La intersección de la inteligencia artificial generativa (IA) y la Web3 es una de las tendencias más fascinantes en el espacio de los activos digitales. Si bien la mayoría de la gente está de acuerdo en que es probable que la IA generativa desempeñe un papel en la próxima generación de tecnologías Web3, los detalles están lejos de ser triviales. Después de todo, la IA nunca se consideró un componente importante en las arquitecturas Web3, y las diferentes generaciones de L1 y L2 no fueron diseñadas para ejecutar cargas de trabajo de IA.

La realidad que enfrentan los tecnólogos de Web3 cuando intentan imaginar la adaptación de los tiempos de ejecución de Web3 a las tecnologías de inteligencia artificial generativa es una discrepancia abrumadora en términos de datos y requisitos de computación. Las cargas de trabajo de IA generativa están diseñadas para ser computacionalmente intensivas y se ejecutan en GPU altamente paralelizables. Los tiempos de ejecución de Blockchain son bastante limitados en términos de datos y capacidades de cálculo.

Jesús Rodríguez es el director ejecutivo de IntoTheBlock.

Al mismo tiempo, Web3 necesita desesperadamente incorporar capacidades de IA generativa para poder alcanzar las alternativas de Web 2. La pregunta obvia entonces es: ¿cómo se materializaría la integración de la IA generativa y la Web3?

De todas las tendencias en IA generativa, hay una que parece ideal para la incorporación de capacidades blockchain y que, casualmente, acaparó la atención generalizada a través de los recientes anuncios realizados por OpenAI en su conferencia Developer Days: ¿has oído hablar de agentes autónomos?

Aquí me gustaría explorar dos puntos clave:

Regularmente leemos publicaciones sobrevaloradas sobre cómo las tecnologías blockchain y de IA generativa son una combinación perfecta. Esas declaraciones son buenas para aparecer en los titulares, pero carecen del rigor técnico necesario para comprender el estado actual de ambas tecnologías. Profundizar en la comprensión de las posibles rutas de integración entre Web3 y la IA generativa revela un panorama muy desafiante.

Siguiendo un enfoque de primeros principios para pensar en la posible integración entre la IA generativa y la Web3, podemos considerar dos dimensiones fundamentales:

El primer vector es bastante desconcertante. Por un lado, podemos imaginar claramente una nueva generación de protocolos DeFi o tiempos de ejecución de blockchain que incorporarán capacidades inteligentes impulsadas por IA generativa. Por otro lado, esos casos de uso son muy incipientes o casi inexistentes.

La segunda categoría ofrece un conjunto más amplio de oportunidades pero es igualmente desafiante. Psicológicamente, es muy tentador intentar adaptar las capacidades modernas de la Web3, como la computación con conocimiento cero, a Stacks descentralizadas para soluciones de IA generativa. No debería sorprender que estemos viendo un número cada vez mayor de Stacks descentralizadas o de conocimiento cero (zk) para la IA generativa. Si bien son ciertamente interesantes, esas soluciones parecen no coincidir con la ola actual de Stacks de IA generativa.

Leer más: Jesús Rodríguez - La IA debería descentralizarse, pero ¿cómo?

Por ejemplo, la computación de conocimiento cero podría desbloquear algunos casos de uso en términos de transparencia en la IA generativa, pero sus costos computacionales hacen que su aplicación a escala de grandes modelos de transformadores sea extremadamente poco práctica. De manera similar, las arquitecturas de GPU descentralizadas no son prácticas para el entrenamiento previo o el ajuste de modelos de IA generativa, dado que requieren un bus de comunicación increíblemente rápido entre las GPU.

Cerrar la brecha entre la IA generativa y las tecnologías Web3 requiere más que una combinación de capacidades tecnológicas; requiere que estas capacidades sean adecuadas para los casos de uso actuales en ambas Stacks de tecnología. En ese sentido, existe una tendencia HOT en la IA generativa que parece un candidato perfecto para las Stacks Web3.

Si sigue el espacio de la IA generativa, probablemente se haya topado con proyectos como AutoGPT, BabyAGI o los GPT OpenAI recién anunciados, que se basan en capacidades de agentes semiautónomos. La versión más simple de agentes semiautónomos son los modelos inteligentes que pueden razonar a través de tareas abstractas, formular y ejecutar planes en un entorno determinado.

Considere un agente especializado en realizar investigaciones de mercado para un dominio específico. Este agente puede comenzar con un objetivo abstracto como "investigar un producto específico" y formular un plan para consultar las fuentes de información apropiadas, resumir la información utilizando un modelo de lenguaje grande y distribuirla a diferentes partes. Los agentes semiautónomos mejoran los modelos básicos con capacidades como memoria, integración de herramientas, barreras de seguridad y muchas otras.

En los últimos meses, los agentes semiautónomos han pasado de ser un tema de investigación oscuro a una de las tendencias más candentes en IA generativa. La naturaleza semiautónoma de esta tecnología es precisamente lo que la convierte en un escenario ideal para los tiempos de ejecución de blockchain. En el estado actual de las tecnologías de agentes semiautónomos, existen cuatro casos de uso dominantes que se adaptan bien a los tiempos de ejecución de blockchain. Estos casos de uso no son desafíos teóricos sino reales que enfrentan las aplicaciones de agentes semiautónomos:

1) Transparencia: Una de las principales propuestas de valor de los agentes semiautónomos es su capacidad para formular y ejecutar acciones en un entorno determinado. Los tiempos de ejecución de Blockchain pueden actuar como un sistema de registro de esos planes y decisiones.

2) Coordinación descentralizada: ONE de los objetivos finales de los agentes semiautónomos es que puedan colaborar para lograr un objetivo específico. Este nivel de colaboración requiere una coordinación descentralizada, que encaja perfectamente con las cadenas de bloques. Puede imaginarse un escenario en el que un agente pueda descubrir las capacidades de otros agentes a través de sus contratos inteligentes e interactuar con ellos.

3) Barandillas: una vez que los agentes comienzan a tomar acciones de forma semiautónoma, la idea de establecer barreras a su alrededor para limitar el impacto potencial de esas acciones se vuelve cada vez más relevante. Los contratos inteligentes representan un mecanismo ideal para establecer barreras de seguridad inmutables alrededor de los agentes. Imagine un agente que puede tomar decisiones financieras dada una solicitud de crédito, protegido por un contrato inteligente que garantiza que no se produzca información confidencial como parte de los resultados.

4) Incentivos económicos: en el contexto de la colaboración, los criptoactivos pueden desempeñar un papel importante, sirviendo como una capa económica clave para los agentes semiautónomos. Tomemos el ejemplo de un agente que puede generar materiales de marketing para un producto específico utilizando costosos modelos de generación de imágenes. En ese escenario, los agentes pueden recibir pagos a través de criptoactivos y ejecutar la función de forma autónoma.

Independientemente de nuestra pasión por la tecnología Web3, podemos ver claramente que la IA generativa está evolucionando muy bien sin la ayuda de los tiempos de ejecución de blockchain. Encontrar una coincidencia entre estas dos tendencias tecnológicas no es una tarea muy fácil. Los escenarios Web3 para la IA generativa son muy incipientes o inexistentes.

La cuestión entonces es encontrar los verdaderos desafíos de la IA generativa que puedan abordarse con tecnologías blockchain. Por "real" no quiero decir que se derive de un ejercicio teórico, y teniendo en cuenta que estamos tratando de hacer coincidir una tecnología con una adopción limitada en el mundo real con la tendencia tecnológica de más rápido crecimiento de muchas generaciones.

Los agentes semiautónomos parecen tener la combinación adecuada de tecnología y sincronización para los tiempos de ejecución de blockchain. La tendencia está siendo ampliamente aceptada como una de las próximas Waves de la IA generativa, y existen desafíos reales en términos de transparencia, coordinación y seguridad que parecen adecuados para las cadenas de bloques. Que esa integración se materialice o no requerirá algunas adaptaciones técnicas inteligentes en ambos movimientos técnicos. Pero la necesidad es real; Los agentes semiautónomos podrían ser la ONE tendencia que une la IA generativa y las cadenas de bloques.