Estamos implementando casos de uso genuinos para la IA y las criptomonedas todos los días de esta semana, incluidas razones por las que no necesariamente debes creer en las exageraciones. Hoy obtenga dos por el precio de uno: mercados de inteligencia artificial basados en blockchain y análisis financiero.
Puede que no parezca el caso de uso más interesante que combina IA y criptografía, pero ambas El cofundador de Near, Illia Polosukhin, y el fundador de Framework Ventures, Vance Spencer, citan los mercados basados en blockchain que obtienen datos y computan para IA como su mejor opción.
La IA es una industria de crecimiento increíblemente rápido que requiere cantidades cada vez mayores de potencia informática. Según se informa, sólo Microsoft es invertir 50 mil millones de dólares en infraestructura de centros de datos en 2024 solo para atender la demanda. La IA también necesita enormes cantidades de datos sin procesar y de entrenamiento, etiquetados en categorías por humanos.
Polosukhin cree que los mercados descentralizados basados en blockchain son la solución excellent para ayudar a obtener de forma colectiva el components y los datos necesarios.
«Puedes usar [blockchain] para construir mercados más eficaces y más igualitarios”, le dice a Magazine, explicando que los proyectos de IA actualmente necesitan negociar con uno o dos grandes proveedores de nube como Amazon World-wide-web Companies. Aún así, es difícil acceder a la capacidad requerida debido a la escasez de unidades de procesamiento gráfico A100 de Nvidia.
Spencer también cita los mercados basados en blockchain para recursos de IA como su caso de uso número uno real.
«El primero es conseguir chips GPU reales», afirma. “Donde hay una gran escasez de chips GPU, ¿cómo se obtienen? [without] ¿Tener realmente una red que genere, proporcione e impulse un mercado?
Spencer destaca Akash Community, que ofrece un mercado de recursos informáticos descentralizado en Cosmos, y Render Community, que ofrece renderizado de GPU distribuido.
«Hay algunas empresas bastante exitosas que realmente lo hacen en este punto que son protocolos».
Otro ejemplo de mercado descentralizado que ofrece computación en la nube para IA es Aleph.im. Los poseedores de tokens en el proyecto pueden acceder a recursos informáticos y de almacenamiento para ejecutar proyectos.
Libertai.io, un modelo de lenguaje grande descentralizado (LLM) se ejecuta en Aleph.im. Si bien se podría pensar que la descentralización ralentizaría una IA hasta el punto de que no pudiera funcionar, el fundador de Aleph.im, Moshe Malawach, explica que ese no es el caso:
“La cuestión es esta: para un usuario, toda la inferencia (cuando generas datos usando un modelo) se ejecuta en una sola computadora. La descentralización proviene del hecho de que accedes a computadoras aleatorias en la red. Pero luego, está centralizado para el momento de su solicitud. Entonces puede ser rápido”.
Otro mercado de IA impulsado por blockchain es SingularityNET, que ofrece varios servicios de IA (desde generación de imágenes hasta colorear fotografías antiguas) que los usuarios pueden conectar a modelos o sitios world wide web.
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Un mercado emergente de IA basado en blockchain que a Spencer le entusiasma mucho es la tokenización y el comercio de modelos de IA. Framework ha invertido en el juego de lucha AI Arena, related a Super Smash Brothers, donde los usuarios entrenan modelos de IA que luchan entre sí. Los modelos están tokenizados como tokens no fungibles y se pueden comprar, vender o alquilar. «Creo que eso es realmente genial», dice. «Es interesante tener la monetización cripto nativa, pero también la propiedad de estos modelos».
“Creo que algún día, probablemente algunos de los modelos más valiosos, algunos de los activos más valiosos en la cadena, serán modelos de IA tokenizados. Al menos esa es mi teoría.
No creas en las exageraciones: Actualmente, puede obtener componentes, datos y computación a través de los mercados World-wide-web2 tradicionales.
Caso de uso adicional: Análisis financiero
Cualquiera que haya intentado interpretar el océano de datos producido por las transacciones financieras en cadena sabe que, aunque una cosa es tener un registro inmutable y transparente, otra muy distinta es poder analizarlo y comprenderlo.
Las herramientas de análisis de IA son perfectamente adecuadas para resumir e interpretar patrones, tendencias y anomalías en los datos, y potencialmente pueden sugerir estrategias e ideas para los participantes del mercado.
Por ejemplo, la plataforma CipherTrace Armada de Mastercard se asoció recientemente con la empresa de inteligencia synthetic Feedzai para utilizar la tecnología para analizar, detectar y bloquear transacciones criptográficas fraudulentas o relacionadas con el lavado de dinero en 6.000 intercambios.
Por otra parte, la herramienta de aprendizaje automático de GNY.io intenta pronosticar la volatilidad de las 12 principales criptomonedas y su Informe de rango utiliza ChatGPT-4 para analizar tendencias y señales de compra/venta.
Pero, ¿puede la IA ayudar también en los mercados tradicionales? Ésa es la esperanza de Bridgewater, que lanzará un fondo el próximo año desde su nuevo Laboratorio Artificial Investment Associate (AIA) cuyo objetivo es analizar patrones en los mercados financieros para poder hacer predicciones que los inversores puedan aprovechar.
Los intentos anteriores de hacer esto han producido resultados mediocres: un índice Eurekahedge de una docena de fondos impulsados por IA tuvo un rendimiento inferior al de su índice más amplio de fondos de cobertura en alrededor de 14 puntos porcentuales en los cinco años hasta 2022.
Esto se debe principalmente a los problemas relacionados con la alimentación de las grandes cantidades de información precisa que se requiere.
Ralf Kubli, miembro de la junta directiva de la Asociación Casper, cree que la IA puede revolucionar las finanzas tradicionales, pero sólo si combina los registros de blockchain con estándares rigurosos para garantizar que la información alimentada a los modelos sea completa y precisa.
Durante años, ha estado abogando por que la industria financiera adopte los Estándares Universales de Tipos de Contratos Algorítmicos, o ACTUS, creados a raíz de la disaster financiera world wide, que fue causada en parte por derivados complicados donde nadie entendía los pasivos o flujos de efectivo involucrados. Él cree que los datos estandarizados en cadena serán esenciales para garantizar la confianza y la transparencia en los resultados del modelo.
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«Básicamente, creemos que sin blockchain, la IA se perderá bastante», le dice a Magazine. “Imagina que vas a invertir en una empresa de inteligencia artificial y cada tres meses te actualizan sobre el progreso de sus LLM, ¿verdad? Si no se puede verificar lo que aportaron al modelo, no hay manera de saber si están logrando algún progreso”.
Explica que blockchain protege contra las empresas que manipulan sus resultados, «y el pasado indicaría que […] hay tanto dinero que se equivocarán sobre lo que está pasando”.
«La IA, sin esta capa de seguridad de la cadena de bloques (qué sucedió, cuándo, dónde, qué se usó), creo que no será efectiva en el futuro».
Dice que la combinación de ambos dará lugar a nuevas capacidades predictivas.
“Para mí, la esperanza de la IA en el futuro es que los modelos de predicción se vuelvan mucho más poderosos y el comportamiento pueda predecirse mucho mejor”, dice, señalando las calificaciones crediticias como ejemplo.
“La IA utilizada de la manera correcta podría potencialmente conducir a modelos de predicción mucho más poderosos, lo que significaría que ciertas personas que actualmente no pueden obtener crédito, pero que serían solventes, pueden obtener crédito. Eso es algo que me apasiona mucho”.
No creas en las exageraciones: Se ha demostrado que las capacidades predictivas de la IA son, en el mejor de los casos, deficientes hasta ahora, y los datos confiables y confiables que no están registrados en blockchain pueden ser datos útiles para el análisis de la IA.
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andres fenton
Andrew Fenton, radicado en Melbourne, es periodista y editor que cubre criptomonedas y blockchain. Ha trabajado como escritor de entretenimiento nacional para Information Corp Australia, en SA Weekend como periodista de cine y en The Melbourne Weekly.
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