El año pasado, la convergencia de las criptomonedas y la inteligencia synthetic (IA) despertó curiosidad y los entusiastas buscaron intersecciones significativas entre las dos tendencias tecnológicas dominantes de la última década.
Sobre esto, Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, dicho que si bien las conexiones superficiales son evidentes, como la descentralización de las criptomonedas que equilibra la centralización de la IA, la transparencia que aportan las criptomonedas a la naturaleza opaca de las aplicaciones específicas de la IA es limitada.
Sin embargo, el panorama está evolucionando. La llegada de potentes LLM (grandes modelos de lenguaje) modernos en inteligencia synthetic y soluciones criptográficas avanzadas como el escalado de blockchain, ZKP (pruebas de conocimiento cero), FHE (cifrado totalmente homomórfico) y MPC (computación multipartita) está remodelando las posibilidades.
La IA como parte integral de los proyectos blockchain
Explicó las cuatro categorías principales y destacó posibles sinergias y desafíos. Primero, escribió sobre la IA como parte integral de los proyectos criptográficos. Esto implica que la inteligencia synthetic (IA) participe en actividades en las que un protocolo influenciado por aportaciones humanas determina los incentivos. Señaló que este concepto existe desde hace casi una década, especialmente en los intercambios descentralizados.
Destacó situaciones en las que las IA podrían evaluar publicaciones en redes sociales, predecir precios de acciones, verificar identidades en línea, evaluar presentaciones de trabajos y detectar estafas. Este método, llamado “defensa de la información”, busca distinguir entre información verdadera y falsa sin necesidad de una autoridad central.
El uso de la IA en sistemas guiados por recompensas o penalizaciones en cadena influenciadas por aportaciones humanas es un área intrigante por explorar. Los avances recientes en el escalamiento de blockchain hacen que estas aplicaciones a pequeña escala sean factibles en la cadena.
La IA como interfaz para proyectos blockchain
Vitalik también señaló que existe un mercado potencial en el que se utiliza la IA para crear program fácil de usar que proteja a los usuarios en línea. Por ejemplo, ya existen herramientas como la detección de estafas de Metamask y la función de simulación de Rabby Wallet.
Estas herramientas podrían mejorarse con IA para proporcionar explicaciones más detalladas sobre las aplicaciones con las que interactúan los usuarios, las implicaciones de transacciones complejas y la autenticidad de los tokens.
Si bien algunos proyectos avanzan en esta dirección, una interfaz totalmente basada en IA podría ser demasiado arriesgada debido a posibles errores. Sin embargo, combinar la IA con una interfaz tradicional es cada vez más factible.
Sin embargo, añadió que un riesgo notable en esta oportunidad es el aprendizaje automático adversario, donde los usuarios con acceso a un asistente de IA podrían exponerlo a una posible explotación por parte de malos actores.
Uso de la IA como regla detrás de los proyectos blockchain
Su tercera mención es el uso de la IA como núcleo de las reglas detrás de los proyectos basados en blockchain. Esto implica integrar la IA en contratos inteligentes, o DAO, para hacer cumplir decisiones subjetivas.
Añadió que si bien existe un gran entusiasmo en torno al concepto de “jueces de IA”, no todo es coloration de rosa, ya que plantea desafíos, particularmente al abordar los ataques adversarios de aprendizaje automático.
Describió además el desafío diciendo que si el modelo de IA es cerrado, su funcionamiento interno no se puede verificar, lo que lo convierte en no mejor que una aplicación centralizada.
Por el contrario, si el modelo de IA está abierto, los atacantes pueden descargarlo y simularlo localmente, optimizando los ataques para engañar al modelo, que luego pueden implementar en la crimson en vivo.
Además, reveló que intentar utilizar técnicas criptográficas avanzadas como pruebas de conocimiento cero para abordar estos desafíos no es 100% seguro por dos razones.
La integración de la IA en marcos criptográficos es menos eficiente que los métodos transparentes, lo que potencialmente plantea desafíos computacionales debido a la intensidad computacional de la IA.
Además, incluso si se desconoce el funcionamiento interno del modelo, los atacantes aún pueden optimizar los ataques. El secretismo excesivo en el diseño del modelo facilita que quienes manejan datos de entrenamiento corrompan el modelo mediante ataques de envenenamiento. En common, dijo que la dificultad radica en equilibrar la apertura para la seguridad con el riesgo de explotación.
Usar la IA como herramienta objetiva más allá de los proyectos blockchain
Vitalik dijo que la IA también se puede utilizar para crear proyectos útiles que vayan más allá de los productos basados en blockchain. Usando un ejemplo de en qué está trabajando el equipo de Close to Blockchain, el cofundador señaló que si los métodos para desarrollar una IA privada descentralizada escalable, con sus operaciones mantenidas en secreto, resultan efectivos, este enfoque podría extenderse más allá de las cadenas de bloques.
en un entrada en el siteEl director ejecutivo de Around Blockchain expresó su preocupación por los riesgos asociados con la IA generativa, destacando el potencial de control y manipulación particular. Para contrarrestar esto, Close to pretende defender la autosoberanía digital, otorgando a los usuarios management sobre su información.
El enfoque previsto involucra modelos de IA propiedad de los usuarios y de la comunidad, supervisados por los miembros para satisfacer las necesidades colectivas. In close proximity to subraya la importancia de las oportunidades económicas y tecnológicas, el software package de código abierto, la abstracción de la cadena, el valor innovador en las aplicaciones, los modelos de IA de vanguardia y los modelos de propiedad comunitaria como elementos clave para lograr esta visión de autogobierno.
Para Vitalik, la creación de “IA de caja negra confiables” utilizando una combinación de cadenas de bloques y MPC puede abordar las preocupaciones de sesgo o trampa en diversas aplicaciones. Este enfoque se alinea con el deseo de una gobernanza democrática de las IA cruciales, y las técnicas criptográficas y blockchain podrían facilitarlo.
Para mantener la IA segura, es importante crear IA descentralizadas con una característica especial que pueda detenerla cuando sea necesario. Esto ayuda a gestionar y prevenir cualquier intento de utilizar la IA con fines perjudiciales.
Además, es bueno tener en cuenta que usar recompensas en criptomonedas para mejorar la IA no siempre significa ocultarlas por completo. Enfoques como BitTensor encuentran un camino intermedio, proporcionando un equilibrio.
Vitalik explicó que el panorama cambiante de las interacciones entre criptomonedas y IA presenta posibilidades y desafíos interesantes. El potencial inmediato radica en aplicaciones en las que las IA mejoran los mecanismos existentes, mientras que se requiere precaución en proyectos más ambiciosos que involucran a las IA como partes integrales de sistemas descentralizados.
