Descentralización AI: nueva paradigma de inteligencia artificial impulsada por la Cadena de bloques
La inteligencia artificial ya está en todas partes, ayudándonos a analizar documentos rápidamente, generar ideas, crear contenido personalizado e incluso responder algunas preguntas sensibles. Sin embargo, a pesar de que las capacidades de la IA son poderosas, también han suscitado muchas preocupaciones.
Actualmente, los modelos de IA más populares están en manos de unos pocos gigantes tecnológicos, y su mecanismo de operación interno es opaco. No tenemos forma de saber el origen de los datos de entrenamiento, el proceso de toma de decisiones, y quién se beneficia durante la actualización del modelo; los creadores a menudo no reciben el reconocimiento y la compensación que merecen. Los prejuicios se infiltran silenciosamente, mientras que las herramientas que darán forma a nuestro futuro son manipuladas en la oscuridad.
Por lo tanto, las personas comenzaron a cuestionar la dirección del desarrollo de la IA, preocupándose por la filtración de datos, la propagación de información falsa, la falta de transparencia y el monopolio de la capacitación de la IA y la distribución de beneficios por parte de unas pocas empresas. Estas preocupaciones impulsaron la demanda de sistemas más transparentes, que prioricen la protección de la privacidad y que permitan una participación más abierta.
La Descentralización AI(DeAI) ofrece nuevas ideas para resolver estos problemas. Este tipo de sistemas descentralizan los datos, el cálculo y la gobernanza, haciendo que los modelos de IA sean más responsables, más transparentes y más inclusivos. Los contribuyentes pueden recibir recompensas justas, y la comunidad puede decidir conjuntamente la dirección en la que se desarrollan estas poderosas herramientas. Algunas plataformas de cadena de bloques ya han comenzado a proporcionar la infraestructura para construir sistemas de IA descentralizados y justos, que servirán a un amplio público en lugar de a unas pocas élites.
La esencia de la Descentralización de IA y su diferencia con la IA tradicional
Actualmente, la mayoría de los sistemas de IA son centralizados, donde una sola empresa controla todo el proceso de recolección de datos, entrenamiento de modelos y control de salidas. Este modelo generalmente no acepta la supervisión pública, y los usuarios no pueden conocer el proceso de construcción del modelo y los sesgos potenciales.
En comparación, la IA descentralizada utiliza una arquitectura completamente diferente. Los datos se almacenan de forma dispersa en varios nodos, y el modelo es gobernado en conjunto por la comunidad o el protocolo, con un proceso de actualización público y transparente. En este modelo, el sistema se construye a través de la colaboración pública, con reglas claras y mecanismos de incentivos para la participación, en lugar de ser controlado por una caja negra cerrada.
Un ejemplo: la IA tradicional es como un museo gestionado por una fundación privada, puedes visitar las exposiciones e incluso ver cómo se utilizan tus datos, pero no puedes decidir cómo se organizan las exhibiciones, tampoco recibirás reconocimiento o compensación por tus contribuciones, el proceso de toma de decisiones no es transparente y la mayor parte de la información privilegiada no es conocida.
La IA descentralizada es como una exposición de arte abierta construida por una comunidad global. Artistas, historiadores y ciudadanos comunes contribuyen con ideas, comparten datos y participan en la planificación. Cada contribución es rastreable y transparente, y los contribuyentes son recompensados por mejorar la exposición. Esta estructura ayuda a fortalecer la protección del usuario y la rendición de cuentas, que es lo más urgente que necesita actualmente el campo de la IA.
Importancia de la inteligencia artificial descentralizada
El modelo de control de IA centralizado ha traído problemas graves. Cuando unas pocas empresas dominan el modelo, pueden decidir el contenido que aprende el modelo, la forma en que actúa y los permisos de acceso, lo que puede llevar a los siguientes riesgos:
Concentración excesiva de poder: unas pocas empresas dominan la dirección del desarrollo de la IA, careciendo de supervisión pública.
Sesgo algorítmico: datos y perspectivas limitados, pueden llevar a sistemas injustos y excluyentes.
Los usuarios pierden el control: las personas contribuyen con datos pero no tienen derecho a decidir su uso, ni reciben una compensación correspondiente.
Innovación limitada: el control centralizado restringe la diversidad y el espacio de experimentación del modelo.
La IA descentralizada abre el camino para construir sistemas de IA más transparentes, justos e innovadores al descentralizar la propiedad y el control. Contribuyentes de todo el mundo pueden dar forma conjunta a los modelos, asegurando que reflejen perspectivas más amplias. La transparencia también juega un papel clave, ya que muchos sistemas de IA descentralizada adoptan principios de código abierto, publicando código y métodos de entrenamiento, lo que facilita la auditoría de modelos, la detección de problemas y el establecimiento de confianza.
Sin embargo, la IA de código abierto no siempre es equivalente a la Descentralización. Los modelos pueden ser de código abierto pero aún depender de una infraestructura centralizada, o carecer de mecanismos de protección de la privacidad. Las características centrales comunes de ambos son la transparencia, la accesibilidad y la participación de la comunidad. Los usuarios pueden participar sin renunciar al control sobre sus datos, lo que les hace más propensos a contribuir activamente y beneficiarse. La Descentralización no es una panacea, pero abre la posibilidad de construir sistemas de IA que sean más alineados con el interés público y reduzcan la influencia de las empresas privadas.
Trabajo de AI Descentralizada
La inteligencia artificial descentralizada utiliza sistemas distribuidos para reemplazar el control centralizado, llevando a cabo el entrenamiento, la optimización y el despliegue de modelos en una red de nodos independientes, evitando fallos de punto único, mejorando la transparencia y fomentando una participación más amplia.
Las tecnologías clave que respaldan la Descentralización de la IA incluyen:
Aprendizaje federado: permite que los modelos de IA aprendan datos en dispositivos locales ( como teléfonos móviles y portátiles ), sin subir información sensible al servidor central, solo compartiendo actualizaciones del modelo. Esto protege la privacidad de los datos y logra un procesamiento distribuido.
Computación distribuida: dispersar las tareas de entrenamiento y ejecución del modelo de IA en varias máquinas en la red, equivalente a miles de pequeñas computadoras compartiendo el trabajo, mejorando la velocidad, la eficiencia, la escalabilidad y la resiliencia.
Prueba de conocimiento cero ( ZKP ): una herramienta criptográfica que puede verificar datos u operaciones sin revelar su contenido específico, asegurando la seguridad y confianza de los sistemas distribuidos.
La función de la Cadena de bloques en la Descentralización de la IA
Los sistemas de IA descentralizados necesitan coordinar tareas, proteger datos y recompensar a los contribuyentes, la cadena de bloques proporciona la infraestructura clave en este aspecto:
Contrato inteligente: ejecuta automáticamente reglas transparentes preestablecidas, como pagos o actualizaciones de modelos, sin necesidad de intervención humana.
Oráculo: como puente entre la cadena de bloques y el mundo exterior, proporciona información real como datos de clima, precios o sensores.
Descentralización de almacenamiento: permite que los datos de entrenamiento y los archivos de modelo se almacenen de forma dispersa en la red, lo que los hace más resistentes a la manipulación, la censura y los fallos de un solo punto que los servidores tradicionales.
La arquitectura única de algunas plataformas de cadena de bloques admite estos sistemas, permitiendo que diferentes redes se concentren en tareas distintas como la privacidad, el cálculo y la gobernanza, mientras mantienen la interoperabilidad. El diseño modular hace que la IA descentralizada sea más escalable, flexible, segura y eficiente. Cada componente está optimizado para funciones específicas, mientras que puede trabajar en conjunto.
Ventajas de la IA Descentralizada
La IA descentralizada no solo es una transformación tecnológica, sino también un cambio de valores. Construye un sistema que refleja valores humanos comunes como la privacidad, la transparencia, la equidad y la participación, logrando las siguientes ventajas a través de la descentralización:
Mejor protección de la privacidad: tecnologías como el aprendizaje federal, el entrenamiento local en dispositivos y las pruebas de conocimiento cero garantizan efectivamente la privacidad de los datos.
Transparencia incorporada: un sistema abierto facilita la auditoría, el seguimiento de decisiones y la identificación de sesgos.
Gobernanza compartida: la comunidad establece conjuntamente reglas, mecanismos de incentivos y direcciones de evolución del modelo.
Incentivos económicos justos: los contribuyentes son recompensados por proporcionar datos, cálculos o mejoras en los modelos.
Reducir los prejuicios: más contribuyentes diversos aportan perspectivas inclusivas y reducen los puntos ciegos.
Mayor resistencia: sin puntos únicos de fallo, el sistema es más difícil de atacar o cerrar.
Algunas plataformas de Cadena de bloques tienen arquitecturas modular que apoyan estas ventajas, permitiendo que diferentes redes se enfoquen en la privacidad, el cálculo o la gobernanza, al mismo tiempo que logran una colaboración sin fisuras, lo que ayuda a la Descentralización del AI a gran escala, sin sacrificar la seguridad, la autonomía del usuario o el rendimiento.
Desafíos y limitaciones
A pesar del gran potencial de la Descentralización AI, aún enfrenta numerosos desafíos:
Escalabilidad: El entrenamiento de grandes modelos requiere una cantidad masiva de poder de cálculo, y la coordinación distribuida puede llevar a una disminución de la velocidad o un aumento de la complejidad.
Requiere recursos computacionales intensivos: los modelos de IA ya necesitan una gran cantidad de recursos, y la ejecución distribuida agrava la presión sobre el ancho de banda y el consumo de energía.
Incertidumbre regulatoria: las diferencias en las leyes de diferentes regiones son grandes, y la responsabilidad de los sistemas descentralizados es compleja.
Fragmentación: la falta de regulación centralizada puede llevar a la falta de uniformidad en los estándares y a una participación desigual.
Seguridad y fiabilidad: los sistemas sin confianza siguen siendo vulnerables a ataques, como la manipulación de datos, el envenenamiento de modelos, etc.
Experiencia del usuario compleja: la gestión de claves privadas, la operación de múltiples interfaces y otros factores obstaculizan la difusión.
Estos son problemas reales, pero no son insuperables. La arquitectura modular de algunas plataformas de Cadena de bloques ofrece una sólida seguridad compartida y una interoperabilidad nativa, permitiendo que diferentes redes se concentren en desafíos específicos, al mismo tiempo que colaboran dentro del ecosistema, apoyando un crecimiento responsable y un reparto de riesgos.
Descentralización AI de la aplicación práctica
La IA descentralizada ya no se limita a la fase teórica. Algunos proyectos de Web3 están demostrando en la realidad cómo la inteligencia distribuida impulsa el desarrollo de aplicaciones, y ciertas plataformas de cadena de bloques han desempeñado un papel clave en ello. A continuación, se presentan algunos ejemplos de proyectos que están construyendo IA descentralizada:
Acurast: permite a las personas comunes convertir dispositivos como teléfonos móviles inactivos en parte de una nube segura y descentralizada. Los usuarios pueden obtener recompensas al proporcionar potencia de cálculo no utilizada. Los desarrolladores utilizan estos recursos para ejecutar tareas sensibles a la privacidad, sin depender de los servidores de grandes empresas tecnológicas, creando así un internet más centrado en la privacidad y en las personas.
OriginTrail: funciona sobre una Cadena de bloques de conocimiento descentralizado, conectando y organizando datos confiables en campos como la cadena de suministro y la educación. Es similar a un repositorio de hechos públicos, donde cualquier persona puede contribuir o verificar, pero ninguna empresa única puede controlarlo. Esto ayuda a validar la procedencia de productos o la autenticidad de certificados, sin necesidad de depender de instituciones centralizadas.
Phala: está construyendo una capa de privacidad para Web3. Permite a los desarrolladores ejecutar contratos inteligentes en un entorno de computación confidencial, incluso si las aplicaciones utilizan datos sensibles ( como información de identidad o de salud ), estos datos pueden permanecer privados. Se puede considerar como un espacio de trabajo seguro que los creadores de aplicaciones no pueden espiar.
PEAQ: Proporciona infraestructura para la economía de máquinas, recompensando a personas y dispositivos por completar tareas reales, ayudando al desarrollo de infraestructura física descentralizada. Esto es similar a una economía de trabajo temporal para máquinas. Por ejemplo, un robot podría cargar vehículos eléctricos, o un sensor podría informar sobre la calidad del aire, ambos podrían recibir recompensas a través de la red. PEAQ simplifica el proceso de coordinación y recompensas de este trabajo impulsado por máquinas.
Bittensor: creó un mercado abierto donde los modelos de IA compiten y colaboran para ofrecer la mejor salida. Cualquiera puede unirse a la red, contribuir con poder de cálculo, entrenar modelos o evaluar el rendimiento. El sistema recompensa las contribuciones valiosas a través de un mecanismo de incentivos de tokens, creando una economía de IA auto-perfeccionante, resistente a la censura y no dependiente del control centralizado.
Conclusión
La IA descentralizada no solo es una innovación tecnológica, sino también un cambio de valores. Desafía la idea de que la inteligencia artificial debe ser controlada por unas pocas empresas, ofreciendo alternativas más abiertas y responsables. Estos sistemas descentralizan el poder, protegen la privacidad e invitan a la participación global en la creación de herramientas que cambian el mundo.
La tecnología de la cadena de bloques hace que todo esto sea posible. A través de la coordinación de actualizaciones, la protección de datos y la recompensa a los contribuyentes, sienta las bases para sistemas de IA que son intrínsecamente transparentes. Algunas plataformas de cadena de bloques también han añadido una capa de infraestructura modular, lo que permite que redes especializadas sobresalgan en sus respectivas funciones, mientras se benefician de características nativas y mantienen una interoperabilidad sin fisuras en un ecosistema más amplio. Esta flexibilidad permite que los sistemas de IA descentralizados puedan evolucionar y expandirse continuamente, sin sacrificar la seguridad, el rendimiento o la autonomía del usuario.
Desde la computación confidencial hasta la gestión de datos descentralizada, algunos ecosistemas de cadena de bloques ya cuentan con múltiples proyectos que ponen en práctica estos principios, y esto es solo el comienzo. La inteligencia artificial descentralizada promete remodelar la futura dirección del desarrollo de la inteligencia artificial, haciéndola más abierta, transparente y justa.
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HodlTheDoor
· hace21h
¿Crees que web3 puede resolver el problema del monopolio?
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MintMaster
· hace21h
Los gigantes tecnológicos no pueden jugar.
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ProposalManiac
· hace21h
No es más que otra ronda de juego de poder para la recentralización... El DAO tampoco ha demostrado gobernar mejor que los gigantes.
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SeasonedInvestor
· hace21h
¿Cuándo podrán estas grandes empresas generar algo de beneficios...
IA Descentralizada: Nueva Paradigma de IA impulsada por Cadena de bloques
Descentralización AI: nueva paradigma de inteligencia artificial impulsada por la Cadena de bloques
La inteligencia artificial ya está en todas partes, ayudándonos a analizar documentos rápidamente, generar ideas, crear contenido personalizado e incluso responder algunas preguntas sensibles. Sin embargo, a pesar de que las capacidades de la IA son poderosas, también han suscitado muchas preocupaciones.
Actualmente, los modelos de IA más populares están en manos de unos pocos gigantes tecnológicos, y su mecanismo de operación interno es opaco. No tenemos forma de saber el origen de los datos de entrenamiento, el proceso de toma de decisiones, y quién se beneficia durante la actualización del modelo; los creadores a menudo no reciben el reconocimiento y la compensación que merecen. Los prejuicios se infiltran silenciosamente, mientras que las herramientas que darán forma a nuestro futuro son manipuladas en la oscuridad.
Por lo tanto, las personas comenzaron a cuestionar la dirección del desarrollo de la IA, preocupándose por la filtración de datos, la propagación de información falsa, la falta de transparencia y el monopolio de la capacitación de la IA y la distribución de beneficios por parte de unas pocas empresas. Estas preocupaciones impulsaron la demanda de sistemas más transparentes, que prioricen la protección de la privacidad y que permitan una participación más abierta.
La Descentralización AI(DeAI) ofrece nuevas ideas para resolver estos problemas. Este tipo de sistemas descentralizan los datos, el cálculo y la gobernanza, haciendo que los modelos de IA sean más responsables, más transparentes y más inclusivos. Los contribuyentes pueden recibir recompensas justas, y la comunidad puede decidir conjuntamente la dirección en la que se desarrollan estas poderosas herramientas. Algunas plataformas de cadena de bloques ya han comenzado a proporcionar la infraestructura para construir sistemas de IA descentralizados y justos, que servirán a un amplio público en lugar de a unas pocas élites.
La esencia de la Descentralización de IA y su diferencia con la IA tradicional
Actualmente, la mayoría de los sistemas de IA son centralizados, donde una sola empresa controla todo el proceso de recolección de datos, entrenamiento de modelos y control de salidas. Este modelo generalmente no acepta la supervisión pública, y los usuarios no pueden conocer el proceso de construcción del modelo y los sesgos potenciales.
En comparación, la IA descentralizada utiliza una arquitectura completamente diferente. Los datos se almacenan de forma dispersa en varios nodos, y el modelo es gobernado en conjunto por la comunidad o el protocolo, con un proceso de actualización público y transparente. En este modelo, el sistema se construye a través de la colaboración pública, con reglas claras y mecanismos de incentivos para la participación, en lugar de ser controlado por una caja negra cerrada.
Un ejemplo: la IA tradicional es como un museo gestionado por una fundación privada, puedes visitar las exposiciones e incluso ver cómo se utilizan tus datos, pero no puedes decidir cómo se organizan las exhibiciones, tampoco recibirás reconocimiento o compensación por tus contribuciones, el proceso de toma de decisiones no es transparente y la mayor parte de la información privilegiada no es conocida.
La IA descentralizada es como una exposición de arte abierta construida por una comunidad global. Artistas, historiadores y ciudadanos comunes contribuyen con ideas, comparten datos y participan en la planificación. Cada contribución es rastreable y transparente, y los contribuyentes son recompensados por mejorar la exposición. Esta estructura ayuda a fortalecer la protección del usuario y la rendición de cuentas, que es lo más urgente que necesita actualmente el campo de la IA.
Importancia de la inteligencia artificial descentralizada
El modelo de control de IA centralizado ha traído problemas graves. Cuando unas pocas empresas dominan el modelo, pueden decidir el contenido que aprende el modelo, la forma en que actúa y los permisos de acceso, lo que puede llevar a los siguientes riesgos:
La IA descentralizada abre el camino para construir sistemas de IA más transparentes, justos e innovadores al descentralizar la propiedad y el control. Contribuyentes de todo el mundo pueden dar forma conjunta a los modelos, asegurando que reflejen perspectivas más amplias. La transparencia también juega un papel clave, ya que muchos sistemas de IA descentralizada adoptan principios de código abierto, publicando código y métodos de entrenamiento, lo que facilita la auditoría de modelos, la detección de problemas y el establecimiento de confianza.
Sin embargo, la IA de código abierto no siempre es equivalente a la Descentralización. Los modelos pueden ser de código abierto pero aún depender de una infraestructura centralizada, o carecer de mecanismos de protección de la privacidad. Las características centrales comunes de ambos son la transparencia, la accesibilidad y la participación de la comunidad. Los usuarios pueden participar sin renunciar al control sobre sus datos, lo que les hace más propensos a contribuir activamente y beneficiarse. La Descentralización no es una panacea, pero abre la posibilidad de construir sistemas de IA que sean más alineados con el interés público y reduzcan la influencia de las empresas privadas.
Trabajo de AI Descentralizada
La inteligencia artificial descentralizada utiliza sistemas distribuidos para reemplazar el control centralizado, llevando a cabo el entrenamiento, la optimización y el despliegue de modelos en una red de nodos independientes, evitando fallos de punto único, mejorando la transparencia y fomentando una participación más amplia.
Las tecnologías clave que respaldan la Descentralización de la IA incluyen:
Aprendizaje federado: permite que los modelos de IA aprendan datos en dispositivos locales ( como teléfonos móviles y portátiles ), sin subir información sensible al servidor central, solo compartiendo actualizaciones del modelo. Esto protege la privacidad de los datos y logra un procesamiento distribuido.
Computación distribuida: dispersar las tareas de entrenamiento y ejecución del modelo de IA en varias máquinas en la red, equivalente a miles de pequeñas computadoras compartiendo el trabajo, mejorando la velocidad, la eficiencia, la escalabilidad y la resiliencia.
Prueba de conocimiento cero ( ZKP ): una herramienta criptográfica que puede verificar datos u operaciones sin revelar su contenido específico, asegurando la seguridad y confianza de los sistemas distribuidos.
La función de la Cadena de bloques en la Descentralización de la IA
Los sistemas de IA descentralizados necesitan coordinar tareas, proteger datos y recompensar a los contribuyentes, la cadena de bloques proporciona la infraestructura clave en este aspecto:
Contrato inteligente: ejecuta automáticamente reglas transparentes preestablecidas, como pagos o actualizaciones de modelos, sin necesidad de intervención humana.
Oráculo: como puente entre la cadena de bloques y el mundo exterior, proporciona información real como datos de clima, precios o sensores.
Descentralización de almacenamiento: permite que los datos de entrenamiento y los archivos de modelo se almacenen de forma dispersa en la red, lo que los hace más resistentes a la manipulación, la censura y los fallos de un solo punto que los servidores tradicionales.
La arquitectura única de algunas plataformas de cadena de bloques admite estos sistemas, permitiendo que diferentes redes se concentren en tareas distintas como la privacidad, el cálculo y la gobernanza, mientras mantienen la interoperabilidad. El diseño modular hace que la IA descentralizada sea más escalable, flexible, segura y eficiente. Cada componente está optimizado para funciones específicas, mientras que puede trabajar en conjunto.
Ventajas de la IA Descentralizada
La IA descentralizada no solo es una transformación tecnológica, sino también un cambio de valores. Construye un sistema que refleja valores humanos comunes como la privacidad, la transparencia, la equidad y la participación, logrando las siguientes ventajas a través de la descentralización:
Mejor protección de la privacidad: tecnologías como el aprendizaje federal, el entrenamiento local en dispositivos y las pruebas de conocimiento cero garantizan efectivamente la privacidad de los datos.
Transparencia incorporada: un sistema abierto facilita la auditoría, el seguimiento de decisiones y la identificación de sesgos.
Gobernanza compartida: la comunidad establece conjuntamente reglas, mecanismos de incentivos y direcciones de evolución del modelo.
Incentivos económicos justos: los contribuyentes son recompensados por proporcionar datos, cálculos o mejoras en los modelos.
Reducir los prejuicios: más contribuyentes diversos aportan perspectivas inclusivas y reducen los puntos ciegos.
Mayor resistencia: sin puntos únicos de fallo, el sistema es más difícil de atacar o cerrar.
Algunas plataformas de Cadena de bloques tienen arquitecturas modular que apoyan estas ventajas, permitiendo que diferentes redes se enfoquen en la privacidad, el cálculo o la gobernanza, al mismo tiempo que logran una colaboración sin fisuras, lo que ayuda a la Descentralización del AI a gran escala, sin sacrificar la seguridad, la autonomía del usuario o el rendimiento.
Desafíos y limitaciones
A pesar del gran potencial de la Descentralización AI, aún enfrenta numerosos desafíos:
Escalabilidad: El entrenamiento de grandes modelos requiere una cantidad masiva de poder de cálculo, y la coordinación distribuida puede llevar a una disminución de la velocidad o un aumento de la complejidad.
Requiere recursos computacionales intensivos: los modelos de IA ya necesitan una gran cantidad de recursos, y la ejecución distribuida agrava la presión sobre el ancho de banda y el consumo de energía.
Incertidumbre regulatoria: las diferencias en las leyes de diferentes regiones son grandes, y la responsabilidad de los sistemas descentralizados es compleja.
Fragmentación: la falta de regulación centralizada puede llevar a la falta de uniformidad en los estándares y a una participación desigual.
Seguridad y fiabilidad: los sistemas sin confianza siguen siendo vulnerables a ataques, como la manipulación de datos, el envenenamiento de modelos, etc.
Experiencia del usuario compleja: la gestión de claves privadas, la operación de múltiples interfaces y otros factores obstaculizan la difusión.
Estos son problemas reales, pero no son insuperables. La arquitectura modular de algunas plataformas de Cadena de bloques ofrece una sólida seguridad compartida y una interoperabilidad nativa, permitiendo que diferentes redes se concentren en desafíos específicos, al mismo tiempo que colaboran dentro del ecosistema, apoyando un crecimiento responsable y un reparto de riesgos.
Descentralización AI de la aplicación práctica
La IA descentralizada ya no se limita a la fase teórica. Algunos proyectos de Web3 están demostrando en la realidad cómo la inteligencia distribuida impulsa el desarrollo de aplicaciones, y ciertas plataformas de cadena de bloques han desempeñado un papel clave en ello. A continuación, se presentan algunos ejemplos de proyectos que están construyendo IA descentralizada:
Acurast: permite a las personas comunes convertir dispositivos como teléfonos móviles inactivos en parte de una nube segura y descentralizada. Los usuarios pueden obtener recompensas al proporcionar potencia de cálculo no utilizada. Los desarrolladores utilizan estos recursos para ejecutar tareas sensibles a la privacidad, sin depender de los servidores de grandes empresas tecnológicas, creando así un internet más centrado en la privacidad y en las personas.
OriginTrail: funciona sobre una Cadena de bloques de conocimiento descentralizado, conectando y organizando datos confiables en campos como la cadena de suministro y la educación. Es similar a un repositorio de hechos públicos, donde cualquier persona puede contribuir o verificar, pero ninguna empresa única puede controlarlo. Esto ayuda a validar la procedencia de productos o la autenticidad de certificados, sin necesidad de depender de instituciones centralizadas.
Phala: está construyendo una capa de privacidad para Web3. Permite a los desarrolladores ejecutar contratos inteligentes en un entorno de computación confidencial, incluso si las aplicaciones utilizan datos sensibles ( como información de identidad o de salud ), estos datos pueden permanecer privados. Se puede considerar como un espacio de trabajo seguro que los creadores de aplicaciones no pueden espiar.
PEAQ: Proporciona infraestructura para la economía de máquinas, recompensando a personas y dispositivos por completar tareas reales, ayudando al desarrollo de infraestructura física descentralizada. Esto es similar a una economía de trabajo temporal para máquinas. Por ejemplo, un robot podría cargar vehículos eléctricos, o un sensor podría informar sobre la calidad del aire, ambos podrían recibir recompensas a través de la red. PEAQ simplifica el proceso de coordinación y recompensas de este trabajo impulsado por máquinas.
Bittensor: creó un mercado abierto donde los modelos de IA compiten y colaboran para ofrecer la mejor salida. Cualquiera puede unirse a la red, contribuir con poder de cálculo, entrenar modelos o evaluar el rendimiento. El sistema recompensa las contribuciones valiosas a través de un mecanismo de incentivos de tokens, creando una economía de IA auto-perfeccionante, resistente a la censura y no dependiente del control centralizado.
Conclusión
La IA descentralizada no solo es una innovación tecnológica, sino también un cambio de valores. Desafía la idea de que la inteligencia artificial debe ser controlada por unas pocas empresas, ofreciendo alternativas más abiertas y responsables. Estos sistemas descentralizan el poder, protegen la privacidad e invitan a la participación global en la creación de herramientas que cambian el mundo.
La tecnología de la cadena de bloques hace que todo esto sea posible. A través de la coordinación de actualizaciones, la protección de datos y la recompensa a los contribuyentes, sienta las bases para sistemas de IA que son intrínsecamente transparentes. Algunas plataformas de cadena de bloques también han añadido una capa de infraestructura modular, lo que permite que redes especializadas sobresalgan en sus respectivas funciones, mientras se benefician de características nativas y mantienen una interoperabilidad sin fisuras en un ecosistema más amplio. Esta flexibilidad permite que los sistemas de IA descentralizados puedan evolucionar y expandirse continuamente, sin sacrificar la seguridad, el rendimiento o la autonomía del usuario.
Desde la computación confidencial hasta la gestión de datos descentralizada, algunos ecosistemas de cadena de bloques ya cuentan con múltiples proyectos que ponen en práctica estos principios, y esto es solo el comienzo. La inteligencia artificial descentralizada promete remodelar la futura dirección del desarrollo de la inteligencia artificial, haciéndola más abierta, transparente y justa.