupaciones sobre la privacidad, el sesgo y la seguridad: todo lo cual puede abordar blockchain, como un sistema descentralizado, transparente y abiertamente auditable. Por ejemplo, blockchain puede rastrear la procedencia de los datos utilizados para entrenar modelos de IA y verificar criptográficamente su autenticidad. Al confirmar que estas entradas son inalteradas e imparciales, blockchain puede ayudar a aumentar nuestra confianza en las recomendaciones que brindan los sistemas de IA.
Leo Liang, Jefe de Plataforma y Servicios de Datos, Coinbase
En Coinbase, la mayoría de los desafíos que enfrenta mi equipo se relacionan con los datos. Específicamente, necesitamos extraer datos de la cadena de bloques y convertirlos a formatos que puedan ser utilizados por los modelos ML. Me gusta pensar en la cadena de bloques como una cebolla debido a sus innumerables e intrincadas capas. Su naturaleza descentralizada significa que los datos se distribuyen en muchos nodos, cada uno de los cuales valida y agrega nuevos bloques de forma independiente. Cuando entran en juego varias cadenas de bloques, la complejidad aumenta: ¡ahora se trata de una crimson interconectada de cebollas! Sincronizar y garantizar la consistencia de los datos en este ecosistema difuso y en expansión es todo menos simple.
Además, las cadenas de bloques son sistemas autónomos, incapaces de acceder al conocimiento sobre el mundo más allá de sus límites. Para que los modelos ML hagan predicciones del mundo authentic, necesitamos unir datos en cadena (datos almacenados en la cadena de bloques) con datos fuera de la cadena (datos externos a la cadena de bloques, como precios de acciones, tipos de cambio, patrones climáticos, etcetera.). en). Piense en ello como conectar una cadena de bloques a Web. Es un rompecabezas de ingeniería fascinante pero formidable.
Sam Inexperienced, cofundador y director de investigación de Semiotic Labs
En Semiotic Labs, dirijo los esfuerzos de investigación y desarrollo de IA para The Graph, un protocolo descentralizado para interactuar y hacer uso de los datos de la cadena de bloques. En pocas palabras, Graph lee datos de la cadena de bloques, los procesa y crea un índice, muy parecido a la lista alfabética que se encuentra al last de una enciclopedia. Esta estructura organizativa simplifica la recuperación de datos de la cadena de bloques. Al «indexar» los datos de la cadena de bloques, The Graph los transforma en un formato que es fácil de consultar, analizar y aplicar en aplicaciones posteriores.
Las transacciones en The Graph involucran a dos participantes principales: un vendedor de datos o indexador y un comprador de datos o consumidor. Estas entidades interactúan a través de lo que llamamos «puertas de enlace». Cuando un consumidor envía una consulta a una puerta de enlace, la puerta de enlace distribuye la consulta entre los indexadores, teniendo en cuenta factores como el precio de oferta, la calidad del servicio, la latencia, and many others. Los indexadores ganan dinero al atender estas consultas y entregar datos de blockchain a los consumidores. Con la ayuda de la IA, hemos creado agentes de precios algorítmicos que ayudan a los indexadores a maximizar los ingresos al tiempo que garantizan que los consumidores reciban un servicio confiable y de alta calidad.
En muchos sentidos, las cadenas de bloques son un entorno ideal para entrenar agentes de IA. Las reglas, definidas por contratos inteligentes, y las acciones de los jugadores, registradas en transacciones, son visibles abiertamente en la cadena. Debido a que estas reglas y acciones son conocidas, podemos crear simulaciones de este «juego» de cadena de bloques y usarlas para entrenar agentes de IA antes de implementar estos agentes en entornos reales. El secreto radica en los bucles de retroalimentación rápidos: cuanto más rápida sea la tasa de aprendizaje a través de prueba y error, más rápido podrán los agentes mejorar su desempeño.
De cara al futuro, vemos un inmenso potencial para integrar los LLM en The Graph. Hoy en día, los usuarios tienen que consultar The Graph en un lenguaje especializado llamado GraphQL. Por el contrario, los LLM permiten a los usuarios formular sus solicitudes en lenguaje purely natural. Al permitir que cualquier persona interactúe con The Graph en un lenguaje sencillo, los LLM pueden democratizar aún más el acceso a los datos de la cadena de bloques.
Paul Bohm, Fundador, Teleport
Teleport está desarrollando un mercado abierto para compartir viajes. Actualmente, el viaje compartido es un sistema cerrado, lo que dificulta que los usuarios cambien entre diferentes servicios. Si el correo electrónico se cerrara como los viajes compartidos, los usuarios del correo Outlook de Microsoft y el correo iCloud de Apple no podrían enviarse correos electrónicos entre sí. Del mismo modo, si la web estuviera cerrada, el navegador Safari de Apple no podría comunicarse con Microsoft.com.
Abrir los viajes compartidos significa devolverlos a las normas de Net. En un sistema abierto, los participantes pueden elegir entre una variedad de aplicaciones de muchos proveedores diferentes que se comunican entre sí. Los mercados cerrados a menudo no permiten que el mercado fije un precio justo. En cambio, ellos mismos fijan los precios y maximizan el valor que pueden extraer. Abrir los viajes compartidos y eliminar a este intermediario significa que se destina más dinero a los conductores, los pasajeros pagan menos por viaje y más dinero se queda en las economías locales.
Para tener éxito, los mercados abiertos deben ser confiables. Los ingenieros a menudo se enfocan primero en los aspectos de la tecnología, como su velocidad o características novedosas. Pero cuando construimos para el mundo authentic, debemos comenzar con la necesidad de seguridad y privacidad de los usuarios. Solo entonces podremos determinar la mejor tecnología para satisfacer estas necesidades, y no al revés.
Estas son solo algunas de las posibilidades, y solo el comienzo de la conversación, sobre lo que podría desbloquearse, mejorarse, fortalecerse y llevarse a nuevas alturas cuando blockchain y el aprendizaje automático se unan. Las tecnologías de consenso digital como blockchain permiten el diseño de sistemas que no solo son justos, confiables y seguros, sino que también lo son. A medida que la IA amenaza con socavar aún más la confianza, la cadena de bloques la refuerza, proporcionando un mecanismo sólido para salvaguardar la integridad de los datos confidenciales. Mientras tanto, la IA permite dar sentido a las profundidades de los datos distribuidos que hacen que la cadena de bloques sea demasiado difícil de manejar y recóndita para su adopción masiva. Al implementar inteligencia artificial para este problema de escala inhumana, podemos llevar blockchain a mil millones de usuarios.
Para los empresarios de blockchain o IA, estas son las perspectivas emocionantes a las que abrir su mente: no solo una u otra tecnología, sino ambas, trabajando al unísono y mucho más poderosas para ella. IA y cadena de bloques. Godzilla y Kong. Fuego atómico y golpe de gorila. Así es como lo llevamos al siguiente nivel. Ahora, vayan y sean leyendas.
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