A medida que la revolución digital continúa cambiando nuestro mundo, creo que hay dos tecnologías en particular que tienen un potencial disruptivo: la inteligencia artificial (IA) y las criptomonedas. La inteligencia artificial (IA) se ha elevado recientemente a la vanguardia de la innovación tecnológica al imitar las funciones cognitivas humanas y la capacidad de aprender de los datos. La escala de las aplicaciones de IA, desde la atención médica hasta el entretenimiento, es enorme y transformadora. Impulsadas por una poderosa tecnología blockchain, las criptomonedas prometen un futuro financiero descentralizado que empodera a las personas y agiliza los procesos. La combinación de inteligencia artificial y criptomonedas está mostrando un gran poder, señalando el amanecer de una nueva era de simbiosis tecnológica.
1. Problemas de cifrado que la IA puede resolver
Si bien las criptomonedas se han convertido en un medio revolucionario de comercio e inversión, no están exentas de desafíos. La volatilidad del mercado es una preocupación apremiante para los inversores. La capacidad de la IA en el análisis de datos puede examinar grandes cantidades de datos históricos para predecir las fluctuaciones de precios con mayor precisión.
Además, a medida que las criptomonedas ganan una adopción más generalizada, la seguridad se vuelve primordial. La naturaleza descentralizada de estas monedas digitales las hace más susceptibles al fraude y la piratería. Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar para detectar patrones de transacciones anómalos y fortalecer las defensas contra posibles violaciones de seguridad.
La escalabilidad y la velocidad de las transacciones son otros desafíos importantes en el mundo de las criptomonedas. A medida que más y más personas se unen a la red blockchain, las transacciones rápidas y fluidas se vuelven esenciales. Los algoritmos avanzados de IA optimizan el tráfico de red, lo que garantiza un flujo de datos eficiente y tiempos de transacción más rápidos.
Por último, el consumo de energía asociado a la minería de criptomonedas es una preocupación mundial. La IA puede desempeñar un papel clave en la optimización del proceso de minería, la reducción de la huella energética y la allanación del camino para un ecosistema criptográfico más sostenible.
2, Casos de uso cruzado para cifrado e IA
(1) Mercado descentralizado de IA: Ventajas de las criptomonedas
En el campo de la inteligencia artificial, plataformas como Hugging Face han atraído una atención considerable por su papel en la popularización de modelos de IA preentrenados. Sin embargo, la aparición de un mercado de IA fragmentado dentro del espacio de las criptomonedas ha introducido una nueva dimensión de democratización y descentralización, incluso más allá de los esfuerzos de código abierto realizados por plataformas tradicionales como GitHub, incluido el código web3 y los contratos inteligentes.
Hugging Face y Biblioteca de modelos de IA tradicional:
Hugging Face, como una excelente biblioteca de modelos de IA, ha desempeñado un papel clave en la democratización de los modelos de IA de vanguardia para una amplia audiencia. Proporciona una plataforma central donde los usuarios pueden acceder, compartir y ajustar modelos previamente entrenados. Esto reduce drásticamente la barrera de entrada para los profesionales y desarrolladores de IA, lo que les permite aprovechar los modelos de última generación para una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Mercado de IA descentralizado impulsado por criptomonedas:
Sin embargo, los mercados de IA descentralizados impulsados por criptomonedas, como los construidos sobre la tecnología blockchain, llevan la democratización y la descentralización al siguiente nivel. Los detalles son los siguientes:
--Verdadera propiedad y control: En las bases de código tradicionales como Hugging Face, aunque el acceso se democratiza, el control y la propiedad de la infraestructura y los datos subyacentes permanecen centralizados. Por el contrario, los mercados basados en criptomonedas suelen emplear redes blockchain descentralizadas, lo que garantiza que el control se distribuya entre los participantes de la red. Los usuarios tienen voz y voto en las decisiones de gestión, lo que lo convierte en un ecosistema más democrático e impulsado por la comunidad.
--Incentivos: El mercado de criptomonedas contiene incentivos basados en tokens que recompensan los esfuerzos de los contribuyentes, desde proveedores de datos hasta desarrolladores de modelos. Esto estimula la colaboración y la innovación, al tiempo que garantiza una distribución justa de los beneficios. Por el contrario, las plataformas tradicionales pueden carecer de estos incentivos financieros directos, lo que hace que las plataformas de criptomonedas sean más atractivas para los participantes.
--Privacidad y seguridad de los datos: La tecnología Blockchain garantiza un alto nivel de transparencia al tiempo que mantiene la privacidad de los datos a través de tecnologías como las pruebas de conocimiento cero. Esto aborda las preocupaciones sobre las violaciones de datos, que es una consideración clave para las aplicaciones de IA. Es posible que las plataformas tradicionales no ofrezcan el mismo nivel de garantías de privacidad.
--Interoperabilidad: Los mercados basados en criptomonedas a menudo se crean en base a estándares de blockchain y están diseñados teniendo en cuenta la interoperabilidad. Esto significa que los modelos y servicios de IA pueden integrarse sin problemas con una variedad de aplicaciones basadas en blockchain, contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas (dApps) para formar un ecosistema más interconectado.
Esencialmente, mientras que plataformas como Hugging Face han logrado avances significativos en la democratización de los modelos de IA, los mercados de IA descentralizados impulsados por criptomonedas se construyen sobre esto al combinar la descentralización de blockchain, la propiedad real y los incentivos basados en tokens. Esta mayor democratización y descentralización tiene el potencial de remodelar el panorama de la IA al fomentar la colaboración, la innovación y una distribución más equitativa de los beneficios entre los participantes.
(2) Contratos inteligentes mejorados por IA:
Los contratos inteligentes tradicionales están precodificados con condiciones específicas. A través de la integración con la inteligencia artificial, estos contratos pueden ser adaptativos, respondiendo dinámicamente a datos y condiciones externas, lo que permite aplicaciones descentralizadas más eficientes y versátiles.
Veamos un ejemplo más práctico.
Imagine una plataforma de seguros descentralizada basada en la tecnología blockchain que proporcione a los agricultores pólizas de seguro relacionadas con el clima. Los contratos de seguros tradicionales se basan en condiciones predefinidas y en el procesamiento manual de reclamaciones, un proceso que puede ser lento y propenso a disputas. En este caso, los contratos inteligentes mejorados por IA entrarán en juego y revolucionarán la industria de los seguros.
Datos meteorológicos y análisis de IA:
Los contratos inteligentes están diseñados para interactuar con fuentes de datos externas, como las API meteorológicas, para obtener datos meteorológicos en tiempo real de la zona asegurada. El modelo de IA está integrado en el contrato inteligente para analizar continuamente los datos meteorológicos. Este modelo de IA está entrenado para identificar condiciones meteorológicas adversas, como sequías o inundaciones, que pueden afectar a los cultivos asegurados.
Ajuste Dinámico de Primas:
Tradicionalmente, las primas de seguro son fijas y las reclamaciones se procesan después del evento. En este contrato inteligente mejorado por IA, las primas se ajustan dinámicamente en función de la evaluación en tiempo real de las condiciones meteorológicas por parte de la IA. Si la IA detecta un alto riesgo de clima severo que podría dañar los cultivos, las primas de las pólizas afectadas se ajustarán automáticamente al alza para reflejar el mayor riesgo. Por el contrario, cuando la IA predice condiciones climáticas favorables, las primas pueden reducirse, lo que incentiva a más agricultores a comprar un seguro.
Pago automático:
Si el modelo de IA detecta condiciones climáticas severas (por ejemplo, sequía persistente) que cumplen con los criterios de pago predefinidos, activa un pago automático al titular de la póliza afectado. La IA supervisa si las reclamaciones se realizan rápidamente, lo que reduce la necesidad de procesar las reclamaciones manualmente y los retrasos asociados.
(3) Análisis de datos on-chain: Aprovechar el aprendizaje automático
Blockchain, con su gran cantidad de datos transaccionales, es una mina de oro para los científicos de datos y los entusiastas del aprendizaje automático. Empresas como CertiK y TokenMetrics están aprovechando el poder de las herramientas de aprendizaje automático para obtener información valiosa de estos datos para mejorar la seguridad, mejorar las estrategias de inversión y optimizar la eficiencia de la cadena de bloques en todos los ámbitos.
(4) Uso compartido descentralizado de GPU: potencie la IA y gane criptomonedas
El uso compartido descentralizado de GPU es un concepto completamente nuevo que ha revolucionado la forma en que se utilizan los recursos informáticos en la comunidad de IA y aprendizaje automático. De la misma manera que Filecoin subvierte el almacenamiento de datos al incentivar a los usuarios a compartir su espacio de almacenamiento no utilizado, el uso compartido descentralizado de GPU se basa en un principio similar.
¿Por qué contribuir con su GPU?
Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) son esenciales para entrenar y ajustar modelos complejos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estos procesos requieren mucha potencia informática, que es un proceso que consume mucho tiempo y recursos en una computadora personal. Al contribuir con su GPU a una red de uso compartido de GPU descentralizada, puede contribuir con sus recursos informáticos a un grupo más grande al que cualquiera puede acceder. A cambio, serás recompensado con criptomonedas. Este modelo permite a las personas y organizaciones acceder a recursos de GPU de alto rendimiento sin tener que invertir por adelantado en hardware dedicado o depender de servicios centrales en la nube. Democratiza el uso de las funciones de la GPU, haciéndolo más inclusivo y rentable para los entusiastas de la IA y el aprendizaje automático.
Unidad de Economía:
--La economía unitaria en una red de uso compartido de GPU descentralizada gira en torno a las recompensas de criptomonedas. Cuando prestas tu GPU a la red, obtienes tokens como compensación.
--El número de tokens que gane depende de varios factores, incluida la potencia de cálculo de la GPU, la duración de la contribución y la demanda de recursos de GPU de la red.
Las plataformas descentralizadas de uso compartido de GPU a menudo tienen estructuras de recompensa transparentes y predefinidas para garantizar una participación justa y predecible.
En general, el uso compartido descentralizado de GPU no solo brinda a las personas y organizaciones acceso a los potentes recursos informáticos necesarios para las tareas de IA, sino que también permite a los propietarios de GPU monetizar eficazmente su hardware. Es un modelo en el que todos ganan y que fomenta la colaboración, la rentabilidad y la accesibilidad dentro de los ecosistemas de IA y ML.
(5) Modelo de token RLHF: Conectando IA e incentivos
El modelo de token Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) ofrece una interesante intersección de inteligencia artificial e incentivos basados en tokens. Este concepto es particularmente eficaz en sectores especializados en los que los incentivos financieros tradicionales pueden no funcionar. A continuación se proporciona una explicación completa:
En el modelo de tokens RLHF, la idea principal gira en torno al uso de recompensas de tokens para incentivar a los usuarios humanos a proporcionar valiosos comentarios y capacitación para el sistema de IA. Imagine un sistema de IA que necesita ser entrenado en una tarea específica, como la moderación de contenido en una plataforma de redes sociales.
Tradicionalmente, el entrenamiento de modelos de IA a menudo requiere la contratación de entrenadores humanos para etiquetar datos o ajustar algoritmos, un proceso que puede requerir muchos recursos. Sin embargo, el modelo de token RLHF introduce un enfoque más innovador. Animan a los usuarios a participar activamente en el sistema de IA y a obtener comentarios recompensándolos con tokens por sus contribuciones.
Mechanical Turk (MTurk) de Amazon, por ejemplo, es una conocida plataforma de crowdsourcing en la que se paga a la gente por completar pequeñas tareas. En el modelo de token RLHF, los usuarios actúan esencialmente como "entrenadores de IA", proporcionando comentarios similares a los finalistas de tareas de MTurk que realizan tareas para recibir pagos. La diferencia clave es que en el modelo de token RLHF, los usuarios reciben tokens como recompensa en lugar de la moneda tradicional. Estos tokens tienen un valor intrínseco en el ecosistema, abriendo el camino para su utilidad, como la compra de contenido generado por IA o el acceso a servicios avanzados de IA. Este sistema de incentivos basado en tokens no solo agiliza el proceso financiero de entrenamiento de IA, sino que también fomenta un ecosistema dinámico dentro del cual los usuarios colaboran activamente para mejorar los sistemas de IA.
3. Preocupaciones sobre la convergencia de la IA y las criptomonedas
Si bien la combinación de IA y criptomonedas es muy prometedora, también trae consigo su propio conjunto de desafíos. Los modelos de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, a menudo se denominan "cajas negras" debido a su opacidad. La combinación de esta opacidad con la transparencia de la cadena de bloques puede plantear preocupaciones sobre la responsabilidad y la confianza. Abordar estos problemas es fundamental para crear un entorno seguro y confiable en la intersección de estas tecnologías.
Además, las consideraciones éticas se vuelven cruciales. Con el despliegue de algoritmos de IA de código abierto en redes descentralizadas, es probable que surjan problemas relacionados con la responsabilidad y la compensación en caso de resultados negativos no deseados. Lograr el equilibrio adecuado entre la innovación y la responsabilidad ética es un desafío continuo que requiere una cuidadosa consideración.
Otro reto es la privacidad de los datos. Equilibrar las necesidades de transparencia y privacidad de datos de blockchain puede ser complicado en algunas aplicaciones de IA. Mantener el espíritu descentralizado de la cadena de bloques y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de normas como el RGPD es un reto único que requiere soluciones innovadoras.
4. Perspectivas de futuro
A medida que la IA y la criptografía continúan madurando, se espera que la convergencia de ambas conduzca a aplicaciones sin precedentes.
(1)zkML (Aprendizaje automático de conocimiento cero):
Una de las características fundamentales de zkML es su capacidad para probar criptográficamente los resultados producidos por un modelo de aprendizaje automático en particular sin revelar los detalles del modelo, lo que abre nuevas posibilidades para el procesamiento seguro y transparente de datos. zkML abre la puerta a aplicaciones innovadoras para grandes empresas, entre las que se incluyen:
Servicios financieros: Las instituciones financieras pueden utilizar zkML para verificar la integridad de los modelos de calificación crediticia y las decisiones de elegibilidad de préstamos sin revelar datos confidenciales de los clientes, lo que mejora la confianza y la precisión en el proceso de préstamo.
Cuidado de la salud: Los hospitales y las instituciones de investigación pueden usar zkML para evaluar la efectividad de los modelos de diagnóstico médico mientras mantienen la confidencialidad de los datos de los pacientes, lo que garantiza la privacidad de los datos y la precisión médica.
Cumplimiento legal: zkML puede ayudar a las empresas a cumplir con las regulaciones, lo que permite a las empresas validar sus modelos de cumplimiento impulsados por IA para cumplir con las regulaciones de la industria sin exponer algoritmos propietarios.
Contratos inteligentes: En aplicaciones basadas en blockchain, zkML puede garantizar que los contratos inteligentes ejecuten con precisión modelos de aprendizaje automático, proporcionando confianza y transparencia para los servicios financieros descentralizados, los seguros y mucho más.
(2) Autenticidad del contenido generado por IA:
Se espera que la verificación de la autenticidad del contenido generado por IA a través de la tecnología blockchain remodele la creación y distribución de contenido. Esta innovación aborda un problema apremiante en la era digital, donde la IA puede imitar de manera convincente el contenido generado por humanos, lo que genera preocupaciones sobre la desinformación, la propiedad intelectual y la confianza en los medios digitales. Al anclar la autenticidad del contenido en la cadena de bloques, un libro de contabilidad distribuido transparente y a prueba de manipulaciones, los consumidores, los creadores y las instituciones pueden determinar fácilmente la procedencia y la integridad del contenido digital. Esto no solo ayuda a detectar y mitigar los deepfakes maliciosos y el contenido fraudulento, sino que también protege la propiedad intelectual de los creadores y proporciona a los consumidores una fuente de información fiable. Por ejemplo, la cadena de bloques puede demostrar la legitimidad de los discursos políticos o las pruebas en vídeo en los procedimientos judiciales, mitigando el riesgo de desinformación y garantizando la rendición de cuentas. En las industrias creativas, puede hacer un seguimiento de la creación y la propiedad de las obras musicales, garantizando que los artistas reciban la confianza y la compensación que merecen. En el campo de la educación, puede verificar la autoría de los trabajos académicos, prevenir el plagio y mantener la integridad académica. En el campo del periodismo, puede verificar artículos de noticias y ayudar a los lectores a distinguir entre noticias reales y contenido generado por IA. Esencialmente, el uso de blockchain para verificar la autenticidad del contenido generado por IA va más allá de la tecnología: sustenta la confiabilidad, la transparencia y la integridad del contenido digital en la era de la IA, remodelando la forma en que se crea, consume y confía en la información, al tiempo que aborda los desafíos del mundo real.
(3) Garantía de privacidad y seguridad:
Uno de los retos más acuciantes a los que se enfrentan las empresas hoy en día es la incertidumbre sobre cómo procesar los datos cuando comparten sus datos patentados con plataformas de IA como OpenAI. Aquí es donde surgen los problemas de privacidad de los datos, incluido si los datos se utilizan para el entrenamiento, quién tiene acceso a los datos y si los datos están seguros durante todo el proceso computacional. Si bien existen modelos locales, servicios en la nube como Azure y soluciones que no son de cadena de bloques, como acuerdos legales, blockchain tiene ventajas únicas al proporcionar un registro transparente y a prueba de manipulaciones de las interacciones de datos. Permite a las empresas verificar que sus datos permanecen ilegibles durante el cálculo, lo que proporciona un mayor grado de confianza en la privacidad y seguridad de los datos. Esta garantía es esencial para las industrias que manejan información confidencial, como la atención médica o las finanzas, donde la confidencialidad de los datos es fundamental.
Esencialmente, la capacidad de blockchain para crear un libro de contabilidad inmutable puede ayudar a las empresas a mantener el control sobre sus datos y garantizar que la privacidad y la seguridad de los datos se mantengan durante las interacciones con los sistemas de IA, lo que brinda tranquilidad a las empresas y el cumplimiento de las reglas de protección de datos.
5. Proyectos existentes
Un grupo de proyectos visionarios han sido pioneros en la combinación de criptomonedas e inteligencia artificial.
(1)Together.ai
La misión de Together es revolucionar el mundo de la IA mediante la creación de una plataforma en la nube descentralizada y de código abierto que se adapte a los modelos de grandes fondos. Han construido una plataforma en la nube descentralizada de gran tamaño dedicada a la investigación de IA, con muchos modelos abiertos, como Bloom, OPT, T0pp, GPT-J y Stable Diffusion. Un enfoque clave de su trabajo de investigación es crear alternativas accesibles a los sistemas de IA de código cerrado, al tiempo que profundizamos nuestra comprensión del rendimiento de estos modelos. A través de un enfoque visionario, Together tiene como objetivo construir una supercomputadora descentralizada que conecte a la perfección la nube global, la infraestructura minera, el hardware de juegos y las computadoras portátiles, todo coordinado a través de la tecnología blockchain. La visión de Together abarca el acceso equitativo a la IA y la informática que promete tener un impacto transformador en el campo.
(2)Bittensor
Bittensor busca ser pionero en el desarrollo de redes de IA descentralizadas, con un enfoque principal en aumentar los oráculos de datos de contratos inteligentes. Esta tecnología de vanguardia aprovecha la cadena de bloques para crear un marco seguro, eficiente y descentralizado para tomar datos del mundo real y entregarlos a contratos inteligentes. El enfoque único de oráculo descentralizado de Bittensor mejora significativamente la precisión, la velocidad y la confiabilidad de las fuentes de datos, lo que lo convierte en un actor central en la intersección de las criptomonedas y la IA.
(3)Akasha网络
Akash Network está transformando la computación en la nube a través de su mercado descentralizado, ofreciendo una alternativa dinámica a los proveedores tradicionales de la nube. Proporciona a los usuarios un acceso rentable, resistente y resistente a la censura a los recursos informáticos. Lo que hace que Akash sea único es su impacto potencial en la inteligencia artificial. A través de la computación en la nube descentralizada, Akash abre la puerta para que los desarrolladores de IA accedan a recursos escalables, seguros y eficientes. Esto es especialmente importante porque la IA depende en gran medida de una amplia gama de potencia informática. El enfoque descentralizado de Akash apoya los proyectos de IA, lo que los convierte en actores clave en el desarrollo de la tecnología de IA.
(4)Reunión协议
El protocolo Gensyn establece un ecosistema descentralizado para la computación de aprendizaje automático. El protocolo permite a los investigadores y profesionales de la IA distribuir sin problemas sus cargas de trabajo informáticas. Mientras que el solucionador contribuye con sus recursos informáticos, lo que permite el acceso a hardware de alto rendimiento para el entrenamiento y la inferencia, el verificador garantiza la precisión y la integridad de la tarea de IA, lo cual es esencial para mantener la credibilidad del modelo de IA. Además, Gensyn prioriza la seguridad de la privacidad al proporcionar métodos como una capa de mapeo segura y el cifrado de datos de entrenamiento para proteger la información confidencial en las aplicaciones de IA. La naturaleza descentralizada del protocolo, la escalabilidad eficiente y la accesibilidad global democratizan la IA, haciéndola más accesible y rentable para los usuarios.
(5)IA del Nexo
Nexus AI está a la vanguardia del empoderamiento financiero, aprovechando los algoritmos avanzados de IA para proporcionar a los inversores una visión sin precedentes de las tendencias del mercado. Lo que distingue a Nexus AI es su compromiso inquebrantable con la descentralización, lo que garantiza que los inversores mantengan el control total sobre sus activos frente a los riesgos asociados a los exchanges centralizados. Una de las ofertas innovadoras de la plataforma es un mercado NFT de vanguardia impulsado por inteligencia artificial para mejorar los precios, el descubrimiento y la autenticación, distribuyendo recompensas a los inversores. Además, el bot de IA de Telegram, impulsado por GPT-3, proporciona asesoramiento financiero en tiempo real y análisis de mercado de forma gratuita a todos los usuarios de Telegram. Nexus AI apoya aún más las decisiones de inversión informadas a través de informes de Asset Intelligence, que proporcionan información completa sobre los criptoactivos. Con soluciones impulsadas por IA, como paneles de control de participación y bots de inversión inteligentes, Nexus AI permite a los usuarios operar el mercado con confianza y alcanzar sus objetivos financieros con precisión y eficiencia.
(6)Laboratorios de módulos
Modulus Labs ha lanzado una solución innovadora que tiene como objetivo integrar la inteligencia artificial en la tecnología blockchain. Han lanzado un probador de conocimiento cero (ZK) adaptado a las aplicaciones de IA, resolviendo el desafío de garantizar un acceso de IA a prueba de manipulaciones para aplicaciones descentralizadas (dApps). Esta solución permite que los contratos inteligentes aprovechen las potentes capacidades de IA sin comprometer los principios fundamentales de la descentralización. Modulus está trabajando activamente en el lanzamiento de importantes aplicaciones de IA en la plataforma Ethereum a través de la colaboración con socios como Upshot e Ion Protocol. Además, son probadores de ZKML de código abierto para la comunidad en general. Modulus prevé un futuro en el que la responsabilidad criptográfica pueda garantizar la integración de la IA en todos los sectores, incluidos los financieros y la sanidad, sin comprometer la seguridad.
(7)Render网络
Render Network es una plataforma que proporciona capacidades de renderizado de GPU descentralizadas. Esta innovadora red permite a los usuarios escalar los trabajos de renderizado de GPU a nivel mundial con nodos de GPU de alto rendimiento a través de un mercado basado en blockchain de recursos informáticos de GPU inactivos. La visión de la plataforma es democratizar el renderizado en la nube de GPU, haciéndolo más eficiente, escalable y disponible para la creación de contenido 3D de próxima generación. Aborda los desafíos asociados con la escalabilidad de la red, la utilización eficiente de la infraestructura, la optimización de la energía de la GPU y la gestión de derechos digitales para medios inmersivos y aplicaciones de IA. Render Network transforma el consumo de energía de la GPU en una economía descentralizada de activos 3D interconectados, proporcionando soluciones para desarrolladores de todas las industrias, incluidos los medios de comunicación, la realidad aumentada, la realidad virtual, los juegos y más.
（8）Ritual
Ritual es una empresa que se encuentra en la intersección de la criptografía y la inteligencia artificial y ha revolucionado la forma en que los desarrolladores crean, distribuyen y aumentan los modelos de IA. Al aprovechar el poder del cifrado, Ritual proporciona una capa de ejecución abierta, modular y soberana para la IA. Conecta una red distribuida de nodos con recursos informáticos y creadores de modelos, lo que permite a los creadores alojar sus modelos de IA. A su vez, los usuarios pueden acceder fácilmente a una amplia gama de modelos de IA a través de una API unificada, al tiempo que se benefician de una infraestructura criptográfica que garantiza la integridad y la privacidad computacionales. El primer producto de la plataforma, Infernet, marca el comienzo de un conjunto completo de protocolos y utilidades para que los desarrolladores y las aplicaciones se integren sin problemas con Ritual y obtengan acceso sin permisos a sus modelos y red de proveedores de cómputo. La visión de Ritual es ser el centro de IA en el mundo web3, impulsando la innovación, la accesibilidad y la democratización en el mundo de la IA.
6. Conclusión
La colaboración de la IA y el cifrado no es solo una convergencia de tecnologías, sino también una convergencia de posibilidades. Representa un futuro en el que las máquinas piensan, aprenden y comercian en un entorno descentralizado y seguro. El camino por delante está lleno de desafíos, pero cada desafío es una oportunidad para dar a luz a la innovación y el progreso. Los innovadores y pensadores en esta encrucijada tienen el potencial de escribir un capítulo que redefina la era digital. A medida que avanzamos, debemos ser cautelosos, sabios y con visión de futuro para asegurarnos de cosechar los beneficios mientras abordamos los desafíos de manera inteligente, en última instancia, dando forma a un futuro más brillante y tecnológicamente avanzado para todos.
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Socio de Pantera: Casos de uso combinados de criptomonedas e IA y proyectos existentes
作者:Paul Veradittakit,Pantera Capital合伙人;翻译:金色财经xiaozou
A medida que la revolución digital continúa cambiando nuestro mundo, creo que hay dos tecnologías en particular que tienen un potencial disruptivo: la inteligencia artificial (IA) y las criptomonedas. La inteligencia artificial (IA) se ha elevado recientemente a la vanguardia de la innovación tecnológica al imitar las funciones cognitivas humanas y la capacidad de aprender de los datos. La escala de las aplicaciones de IA, desde la atención médica hasta el entretenimiento, es enorme y transformadora. Impulsadas por una poderosa tecnología blockchain, las criptomonedas prometen un futuro financiero descentralizado que empodera a las personas y agiliza los procesos. La combinación de inteligencia artificial y criptomonedas está mostrando un gran poder, señalando el amanecer de una nueva era de simbiosis tecnológica.
1. Problemas de cifrado que la IA puede resolver
Si bien las criptomonedas se han convertido en un medio revolucionario de comercio e inversión, no están exentas de desafíos. La volatilidad del mercado es una preocupación apremiante para los inversores. La capacidad de la IA en el análisis de datos puede examinar grandes cantidades de datos históricos para predecir las fluctuaciones de precios con mayor precisión.
Además, a medida que las criptomonedas ganan una adopción más generalizada, la seguridad se vuelve primordial. La naturaleza descentralizada de estas monedas digitales las hace más susceptibles al fraude y la piratería. Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar para detectar patrones de transacciones anómalos y fortalecer las defensas contra posibles violaciones de seguridad.
La escalabilidad y la velocidad de las transacciones son otros desafíos importantes en el mundo de las criptomonedas. A medida que más y más personas se unen a la red blockchain, las transacciones rápidas y fluidas se vuelven esenciales. Los algoritmos avanzados de IA optimizan el tráfico de red, lo que garantiza un flujo de datos eficiente y tiempos de transacción más rápidos.
Por último, el consumo de energía asociado a la minería de criptomonedas es una preocupación mundial. La IA puede desempeñar un papel clave en la optimización del proceso de minería, la reducción de la huella energética y la allanación del camino para un ecosistema criptográfico más sostenible.
2, Casos de uso cruzado para cifrado e IA
(1) Mercado descentralizado de IA: Ventajas de las criptomonedas
En el campo de la inteligencia artificial, plataformas como Hugging Face han atraído una atención considerable por su papel en la popularización de modelos de IA preentrenados. Sin embargo, la aparición de un mercado de IA fragmentado dentro del espacio de las criptomonedas ha introducido una nueva dimensión de democratización y descentralización, incluso más allá de los esfuerzos de código abierto realizados por plataformas tradicionales como GitHub, incluido el código web3 y los contratos inteligentes.
Hugging Face, como una excelente biblioteca de modelos de IA, ha desempeñado un papel clave en la democratización de los modelos de IA de vanguardia para una amplia audiencia. Proporciona una plataforma central donde los usuarios pueden acceder, compartir y ajustar modelos previamente entrenados. Esto reduce drásticamente la barrera de entrada para los profesionales y desarrolladores de IA, lo que les permite aprovechar los modelos de última generación para una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Sin embargo, los mercados de IA descentralizados impulsados por criptomonedas, como los construidos sobre la tecnología blockchain, llevan la democratización y la descentralización al siguiente nivel. Los detalles son los siguientes:
--Verdadera propiedad y control: En las bases de código tradicionales como Hugging Face, aunque el acceso se democratiza, el control y la propiedad de la infraestructura y los datos subyacentes permanecen centralizados. Por el contrario, los mercados basados en criptomonedas suelen emplear redes blockchain descentralizadas, lo que garantiza que el control se distribuya entre los participantes de la red. Los usuarios tienen voz y voto en las decisiones de gestión, lo que lo convierte en un ecosistema más democrático e impulsado por la comunidad.
--Incentivos: El mercado de criptomonedas contiene incentivos basados en tokens que recompensan los esfuerzos de los contribuyentes, desde proveedores de datos hasta desarrolladores de modelos. Esto estimula la colaboración y la innovación, al tiempo que garantiza una distribución justa de los beneficios. Por el contrario, las plataformas tradicionales pueden carecer de estos incentivos financieros directos, lo que hace que las plataformas de criptomonedas sean más atractivas para los participantes.
--Privacidad y seguridad de los datos: La tecnología Blockchain garantiza un alto nivel de transparencia al tiempo que mantiene la privacidad de los datos a través de tecnologías como las pruebas de conocimiento cero. Esto aborda las preocupaciones sobre las violaciones de datos, que es una consideración clave para las aplicaciones de IA. Es posible que las plataformas tradicionales no ofrezcan el mismo nivel de garantías de privacidad.
--Interoperabilidad: Los mercados basados en criptomonedas a menudo se crean en base a estándares de blockchain y están diseñados teniendo en cuenta la interoperabilidad. Esto significa que los modelos y servicios de IA pueden integrarse sin problemas con una variedad de aplicaciones basadas en blockchain, contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas (dApps) para formar un ecosistema más interconectado.
Esencialmente, mientras que plataformas como Hugging Face han logrado avances significativos en la democratización de los modelos de IA, los mercados de IA descentralizados impulsados por criptomonedas se construyen sobre esto al combinar la descentralización de blockchain, la propiedad real y los incentivos basados en tokens. Esta mayor democratización y descentralización tiene el potencial de remodelar el panorama de la IA al fomentar la colaboración, la innovación y una distribución más equitativa de los beneficios entre los participantes.
(2) Contratos inteligentes mejorados por IA:
Los contratos inteligentes tradicionales están precodificados con condiciones específicas. A través de la integración con la inteligencia artificial, estos contratos pueden ser adaptativos, respondiendo dinámicamente a datos y condiciones externas, lo que permite aplicaciones descentralizadas más eficientes y versátiles.
Veamos un ejemplo más práctico.
Imagine una plataforma de seguros descentralizada basada en la tecnología blockchain que proporcione a los agricultores pólizas de seguro relacionadas con el clima. Los contratos de seguros tradicionales se basan en condiciones predefinidas y en el procesamiento manual de reclamaciones, un proceso que puede ser lento y propenso a disputas. En este caso, los contratos inteligentes mejorados por IA entrarán en juego y revolucionarán la industria de los seguros.
Los contratos inteligentes están diseñados para interactuar con fuentes de datos externas, como las API meteorológicas, para obtener datos meteorológicos en tiempo real de la zona asegurada. El modelo de IA está integrado en el contrato inteligente para analizar continuamente los datos meteorológicos. Este modelo de IA está entrenado para identificar condiciones meteorológicas adversas, como sequías o inundaciones, que pueden afectar a los cultivos asegurados.
Tradicionalmente, las primas de seguro son fijas y las reclamaciones se procesan después del evento. En este contrato inteligente mejorado por IA, las primas se ajustan dinámicamente en función de la evaluación en tiempo real de las condiciones meteorológicas por parte de la IA. Si la IA detecta un alto riesgo de clima severo que podría dañar los cultivos, las primas de las pólizas afectadas se ajustarán automáticamente al alza para reflejar el mayor riesgo. Por el contrario, cuando la IA predice condiciones climáticas favorables, las primas pueden reducirse, lo que incentiva a más agricultores a comprar un seguro.
Si el modelo de IA detecta condiciones climáticas severas (por ejemplo, sequía persistente) que cumplen con los criterios de pago predefinidos, activa un pago automático al titular de la póliza afectado. La IA supervisa si las reclamaciones se realizan rápidamente, lo que reduce la necesidad de procesar las reclamaciones manualmente y los retrasos asociados.
(3) Análisis de datos on-chain: Aprovechar el aprendizaje automático
Blockchain, con su gran cantidad de datos transaccionales, es una mina de oro para los científicos de datos y los entusiastas del aprendizaje automático. Empresas como CertiK y TokenMetrics están aprovechando el poder de las herramientas de aprendizaje automático para obtener información valiosa de estos datos para mejorar la seguridad, mejorar las estrategias de inversión y optimizar la eficiencia de la cadena de bloques en todos los ámbitos.
(4) Uso compartido descentralizado de GPU: potencie la IA y gane criptomonedas
El uso compartido descentralizado de GPU es un concepto completamente nuevo que ha revolucionado la forma en que se utilizan los recursos informáticos en la comunidad de IA y aprendizaje automático. De la misma manera que Filecoin subvierte el almacenamiento de datos al incentivar a los usuarios a compartir su espacio de almacenamiento no utilizado, el uso compartido descentralizado de GPU se basa en un principio similar.
Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) son esenciales para entrenar y ajustar modelos complejos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estos procesos requieren mucha potencia informática, que es un proceso que consume mucho tiempo y recursos en una computadora personal. Al contribuir con su GPU a una red de uso compartido de GPU descentralizada, puede contribuir con sus recursos informáticos a un grupo más grande al que cualquiera puede acceder. A cambio, serás recompensado con criptomonedas. Este modelo permite a las personas y organizaciones acceder a recursos de GPU de alto rendimiento sin tener que invertir por adelantado en hardware dedicado o depender de servicios centrales en la nube. Democratiza el uso de las funciones de la GPU, haciéndolo más inclusivo y rentable para los entusiastas de la IA y el aprendizaje automático.
--La economía unitaria en una red de uso compartido de GPU descentralizada gira en torno a las recompensas de criptomonedas. Cuando prestas tu GPU a la red, obtienes tokens como compensación.
--El número de tokens que gane depende de varios factores, incluida la potencia de cálculo de la GPU, la duración de la contribución y la demanda de recursos de GPU de la red.
Las plataformas descentralizadas de uso compartido de GPU a menudo tienen estructuras de recompensa transparentes y predefinidas para garantizar una participación justa y predecible.
En general, el uso compartido descentralizado de GPU no solo brinda a las personas y organizaciones acceso a los potentes recursos informáticos necesarios para las tareas de IA, sino que también permite a los propietarios de GPU monetizar eficazmente su hardware. Es un modelo en el que todos ganan y que fomenta la colaboración, la rentabilidad y la accesibilidad dentro de los ecosistemas de IA y ML.
(5) Modelo de token RLHF: Conectando IA e incentivos
El modelo de token Human Feedback-Based Reinforcement Learning (RLHF) ofrece una interesante intersección de inteligencia artificial e incentivos basados en tokens. Este concepto es particularmente eficaz en sectores especializados en los que los incentivos financieros tradicionales pueden no funcionar. A continuación se proporciona una explicación completa:
En el modelo de tokens RLHF, la idea principal gira en torno al uso de recompensas de tokens para incentivar a los usuarios humanos a proporcionar valiosos comentarios y capacitación para el sistema de IA. Imagine un sistema de IA que necesita ser entrenado en una tarea específica, como la moderación de contenido en una plataforma de redes sociales.
Tradicionalmente, el entrenamiento de modelos de IA a menudo requiere la contratación de entrenadores humanos para etiquetar datos o ajustar algoritmos, un proceso que puede requerir muchos recursos. Sin embargo, el modelo de token RLHF introduce un enfoque más innovador. Animan a los usuarios a participar activamente en el sistema de IA y a obtener comentarios recompensándolos con tokens por sus contribuciones.
Mechanical Turk (MTurk) de Amazon, por ejemplo, es una conocida plataforma de crowdsourcing en la que se paga a la gente por completar pequeñas tareas. En el modelo de token RLHF, los usuarios actúan esencialmente como "entrenadores de IA", proporcionando comentarios similares a los finalistas de tareas de MTurk que realizan tareas para recibir pagos. La diferencia clave es que en el modelo de token RLHF, los usuarios reciben tokens como recompensa en lugar de la moneda tradicional. Estos tokens tienen un valor intrínseco en el ecosistema, abriendo el camino para su utilidad, como la compra de contenido generado por IA o el acceso a servicios avanzados de IA. Este sistema de incentivos basado en tokens no solo agiliza el proceso financiero de entrenamiento de IA, sino que también fomenta un ecosistema dinámico dentro del cual los usuarios colaboran activamente para mejorar los sistemas de IA.
3. Preocupaciones sobre la convergencia de la IA y las criptomonedas
Si bien la combinación de IA y criptomonedas es muy prometedora, también trae consigo su propio conjunto de desafíos. Los modelos de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, a menudo se denominan "cajas negras" debido a su opacidad. La combinación de esta opacidad con la transparencia de la cadena de bloques puede plantear preocupaciones sobre la responsabilidad y la confianza. Abordar estos problemas es fundamental para crear un entorno seguro y confiable en la intersección de estas tecnologías.
Además, las consideraciones éticas se vuelven cruciales. Con el despliegue de algoritmos de IA de código abierto en redes descentralizadas, es probable que surjan problemas relacionados con la responsabilidad y la compensación en caso de resultados negativos no deseados. Lograr el equilibrio adecuado entre la innovación y la responsabilidad ética es un desafío continuo que requiere una cuidadosa consideración.
Otro reto es la privacidad de los datos. Equilibrar las necesidades de transparencia y privacidad de datos de blockchain puede ser complicado en algunas aplicaciones de IA. Mantener el espíritu descentralizado de la cadena de bloques y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de normas como el RGPD es un reto único que requiere soluciones innovadoras.
4. Perspectivas de futuro
A medida que la IA y la criptografía continúan madurando, se espera que la convergencia de ambas conduzca a aplicaciones sin precedentes.
(1)zkML (Aprendizaje automático de conocimiento cero):
Una de las características fundamentales de zkML es su capacidad para probar criptográficamente los resultados producidos por un modelo de aprendizaje automático en particular sin revelar los detalles del modelo, lo que abre nuevas posibilidades para el procesamiento seguro y transparente de datos. zkML abre la puerta a aplicaciones innovadoras para grandes empresas, entre las que se incluyen:
(2) Autenticidad del contenido generado por IA:
Se espera que la verificación de la autenticidad del contenido generado por IA a través de la tecnología blockchain remodele la creación y distribución de contenido. Esta innovación aborda un problema apremiante en la era digital, donde la IA puede imitar de manera convincente el contenido generado por humanos, lo que genera preocupaciones sobre la desinformación, la propiedad intelectual y la confianza en los medios digitales. Al anclar la autenticidad del contenido en la cadena de bloques, un libro de contabilidad distribuido transparente y a prueba de manipulaciones, los consumidores, los creadores y las instituciones pueden determinar fácilmente la procedencia y la integridad del contenido digital. Esto no solo ayuda a detectar y mitigar los deepfakes maliciosos y el contenido fraudulento, sino que también protege la propiedad intelectual de los creadores y proporciona a los consumidores una fuente de información fiable. Por ejemplo, la cadena de bloques puede demostrar la legitimidad de los discursos políticos o las pruebas en vídeo en los procedimientos judiciales, mitigando el riesgo de desinformación y garantizando la rendición de cuentas. En las industrias creativas, puede hacer un seguimiento de la creación y la propiedad de las obras musicales, garantizando que los artistas reciban la confianza y la compensación que merecen. En el campo de la educación, puede verificar la autoría de los trabajos académicos, prevenir el plagio y mantener la integridad académica. En el campo del periodismo, puede verificar artículos de noticias y ayudar a los lectores a distinguir entre noticias reales y contenido generado por IA. Esencialmente, el uso de blockchain para verificar la autenticidad del contenido generado por IA va más allá de la tecnología: sustenta la confiabilidad, la transparencia y la integridad del contenido digital en la era de la IA, remodelando la forma en que se crea, consume y confía en la información, al tiempo que aborda los desafíos del mundo real.
(3) Garantía de privacidad y seguridad:
Uno de los retos más acuciantes a los que se enfrentan las empresas hoy en día es la incertidumbre sobre cómo procesar los datos cuando comparten sus datos patentados con plataformas de IA como OpenAI. Aquí es donde surgen los problemas de privacidad de los datos, incluido si los datos se utilizan para el entrenamiento, quién tiene acceso a los datos y si los datos están seguros durante todo el proceso computacional. Si bien existen modelos locales, servicios en la nube como Azure y soluciones que no son de cadena de bloques, como acuerdos legales, blockchain tiene ventajas únicas al proporcionar un registro transparente y a prueba de manipulaciones de las interacciones de datos. Permite a las empresas verificar que sus datos permanecen ilegibles durante el cálculo, lo que proporciona un mayor grado de confianza en la privacidad y seguridad de los datos. Esta garantía es esencial para las industrias que manejan información confidencial, como la atención médica o las finanzas, donde la confidencialidad de los datos es fundamental.
Esencialmente, la capacidad de blockchain para crear un libro de contabilidad inmutable puede ayudar a las empresas a mantener el control sobre sus datos y garantizar que la privacidad y la seguridad de los datos se mantengan durante las interacciones con los sistemas de IA, lo que brinda tranquilidad a las empresas y el cumplimiento de las reglas de protección de datos.
5. Proyectos existentes
Un grupo de proyectos visionarios han sido pioneros en la combinación de criptomonedas e inteligencia artificial.
(1)Together.ai
La misión de Together es revolucionar el mundo de la IA mediante la creación de una plataforma en la nube descentralizada y de código abierto que se adapte a los modelos de grandes fondos. Han construido una plataforma en la nube descentralizada de gran tamaño dedicada a la investigación de IA, con muchos modelos abiertos, como Bloom, OPT, T0pp, GPT-J y Stable Diffusion. Un enfoque clave de su trabajo de investigación es crear alternativas accesibles a los sistemas de IA de código cerrado, al tiempo que profundizamos nuestra comprensión del rendimiento de estos modelos. A través de un enfoque visionario, Together tiene como objetivo construir una supercomputadora descentralizada que conecte a la perfección la nube global, la infraestructura minera, el hardware de juegos y las computadoras portátiles, todo coordinado a través de la tecnología blockchain. La visión de Together abarca el acceso equitativo a la IA y la informática que promete tener un impacto transformador en el campo.
(2)Bittensor
Bittensor busca ser pionero en el desarrollo de redes de IA descentralizadas, con un enfoque principal en aumentar los oráculos de datos de contratos inteligentes. Esta tecnología de vanguardia aprovecha la cadena de bloques para crear un marco seguro, eficiente y descentralizado para tomar datos del mundo real y entregarlos a contratos inteligentes. El enfoque único de oráculo descentralizado de Bittensor mejora significativamente la precisión, la velocidad y la confiabilidad de las fuentes de datos, lo que lo convierte en un actor central en la intersección de las criptomonedas y la IA.
(3)Akasha网络
Akash Network está transformando la computación en la nube a través de su mercado descentralizado, ofreciendo una alternativa dinámica a los proveedores tradicionales de la nube. Proporciona a los usuarios un acceso rentable, resistente y resistente a la censura a los recursos informáticos. Lo que hace que Akash sea único es su impacto potencial en la inteligencia artificial. A través de la computación en la nube descentralizada, Akash abre la puerta para que los desarrolladores de IA accedan a recursos escalables, seguros y eficientes. Esto es especialmente importante porque la IA depende en gran medida de una amplia gama de potencia informática. El enfoque descentralizado de Akash apoya los proyectos de IA, lo que los convierte en actores clave en el desarrollo de la tecnología de IA.
(4)Reunión协议
El protocolo Gensyn establece un ecosistema descentralizado para la computación de aprendizaje automático. El protocolo permite a los investigadores y profesionales de la IA distribuir sin problemas sus cargas de trabajo informáticas. Mientras que el solucionador contribuye con sus recursos informáticos, lo que permite el acceso a hardware de alto rendimiento para el entrenamiento y la inferencia, el verificador garantiza la precisión y la integridad de la tarea de IA, lo cual es esencial para mantener la credibilidad del modelo de IA. Además, Gensyn prioriza la seguridad de la privacidad al proporcionar métodos como una capa de mapeo segura y el cifrado de datos de entrenamiento para proteger la información confidencial en las aplicaciones de IA. La naturaleza descentralizada del protocolo, la escalabilidad eficiente y la accesibilidad global democratizan la IA, haciéndola más accesible y rentable para los usuarios.
(5)IA del Nexo
Nexus AI está a la vanguardia del empoderamiento financiero, aprovechando los algoritmos avanzados de IA para proporcionar a los inversores una visión sin precedentes de las tendencias del mercado. Lo que distingue a Nexus AI es su compromiso inquebrantable con la descentralización, lo que garantiza que los inversores mantengan el control total sobre sus activos frente a los riesgos asociados a los exchanges centralizados. Una de las ofertas innovadoras de la plataforma es un mercado NFT de vanguardia impulsado por inteligencia artificial para mejorar los precios, el descubrimiento y la autenticación, distribuyendo recompensas a los inversores. Además, el bot de IA de Telegram, impulsado por GPT-3, proporciona asesoramiento financiero en tiempo real y análisis de mercado de forma gratuita a todos los usuarios de Telegram. Nexus AI apoya aún más las decisiones de inversión informadas a través de informes de Asset Intelligence, que proporcionan información completa sobre los criptoactivos. Con soluciones impulsadas por IA, como paneles de control de participación y bots de inversión inteligentes, Nexus AI permite a los usuarios operar el mercado con confianza y alcanzar sus objetivos financieros con precisión y eficiencia.
(6)Laboratorios de módulos
Modulus Labs ha lanzado una solución innovadora que tiene como objetivo integrar la inteligencia artificial en la tecnología blockchain. Han lanzado un probador de conocimiento cero (ZK) adaptado a las aplicaciones de IA, resolviendo el desafío de garantizar un acceso de IA a prueba de manipulaciones para aplicaciones descentralizadas (dApps). Esta solución permite que los contratos inteligentes aprovechen las potentes capacidades de IA sin comprometer los principios fundamentales de la descentralización. Modulus está trabajando activamente en el lanzamiento de importantes aplicaciones de IA en la plataforma Ethereum a través de la colaboración con socios como Upshot e Ion Protocol. Además, son probadores de ZKML de código abierto para la comunidad en general. Modulus prevé un futuro en el que la responsabilidad criptográfica pueda garantizar la integración de la IA en todos los sectores, incluidos los financieros y la sanidad, sin comprometer la seguridad.
(7)Render网络
Render Network es una plataforma que proporciona capacidades de renderizado de GPU descentralizadas. Esta innovadora red permite a los usuarios escalar los trabajos de renderizado de GPU a nivel mundial con nodos de GPU de alto rendimiento a través de un mercado basado en blockchain de recursos informáticos de GPU inactivos. La visión de la plataforma es democratizar el renderizado en la nube de GPU, haciéndolo más eficiente, escalable y disponible para la creación de contenido 3D de próxima generación. Aborda los desafíos asociados con la escalabilidad de la red, la utilización eficiente de la infraestructura, la optimización de la energía de la GPU y la gestión de derechos digitales para medios inmersivos y aplicaciones de IA. Render Network transforma el consumo de energía de la GPU en una economía descentralizada de activos 3D interconectados, proporcionando soluciones para desarrolladores de todas las industrias, incluidos los medios de comunicación, la realidad aumentada, la realidad virtual, los juegos y más.
（8）Ritual
Ritual es una empresa que se encuentra en la intersección de la criptografía y la inteligencia artificial y ha revolucionado la forma en que los desarrolladores crean, distribuyen y aumentan los modelos de IA. Al aprovechar el poder del cifrado, Ritual proporciona una capa de ejecución abierta, modular y soberana para la IA. Conecta una red distribuida de nodos con recursos informáticos y creadores de modelos, lo que permite a los creadores alojar sus modelos de IA. A su vez, los usuarios pueden acceder fácilmente a una amplia gama de modelos de IA a través de una API unificada, al tiempo que se benefician de una infraestructura criptográfica que garantiza la integridad y la privacidad computacionales. El primer producto de la plataforma, Infernet, marca el comienzo de un conjunto completo de protocolos y utilidades para que los desarrolladores y las aplicaciones se integren sin problemas con Ritual y obtengan acceso sin permisos a sus modelos y red de proveedores de cómputo. La visión de Ritual es ser el centro de IA en el mundo web3, impulsando la innovación, la accesibilidad y la democratización en el mundo de la IA.
6. Conclusión
La colaboración de la IA y el cifrado no es solo una convergencia de tecnologías, sino también una convergencia de posibilidades. Representa un futuro en el que las máquinas piensan, aprenden y comercian en un entorno descentralizado y seguro. El camino por delante está lleno de desafíos, pero cada desafío es una oportunidad para dar a luz a la innovación y el progreso. Los innovadores y pensadores en esta encrucijada tienen el potencial de escribir un capítulo que redefina la era digital. A medida que avanzamos, debemos ser cautelosos, sabios y con visión de futuro para asegurarnos de cosechar los beneficios mientras abordamos los desafíos de manera inteligente, en última instancia, dando forma a un futuro más brillante y tecnológicamente avanzado para todos.