Más Influyente: Sam Altman

El fundador de OpenAI, Sam Altman, es el nombre más reconocible en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, la IA se ha ido infiltrando de manera constante en todos los ámbitos de la vida diaria, y Altman ha surgido como la figura principal que impulsa ese cambio.

A medida que la IA se ha expandido y mejorado, se ha vuelto cada vez más entrelazada con las criptomonedas. Una ola de aplicaciones y protocolos descentralizados ahora utiliza IA para mejorar o automatizar la actividad DeFi. Al mismo tiempo, un grupo creciente de desarrolladores cree que la relación es bidireccional: la IA puede remodelar las criptomonedas, pero las cadenas de bloques también pueden ayudar a resolver algunos de los puntos débiles emergentes de la IA, incluyendo cómputo, privacidad e identidad.

Descentralizando el poder de cómputo

La creciente necesidad de cómputo, impulsada en gran medida por el uso cada vez mayor de la IA generativa, es uno de los temas centrales que algunos en el ecosistema cripto han previsto como un problema inminente. A medida que nuestra dependencia de la IA aumenta, se requiere más energía y capacidad de cómputo para mantener los sistemas funcionando sin contratiempos. Para evitar un punto único de falla, el cómputo de IA necesitará una red masiva y globalmente distribuida, que la criptomoneda podría ayudar a coordinar.

“Donde la blockchain destaca [en la gestión de cómputo] es efectivamente en los mercados y la coordinación, por lo que el cripto tiene definitivamente un papel muy poderoso aquí para aprovechar el cómputo infrautilizado: cómo obtener el mejor precio, cómo asegurar ese cómputo y proporcionar confidencialidad,” dijo Illia Polosukhin, el creador de NEAR Protocol. NEAR es una blockchain diseñada para aplicaciones rápidas, de bajo costo y amigables para desarrolladores, y recientemente el equipo detrás de ella ha ampliado sus esfuerzos para desarrollar herramientas de IA, permitiendo a los desarrolladores de blockchain ejecutar productos de IA en cadena. Polosukhin fue uno de los autores de un libro blanco que muchos consideran como el marco para los LLMs modernos, también conocido como el Transformer.

Hoy en día, esencialmente la mayoría del desarrollo de IA depende de unas pocas grandes empresas como Amazon, Google y Microsoft/OpenAi, que controlan recursos de GPU costosos y limitados, y no existe una manera sencilla de coordinar o confiar en miles de máquinas individuales distribuidas alrededor del mundo. Las blockchains pueden intervenir y actuar como una capa neutral de coordinación y verificación, registrando qué tareas fueron asignadas, confirmando si se completaron correctamente y pagando automáticamente a la persona que proporcionó la capacidad de cómputo. Debido a que los registros en las blockchains son a prueba de manipulaciones, los usuarios no necesitan confiar en un propietario de máquina aleatorio; las pruebas y registros transparentes de la blockchain se encargan de ello.

En resumen, blockchain agrega las capas de confianza, coordinación e incentivos necesarias para convertir millones de máquinas independientes en una red global capaz de potenciar la IA.

Existen varios proyectos, conocidos como redes de inteligencia artificial descentralizadas, que han evolucionado a partir de este mercado. Uno de los primeros es Bittensor, que ofrece un mercado para la computación.

El auge de las redes de IA descentralizadas tiene su origen en una creciente frustración entre desarrolladores, investigadores y constructores nativos de criptomonedas debido a lo centralizado y restringido que se ha vuelto el ecosistema de IA. Sus preocupaciones van desde la concentración de capacidad de cómputo y datos en un puñado de corporaciones, hasta la falta de transparencia en cómo se entrenan los modelos, pasando por el temor de que dicho control centralizado pueda permitir la censura, la exclusión o la toma de decisiones unilaterales sobre qué sistemas de IA el mundo está autorizado a utilizar.

Aunque Bittensor comenzó como un proyecto de inteligencia artificial que utilizaba blockchain como una herramienta de coordinación, sus fundadores afirman que desde entonces se ha expandido más allá de solo IA.

En su esencia, la red Bittensor crea un mercado abierto para la inteligencia y computación: los participantes ejecutan modelos o suministran hardware, y la red evalúa continuamente la calidad de sus contribuciones. Cuando un modelo produce algo valioso, gana el token nativo del protocolo, TAO. Con el tiempo, Bittensor se ha organizado en subredes especializadas, cada uno enfocado en una categoría diferente de trabajo en IA. El resultado es un ecosistema que se comporta menos como un sistema único y más como un entorno vivo, donde muchas formas de inteligencia evolucionan simultáneamente. Las buenas contribuciones sobresalen, las débiles se desvanecen, y cualquier persona con habilidad o capacidad de cómputo puede participar sin pedir permiso.

El impulso hacia la descentralización de la IA, según el cofundador de Bittsensor, Ala Shaabana, surge de lo que él describe como un desequilibrio estructural en la forma en que la IA moderna se construye y controla. Hoy en día, prácticamente todo el poder significativo de la IA se concentra en un reducido número de corporaciones.

“Es como si tres personas en el mundo poseyeran todas las bibliotecas, maestros y computadoras, y todos los demás necesitaran permiso para usarlas”, declaró a CoinDesk en una entrevista. La concentración es tan prevalente que Shaabana señaló que OpenAI tenía solo dos miembros en la junta facultados para tomar decisiones sobre una tecnología que la propia empresa equiparaba con “lo siguiente mejor después de una bomba nuclear” (aunque esto fue al fundarse la organización). Para Shaabana, la idea de que un pequeño grupo de individuos poderosos pueda dirigir unilateralmente el desarrollo de algo tan trascendental como la IA es peligrosa.

Aquí es donde entra en juego la criptomoneda. Los incentivos son lo que hace posible coordinar una red global de colaboradores que entrenan modelos, proporcionan datos y suministran capacidad de cómputo.

Privacidad, confianza e identidad

Aunque el inversor promedio en criptomonedas ha considerado durante mucho tiempo que la privacidad es importante, el tema de la privacidad ha surgido como una preocupación creciente entre los usuarios de IA este año. Los datos de los usuarios con frecuencia se conservan y se utilizan para entrenar los grandes modelos de lenguaje (LLM) que impulsan las principales plataformas de IA, lo que genera una serie de inquietudes sobre cómo podrían emplearse datos privados y personales.

Polosukhin considera que aquí es donde la “IA privada”, o lo que él denomina “IA propiedad del usuario”, se vuelve esencial. La idea es que los sistemas de IA deben operar en nombre de los usuarios u organizaciones dentro de su propia infraestructura, en lugar de enviar datos sensibles a proveedores centralizados. Esto permite a los equipos entrenar modelos para sus necesidades específicas, manteniendo la información bajo su control y cumpliendo con las regulaciones internacionales de privacidad como HIPAA y el GDPR de la Unión Europea. Las blockchains pueden proporcionar registros inalterables y garantías de confianza para respaldar este marco.

Polosukhin sostiene que lograr una inteligencia artificial propiedad de los usuarios requiere reconstruir la pila de IA en sí misma — desde el cómputo hasta la privacidad y el entrenamiento del modelo — de manera que se devuelva el control a los usuarios y las organizaciones.

“Para eso, necesitas una red de computación descentralizada, necesitas IA privada y necesitas entrenamiento de modelos,” dijo Polosukhin.

Más allá de la privacidad, la confianza y la identidad también se vuelven más complejas en la era de la IA, que es otra área donde la cadena de bloques puede volver a desempeñar un papel.

El controvertido proyecto de blockchain de Sam Altman, la red World, tiene como objetivo abordar la identidad a través de prueba-de-personalidad (a veces conocido como prueba de humanidad). El sistema otorga a los usuarios un World ID, una credencial digital que demuestra que son un ser humano único. Utilizando su Dispositivo Orb, el sistema escanea el iris de un usuario para crear un código criptográfico único. Según World, la imagen del iris se elimina, pero el código permanece para que el sistema pueda preguntar si es el mismo usuario que antes: sin revelar un nombre ni ningún dato personal, los usuarios pueden verificar su identidad en línea.

Tiago Sada, Jefe de Producto en Tools for Humanity (TFH), la organización que ayuda a dirigir la red World, dijo a CoinDesk que Altman identificó la identidad y la confianza como problemas centrales creados por la IA, y consideró que la blockchain es una solución natural para abordarlos.

“Una de las cosas que se pierde en la era de la IA es la capacidad de confiar en las cosas en línea,” dijo Sada. “No sabes en quién o qué confiar. Ahí es donde entra la prueba de humanidad. Ya sea que estés hablando de tuits, una imagen, alguien enviando dinero — las cadenas de bloques pueden ser una fuente de verdad en un mundo donde realmente es difícil saber qué es la verdad.”

Sada describió World como una capa de seguridad necesaria, comparándola con la invención de los cinturones de seguridad junto con la invención de los automóviles. Él cree que las herramientas financieras que protegen la identidad y la privacidad se convertirán en casos de uso críticos en la intersección de la IA y la cadena de bloques.

Más allá de simplemente verificar la identidad, Sada considera que todo esto será esencial para la identidad financiera y sus casos de uso; proteger esos datos sin revelar nada sobre las transacciones financieras será clave en la intersección de la IA y la blockchain.

El futuro

A medida que crecen las especulaciones sobre si estamos en una burbuja de IA, ninguno de los expertos entrevistados quiso predecir dónde terminarán las cosas.

De los proyectos de IA actuales, Sada de TFH estimó: “El 70% desaparecerá; fue una moda. El 30% es increíblemente profundo y cambiará el mundo. Y ese 30% vale mucho más que el bombo de los demás.”

Polosukhin, por su parte, está preocupado por el modelo económico que podría surgir una vez que la IA esté completamente integrada en la sociedad. “A medida que las cosas se vuelven más eficientes, los retornos de capital mejoran, pero el trabajo pierde acceso al capital”, dijo. “Estamos entrando en algo que no tiene una teoría económica para funcionar. No existe un modelo claro de cómo funciona la sociedad cuando solo un pequeño porcentaje de personas supervisa las máquinas.” El cripto, señaló, ofrece un espacio de prueba para experimentar con nuevos sistemas económicos de maneras que las economías tradicionales no pueden. Esa idea ya está siendo probada en la industria: Coinbase recientemente lanzó un piloto de ingreso básico universal, utilizando cadenas de bloques para distribuir pagos recurrentes y explorar cómo los mecanismos económicos basados en criptomonedas podrían apoyar a las personas.

Reflexionando sobre el uso generalizado de LLM modernos que Polosukhin ayudó a diseñar, encuentra “emocionante” ver cómo el tema en el que trabajó cobra vida. Añadió: “Es estupendo ver esto ahora funcionando completamente. Obviamente, todavía hay mucho por mejorar, pero ha habido un cambio enorme desde lo que se consideraba aprendizaje automático hace 15 años hasta lo que tenemos ahora.”