Inteligencia artificial y blockchain son dos de las palabras de moda más utilizadas en los últimos 12 a 24 meses. Durante un tiempo (y posiblemente todavía hoy), todo lo que una empresa tenía que hacer era mencionar cualquiera de las dos palabras a sus inversores para despertar el interés y disparar los precios de las acciones.
Pero por muy tentador que sea ser cínico con respecto a espíritus de la época como estos, existen sólidas razones por las que la invocación de cualquiera de los dos conceptos es tan poderosa. Es porque hay una foundation para el revuelo.
Entonces, naturalmente, la sesión de blockchain mejorada con IA de la London Blockchain Convention 2024 fue una de las mejor suscritas el día 2. Dos líderes subieron al escenario para discutir el potencial transformador de la integración de la inteligencia artificial en las operaciones de blockchain: Ijeoma Okoli, director de Electronic Iniciativa Económica, se unió a la moderadora Stefania Barbaglio, fundadora de Cassiopeia.
Okoli es una ex abogada financiera con una gran experiencia regulatoria en EE. UU. y el Reino Unido, y ese es el punto de vista desde el cual evalúa ambas tecnologías. Barbaglio comienza desde lo más profundo: ¿cómo puede la IA ayudar a que blockchain sea más eficiente?
«A veces la gente habla de estas tecnologías emergentes como soluciones que buscan un problema», dijo Okoli. «Eso es cierto hasta cierto punto, pero en otros aspectos no es cierto».
“Sabemos que blockchain existe desde hace algún tiempo y que las partes de servicios financieros tradicionales están adoptando blockchain no solo en el sector criptográfico nativo. Pero con el nacimiento de ChatGPT y la explosión de la IA en el mundo en 2022, la gente está analizando los problemas dentro de blockchain y cómo la IA puede ayudar a resolver algunos de esos problemas”.
Una de esas cuestiones tiene que ver con la escalabilidad. La velocidad de las transacciones limita el crecimiento de las cadenas de bloques, afirma Okoli. Mirando BTC y Ethereum: BTC, en promedio, procesa 7 TPS, mientras que ETH procesa 30 TPS. Los proveedores de servicios de pago de servicios financieros eclipsan esa cifra. Visa (NASDAQ: V) procesó 6.800 TPS, por ejemplo. Esa es una enorme disparidad. No solo eso, las velocidades de transacción de empresas como BTC y ETH generalmente se ralentizan durante períodos de alta congestión.
Okoli dice que, a la luz de la capacidad de la IA para analizar datos y luego usarlos para hacer predicciones, demuestra que la tecnología podría usarse para proyectar períodos de congestión dentro de los ecosistemas blockchain.
Para otro ejemplo, Okoli analiza las soluciones de cadena lateral de Ethereum, normalmente denominadas uno de dos tipos de «acumulaciones»: acumulaciones de conocimiento cero y acumulaciones optimistas. En el primero, las transacciones se validan fuera de la cadena y luego se incorporan a la cadena de bloques mediante pruebas de conocimiento cero. Esta última forma considera genuinas todas las transacciones a menos que un validador cuestione su validez. Estas validaciones, dice Okoli, pueden tardar hasta dos semanas en realizarse. Subcontratar esta validación a la IA puede reducir drásticamente este cambio.
Okoli también dice que además de analizar los datos de la cadena (o esperar a que se incluyan en ella), podría auditar las aplicaciones blockchain en busca de vulnerabilidades. En lugar de esperar a que el program se lance al mundo y luego depender de sombreros blancos o sombreros negros para descubrir cualquier vulnerabilidad, la IA podría hacer ese trabajo de manera rápida y eficiente.
Lo mismo puede decirse de la detección de fraude. Okoli plantea el hack de Ethereum del año pasado para ilustrarlo. En abril, hubo un exploit en la cadena de bloques Ethereum donde los validadores manipularon una vulnerabilidad para hacerse con 25 millones de dólares. Lo importante aquí fue que fue el primer exploit de este tipo, destacando una vulnerabilidad en el proceso de validación posterior a la fusión que solo se detectó en el momento en que se estaba explotando. Entonces, dice Okoli, la IA podría haberse utilizado para auditar y detectar la vulnerabilidad antes de que lo hicieran los malos actores, pero también habría ayudado con la detección una vez que el exploit comenzó a usarse para robar dinero.
A continuación, Barbaglio pregunta: ¿qué pasa con los desafíos de la integración de la IA con blockchain?
Tal vez no sea sorprendente, dados los antecedentes de Okoli, que su respuesta fuera: regulación. Aunque ahora, como ambas tecnologías ya han comenzado a abrirse camino en la conciencia de legisladores y reguladores, el problema se centra más en los numerosos marcos regulatorios que se han convertido o se están convirtiendo en leyes en los últimos 12 meses.
Okoli señala que precisamente esta semana entró en vigor en la Unión Europea la nueva Ley de Inteligencia Artificial. Ella lo llama «el primero de su tipo en el mundo, centrado específicamente en la IA».
“En la medida en que la gente busque incorporar IA en los sistemas blockchain, no solo hay que pensar en el [EU and UK Markets in Financial Instruments] y la Ley de Bolsa de Valores, ahora hay que pensar en la Ley de IA de la UE y las obligaciones que le impone”.
“Es un modelo basado en el riesgo”, explica, “que prohíbe ciertas cosas. Pero tiene un efecto extraterritorial. Así que el hecho de que no estés en la UE no significa que no tengas que prestarle atención”.
Okoli explica que la Ley requiere evaluaciones de riesgos, divulgaciones y cooperación con las autoridades. También advierte que, aunque esta es la primera legislación centrada en la IA, no será la última.
Okoli también señala que una buena regulación de la IA y la cadena de bloques comparten uno de los principales desafíos que enfrentan esas tecnologías: la interoperabilidad.
“Cada vez que nos encontramos en una situación en la que hay algo nuevo y los reguladores de todo el mundo tienen que actuar, en la medida en que corren contra el tiempo, lo que tendemos a encontrar es que hay inconsistencias. Esto tiene un efecto cuando las cosas son globales, donde las actividades que buscan impactar no se limitan a las aguas territoriales de una jurisdicción distinct. Estas son transacciones globales”.
Para que la inteligencia artificial (IA) funcione dentro de la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema blockchain empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que le permitirá mantener los datos seguros y al mismo tiempo garantizar la inmutabilidad. de datos. Consulte la cobertura de CoinGeek sobre esta tecnología emergente para obtener más información Por qué la cadena de bloques empresarial será la columna vertebral de la IA.
Ver: Blockchain e IA: debería haber una confluencia entre estas tecnologías
¿Nuevo en blockchain? Consulte la sección Blockchain para principiantes de CoinGeek, la guía de recursos definitiva para aprender más sobre la tecnología blockchain.
