El camino hacia la Descentralización de la inteligencia artificial
La tecnología de inteligencia artificial se está volviendo cada vez más común, infiltrándose en todos los aspectos de nuestra vida. Desde el análisis rápido de documentos complejos hasta la inspiración creativa, desde los personajes virtuales hasta responder preguntas privadas, la IA está en todas partes. Sin embargo, a pesar de las numerosas comodidades que ofrece la IA, también ha generado una serie de preocupaciones graves.
Actualmente, los modelos de IA más avanzados y poderosos están controlados principalmente por un pequeño número de gigantes tecnológicos, y su mecanismo interno de funcionamiento no es transparente. Nos resulta difícil entender la fuente de los datos de entrenamiento del modelo, el proceso de toma de decisiones, y quién se beneficia de las actualizaciones del modelo. La contribución de los creadores a menudo no recibe el reconocimiento y la recompensa que merece. Los prejuicios se infiltran silenciosamente en el sistema, mientras que estas herramientas que moldean nuestro futuro operan en la oscuridad.
Estas son las cuestiones que han provocado la resistencia de las personas. Las preocupaciones sobre la violación de la privacidad, la difusión de información errónea, la falta de transparencia y el monopolio de la capacitación y distribución de beneficios de la IA por parte de unas pocas empresas están aumentando. Esto ha llevado a la gente a exigir la creación de sistemas de IA más transparentes, que protejan la privacidad y fomenten una participación amplia.
Descentralización AI(DeAI) ofrece nuevas ideas para resolver estos problemas. Estos sistemas descentralizan los datos, el cálculo y la gobernanza, haciendo que los modelos de AI sean más responsables, más transparentes y más inclusivos. Los contribuyentes pueden recibir una compensación justa, y la comunidad puede decidir conjuntamente cómo funcionan estas herramientas poderosas. Algunas plataformas de blockchain ya han comenzado a apoyar esta visión futura, proporcionando infraestructura para construir sistemas de AI descentralizados y justos, permitiendo que la AI sirva realmente al público y no a unos pocos.
Descentralización AI vs AI Centralizado
Los sistemas de IA más utilizados hoy en día son mayormente centralizados, recopilados por una única empresa que recoge datos, entrena modelos y controla la salida. Este modelo generalmente no acepta supervisión pública, y los usuarios no pueden entender el proceso de construcción del modelo o los sesgos potenciales.
En comparación, la IA descentralizada adopta una arquitectura completamente diferente. Los datos están distribuidos en varios nodos, y el modelo es gobernado en conjunto por la comunidad o el protocolo, con un proceso de actualización público y transparente. Este es un sistema construido bajo la colaboración pública, con reglas claras y mecanismos de incentivo para la participación, en lugar de ser controlado por una caja negra.
Pongamos un ejemplo: la IA centralizada es como un museo operado por una fundación privada. Puedes visitar las exposiciones e incluso ver tus datos presentados artísticamente, pero no tienes derecho a decidir cómo se organiza la exposición, ni serás reconocido o recompensado por tu contribución. El proceso de toma de decisiones no es transparente y la mayoría de las operaciones detrás de escena son desconocidas.
La inteligencia artificial descentralizada es más como una exposición de arte al aire libre co-creada por una comunidad global. Artistas, historiadores y ciudadanos comunes contribuyen con ideas, comparten datos y participan en la curaduría. Cada contribución es rastreable y transparente, y los participantes 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 en el campo de la inteligencia artificial hoy en día.
La importancia de la Descentralización de la IA
El modelo de control de AI centralizado ha provocado serios problemas. Cuando unas pocas empresas monopolizan los modelos, controlan el contenido de aprendizaje, el comportamiento y el acceso a los modelos, lo que conlleva los siguientes riesgos:
Concentración de poder: el desarrollo de la IA está en manos de unas pocas empresas, careciendo de supervisión pública.
Sesgo algorítmico: datos y perspectivas limitados que conducen a un sistema injusto y excluyente.
Los usuarios no tienen control: las personas contribuyen con datos pero no tienen derecho a decidir su uso, ni pueden recibir compensación.
Innovación limitada: el control centralizado limita la diversidad y la experimentación del modelo.
La Descentralización de la IA ha reequilibrado esta situación, abriendo el camino para sistemas de IA más transparentes, justos e innovadores al distribuir la propiedad y el control. Los contribuyentes globales pueden moldear conjuntamente los modelos, asegurando que reflejen una perspectiva más amplia. La transparencia juega un papel clave en esto, y muchos sistemas de IA descentralizados adoptan principios de código abierto, publicando código y métodos de entrenamiento, lo que facilita la auditoría de los modelos, la identificación 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 seguir dependiendo de infraestructuras centralizadas, o carecer de mecanismos de protección de la privacidad. Las características centrales compartidas por ambos son la transparencia, la accesibilidad y la participación comunitaria. Los usuarios pueden participar sin renunciar al control sobre sus datos, lo que aumenta la probabilidad de que contribuyan activamente y se beneficien de ello. La Descentralización no es una solución mágica, pero abre nuevas vías para construir sistemas de IA que sean más beneficiosos para el público y reduzcan la influencia de las empresas privadas.
Descentralización AI的运作机制
La Descentralización de la IA utiliza sistemas distribuidos para reemplazar el control centralizado, realizando entrenamiento, optimización y despliegue de modelos en una red de nodos independientes, evitando puntos únicos de falla, mejorando la transparencia y fomentando una participación más amplia.
Las tecnologías clave que sustentan la Descentralización de la IA incluyen:
Aprendizaje federal: permite que los modelos de IA aprendan datos en dispositivos locales ( como teléfonos móviles y laptops ), compartiendo solo las actualizaciones del modelo y no información sensible. Por ejemplo, el teclado del teléfono aprende los hábitos de escritura del usuario para ofrecer sugerencias de autocorrección más precisas, pero no sube el contenido de los mensajes. Este método protege la privacidad de los datos y se alinea con el objetivo de la Descentralización de la IA.
Computación distribuida: distribuir la carga de trabajo pesada de entrenar y ejecutar modelos de IA entre múltiples máquinas en la red, equivalente a miles de pequeñas computadoras compartiendo la carga, mejorando la velocidad, eficiencia, escalabilidad y resiliencia del sistema.
Prueba de conocimiento cero ( ZKP ): esta herramienta criptográfica puede verificar datos u operaciones sin revelar contenido específico, asegurando la seguridad y confiabilidad de los sistemas distribuidos.
El papel de la blockchain en la Descentralización de la IA
El sistema de IA descentralizado necesita coordinar tareas, proteger datos y recompensar a los contribuyentes; la blockchain proporciona la base clave para ello:
Contrato inteligente: ejecución automática de pagos o actualizaciones de modelos según reglas preestablecidas, sin intervención humana.
Oráculo: como un puente entre la blockchain 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 manera dispersa en la red, lo que los hace más resistentes a la manipulación, la censura y los fallos de un solo punto en comparación con los servidores tradicionales.
Una arquitectura única de algunas plataformas de blockchain soporta estos sistemas, permitiendo que diferentes redes se enfoquen en tareas distintas como la privacidad, el cálculo y la gobernanza, mientras mantienen la interoperabilidad. El diseño modular permite que la AI descentralizada sea más escalable, flexible, segura y eficiente. Diferentes componentes están optimizados para sus respectivas funciones y pueden trabajar en conjunto.
Descentralización AI de las ventajas
La Descentralización de la IA no solo es un cambio tecnológico, sino también un cambio de valores. Construye un sistema que refleja valores humanos compartidos 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 federado, el entrenamiento local en dispositivos y las pruebas de conocimiento cero garantizan 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 las reglas, los mecanismos de incentivos y las rutas de evolución del modelo.
Incentivos económicos justos: los contribuyentes son recompensados por proporcionar datos, cálculos o mejoras en los modelos.
Reducir sesgos: más contribuyentes diversos aportan perspectivas inclusivas, disminuyendo los puntos ciegos.
Mayor resiliencia: sin puntos únicos de fallo, el sistema es más difícil de atacar o cerrar.
Algunas plataformas de blockchain apoyan estas ventajas a través de una arquitectura modular, donde diferentes redes pueden centrarse en la privacidad, el cálculo o la gobernanza, mientras colaboran sin problemas, impulsando el desarrollo a gran escala de la Descentralización AI sin sacrificar la seguridad, la autonomía del usuario o el rendimiento.
Desafíos y limitaciones
A pesar de que la Descentralización de la IA tiene un gran potencial, también enfrenta numerosos desafíos:
Escalabilidad: el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de potencia de cálculo, y la coordinación distribuida puede reducir la velocidad o aumentar la complejidad.
Intensivo en recursos de cálculo: Los modelos de IA ya consumen muchos recursos, y la ejecución distribuida agrava la presión sobre el ancho de banda y el consumo de energía.
Incertidumbre regulatoria: diferencias en las leyes de diferentes regiones, la responsabilidad en los sistemas de Descentralización es compleja.
Fragmentación: la falta de Descentralización puede llevar a estándares no unificados y a una participación desigual.
Seguridad y confiabilidad: los sistemas de Descentralización aún son vulnerables a ataques, como la manipulación de datos y el envenenamiento de modelos.
Experiencia del usuario compleja: la gestión de claves privadas, la operación de múltiples interfaces y otros factores obstaculizan la adopción.
Estos son problemas reales, pero no insuperables. La arquitectura modular de algunas plataformas de blockchain proporciona una fuerte seguridad compartida y una interoperabilidad nativa, permitiendo que diferentes redes se concentren en desafíos específicos mientras colaboran dentro del ecosistema, apoyando un crecimiento responsable y una compartición de riesgos.
Descentralización AI de la aplicación práctica
La Descentralización de la IA ya no se limita solo al ámbito teórico. Algunos proyectos de Web3 están demostrando en la realidad cómo la inteligencia distribuida impulsa el desarrollo de aplicaciones. A continuación, se presentan algunos casos de proyectos que construyen IA Descentralizada:
Acurast: permite que las personas comunes conviertan dispositivos inactivos como teléfonos móviles en parte de una nube segura y descentralizada. Los usuarios obtienen recompensas al proporcionar capacidad de cálculo no utilizada. Los desarrolladores utilizan esta capacidad para ejecutar tareas sensibles a la privacidad, sin depender de los servidores de grandes empresas tecnológicas, creando un internet más privado y centrado en las personas.
OriginTrail: Funciona en una Descentralización de gráficos de conocimiento, conectando y organizando datos confiables en campos como la cadena de suministro y la educación. Es como un repositorio público de hechos, donde cualquier persona puede contribuir o verificar, pero ninguna empresa puede controlarlo. Esto ayuda a verificar la fuente de productos o la autenticidad de certificados, sin necesidad de depender de una entidad central.
Phala: Construyendo una capa de privacidad para Web3. Permite a los desarrolladores ejecutar contratos inteligentes en un entorno de computación confidencial, incluso cuando las aplicaciones utilizan datos sensibles ( como información de identidad o de salud ), estos datos permanecen privados. Se puede considerar como un espacio de trabajo seguro que los creadores de aplicaciones no pueden ver.
PEAQ: Proporciona infraestructura para la economía de máquinas. Ayuda a impulsar la infraestructura física descentralizada al permitir que las personas y los dispositivos obtengan recompensas al completar tareas reales. Una economía de trabajo temporal similar a la de las máquinas. Los robots pueden cargar vehículos eléctricos, o los sensores pueden informar sobre la calidad del aire, ambos pueden recibir recompensas a través de la red. PEAQ facilita la coordinación y la recompensa de este trabajo impulsado por máquinas.
Bittensor: Creó un mercado abierto donde los modelos de IA compiten y colaboran para ofrecer los mejores resultados. Cualquiera puede unirse a la red, contribuir con poder de cómputo, entrenar modelos o evaluar el rendimiento. El sistema recompensa las contribuciones valiosas a través de incentivos en tokens, creando una economía de IA autoconstruida, resistente a la censura y que no depende del control centralizado.
Perspectivas Futuras
La Descentralización de la IA no es solo una transformación tecnológica, sino también un cambio de valores. Desafía la noción de que la inteligencia debería 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 blockchain hace que todo esto sea posible. Al coordinar actualizaciones, proteger datos y recompensar a los contribuyentes, proporciona la base para sistemas de IA intrínsecamente transparentes. Algunas plataformas de blockchain han aumentado la infraestructura modular, permitiendo que redes especializadas sobresalgan en sus respectivas funciones, mientras se benefician de características nativas y mantienen la interoperabilidad sin fisuras en un ecosistema más amplio. Esta flexibilidad permite que los sistemas de IA descentralizados evolucionen y se expandan continuamente sin sacrificar la seguridad, el rendimiento o la autonomía del usuario.
Desde la computación confidencial hasta la Descentralización de la gestión de datos, el ecosistema blockchain ya cuenta con varios proyectos que ponen estos principios en práctica, y esto es solo el comienzo. El futuro de la inteligencia artificial descentralizada está lleno de posibilidades infinitas; se espera que transforme la forma en que interactuamos con la tecnología, creando un mundo inteligente más abierto, transparente y justo.
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GateUser-1a2ed0b9
· 07-29 10:03
¿Quién frena a los gigantes?
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FundingMartyr
· 07-29 10:02
¿Puedes ser papá de IA cuando tienes dinero? No puedes jugar con eso.
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AllInAlice
· 07-29 10:02
¿Con esto también quieren monopolizar?
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SchroedingerAirdrop
· 07-29 10:01
Los gigantes tecnológicos son los capitalistas de la nueva era
Descentralización AI lidera el futuro digital Cadena de bloques ayuda a construir sistemas inteligentes transparentes y justos
El camino hacia la Descentralización de la inteligencia artificial
La tecnología de inteligencia artificial se está volviendo cada vez más común, infiltrándose en todos los aspectos de nuestra vida. Desde el análisis rápido de documentos complejos hasta la inspiración creativa, desde los personajes virtuales hasta responder preguntas privadas, la IA está en todas partes. Sin embargo, a pesar de las numerosas comodidades que ofrece la IA, también ha generado una serie de preocupaciones graves.
Actualmente, los modelos de IA más avanzados y poderosos están controlados principalmente por un pequeño número de gigantes tecnológicos, y su mecanismo interno de funcionamiento no es transparente. Nos resulta difícil entender la fuente de los datos de entrenamiento del modelo, el proceso de toma de decisiones, y quién se beneficia de las actualizaciones del modelo. La contribución de los creadores a menudo no recibe el reconocimiento y la recompensa que merece. Los prejuicios se infiltran silenciosamente en el sistema, mientras que estas herramientas que moldean nuestro futuro operan en la oscuridad.
Estas son las cuestiones que han provocado la resistencia de las personas. Las preocupaciones sobre la violación de la privacidad, la difusión de información errónea, la falta de transparencia y el monopolio de la capacitación y distribución de beneficios de la IA por parte de unas pocas empresas están aumentando. Esto ha llevado a la gente a exigir la creación de sistemas de IA más transparentes, que protejan la privacidad y fomenten una participación amplia.
Descentralización AI(DeAI) ofrece nuevas ideas para resolver estos problemas. Estos sistemas descentralizan los datos, el cálculo y la gobernanza, haciendo que los modelos de AI sean más responsables, más transparentes y más inclusivos. Los contribuyentes pueden recibir una compensación justa, y la comunidad puede decidir conjuntamente cómo funcionan estas herramientas poderosas. Algunas plataformas de blockchain ya han comenzado a apoyar esta visión futura, proporcionando infraestructura para construir sistemas de AI descentralizados y justos, permitiendo que la AI sirva realmente al público y no a unos pocos.
Descentralización AI vs AI Centralizado
Los sistemas de IA más utilizados hoy en día son mayormente centralizados, recopilados por una única empresa que recoge datos, entrena modelos y controla la salida. Este modelo generalmente no acepta supervisión pública, y los usuarios no pueden entender el proceso de construcción del modelo o los sesgos potenciales.
En comparación, la IA descentralizada adopta una arquitectura completamente diferente. Los datos están distribuidos en varios nodos, y el modelo es gobernado en conjunto por la comunidad o el protocolo, con un proceso de actualización público y transparente. Este es un sistema construido bajo la colaboración pública, con reglas claras y mecanismos de incentivo para la participación, en lugar de ser controlado por una caja negra.
Pongamos un ejemplo: la IA centralizada es como un museo operado por una fundación privada. Puedes visitar las exposiciones e incluso ver tus datos presentados artísticamente, pero no tienes derecho a decidir cómo se organiza la exposición, ni serás reconocido o recompensado por tu contribución. El proceso de toma de decisiones no es transparente y la mayoría de las operaciones detrás de escena son desconocidas.
La inteligencia artificial descentralizada es más como una exposición de arte al aire libre co-creada por una comunidad global. Artistas, historiadores y ciudadanos comunes contribuyen con ideas, comparten datos y participan en la curaduría. Cada contribución es rastreable y transparente, y los participantes 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 en el campo de la inteligencia artificial hoy en día.
La importancia de la Descentralización de la IA
El modelo de control de AI centralizado ha provocado serios problemas. Cuando unas pocas empresas monopolizan los modelos, controlan el contenido de aprendizaje, el comportamiento y el acceso a los modelos, lo que conlleva los siguientes riesgos:
La Descentralización de la IA ha reequilibrado esta situación, abriendo el camino para sistemas de IA más transparentes, justos e innovadores al distribuir la propiedad y el control. Los contribuyentes globales pueden moldear conjuntamente los modelos, asegurando que reflejen una perspectiva más amplia. La transparencia juega un papel clave en esto, y muchos sistemas de IA descentralizados adoptan principios de código abierto, publicando código y métodos de entrenamiento, lo que facilita la auditoría de los modelos, la identificación 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 seguir dependiendo de infraestructuras centralizadas, o carecer de mecanismos de protección de la privacidad. Las características centrales compartidas por ambos son la transparencia, la accesibilidad y la participación comunitaria. Los usuarios pueden participar sin renunciar al control sobre sus datos, lo que aumenta la probabilidad de que contribuyan activamente y se beneficien de ello. La Descentralización no es una solución mágica, pero abre nuevas vías para construir sistemas de IA que sean más beneficiosos para el público y reduzcan la influencia de las empresas privadas.
Descentralización AI的运作机制
La Descentralización de la IA utiliza sistemas distribuidos para reemplazar el control centralizado, realizando entrenamiento, optimización y despliegue de modelos en una red de nodos independientes, evitando puntos únicos de falla, mejorando la transparencia y fomentando una participación más amplia.
Las tecnologías clave que sustentan la Descentralización de la IA incluyen:
Aprendizaje federal: permite que los modelos de IA aprendan datos en dispositivos locales ( como teléfonos móviles y laptops ), compartiendo solo las actualizaciones del modelo y no información sensible. Por ejemplo, el teclado del teléfono aprende los hábitos de escritura del usuario para ofrecer sugerencias de autocorrección más precisas, pero no sube el contenido de los mensajes. Este método protege la privacidad de los datos y se alinea con el objetivo de la Descentralización de la IA.
Computación distribuida: distribuir la carga de trabajo pesada de entrenar y ejecutar modelos de IA entre múltiples máquinas en la red, equivalente a miles de pequeñas computadoras compartiendo la carga, mejorando la velocidad, eficiencia, escalabilidad y resiliencia del sistema.
Prueba de conocimiento cero ( ZKP ): esta herramienta criptográfica puede verificar datos u operaciones sin revelar contenido específico, asegurando la seguridad y confiabilidad de los sistemas distribuidos.
El papel de la blockchain en la Descentralización de la IA
El sistema de IA descentralizado necesita coordinar tareas, proteger datos y recompensar a los contribuyentes; la blockchain proporciona la base clave para ello:
Contrato inteligente: ejecución automática de pagos o actualizaciones de modelos según reglas preestablecidas, sin intervención humana.
Oráculo: como un puente entre la blockchain 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 manera dispersa en la red, lo que los hace más resistentes a la manipulación, la censura y los fallos de un solo punto en comparación con los servidores tradicionales.
Una arquitectura única de algunas plataformas de blockchain soporta estos sistemas, permitiendo que diferentes redes se enfoquen en tareas distintas como la privacidad, el cálculo y la gobernanza, mientras mantienen la interoperabilidad. El diseño modular permite que la AI descentralizada sea más escalable, flexible, segura y eficiente. Diferentes componentes están optimizados para sus respectivas funciones y pueden trabajar en conjunto.
Descentralización AI de las ventajas
La Descentralización de la IA no solo es un cambio tecnológico, sino también un cambio de valores. Construye un sistema que refleja valores humanos compartidos 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 federado, el entrenamiento local en dispositivos y las pruebas de conocimiento cero garantizan 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 las reglas, los mecanismos de incentivos y las rutas de evolución del modelo.
Incentivos económicos justos: los contribuyentes son recompensados por proporcionar datos, cálculos o mejoras en los modelos.
Reducir sesgos: más contribuyentes diversos aportan perspectivas inclusivas, disminuyendo los puntos ciegos.
Mayor resiliencia: sin puntos únicos de fallo, el sistema es más difícil de atacar o cerrar.
Algunas plataformas de blockchain apoyan estas ventajas a través de una arquitectura modular, donde diferentes redes pueden centrarse en la privacidad, el cálculo o la gobernanza, mientras colaboran sin problemas, impulsando el desarrollo a gran escala de la Descentralización AI sin sacrificar la seguridad, la autonomía del usuario o el rendimiento.
Desafíos y limitaciones
A pesar de que la Descentralización de la IA tiene un gran potencial, también enfrenta numerosos desafíos:
Escalabilidad: el entrenamiento de modelos grandes requiere una gran cantidad de potencia de cálculo, y la coordinación distribuida puede reducir la velocidad o aumentar la complejidad.
Intensivo en recursos de cálculo: Los modelos de IA ya consumen muchos recursos, y la ejecución distribuida agrava la presión sobre el ancho de banda y el consumo de energía.
Incertidumbre regulatoria: diferencias en las leyes de diferentes regiones, la responsabilidad en los sistemas de Descentralización es compleja.
Fragmentación: la falta de Descentralización puede llevar a estándares no unificados y a una participación desigual.
Seguridad y confiabilidad: los sistemas de Descentralización aún son vulnerables a ataques, como la manipulación de datos y el envenenamiento de modelos.
Experiencia del usuario compleja: la gestión de claves privadas, la operación de múltiples interfaces y otros factores obstaculizan la adopción.
Estos son problemas reales, pero no insuperables. La arquitectura modular de algunas plataformas de blockchain proporciona una fuerte seguridad compartida y una interoperabilidad nativa, permitiendo que diferentes redes se concentren en desafíos específicos mientras colaboran dentro del ecosistema, apoyando un crecimiento responsable y una compartición de riesgos.
Descentralización AI de la aplicación práctica
La Descentralización de la IA ya no se limita solo al ámbito teórico. Algunos proyectos de Web3 están demostrando en la realidad cómo la inteligencia distribuida impulsa el desarrollo de aplicaciones. A continuación, se presentan algunos casos de proyectos que construyen IA Descentralizada:
Acurast: permite que las personas comunes conviertan dispositivos inactivos como teléfonos móviles en parte de una nube segura y descentralizada. Los usuarios obtienen recompensas al proporcionar capacidad de cálculo no utilizada. Los desarrolladores utilizan esta capacidad para ejecutar tareas sensibles a la privacidad, sin depender de los servidores de grandes empresas tecnológicas, creando un internet más privado y centrado en las personas.
OriginTrail: Funciona en una Descentralización de gráficos de conocimiento, conectando y organizando datos confiables en campos como la cadena de suministro y la educación. Es como un repositorio público de hechos, donde cualquier persona puede contribuir o verificar, pero ninguna empresa puede controlarlo. Esto ayuda a verificar la fuente de productos o la autenticidad de certificados, sin necesidad de depender de una entidad central.
Phala: Construyendo una capa de privacidad para Web3. Permite a los desarrolladores ejecutar contratos inteligentes en un entorno de computación confidencial, incluso cuando las aplicaciones utilizan datos sensibles ( como información de identidad o de salud ), estos datos permanecen privados. Se puede considerar como un espacio de trabajo seguro que los creadores de aplicaciones no pueden ver.
PEAQ: Proporciona infraestructura para la economía de máquinas. Ayuda a impulsar la infraestructura física descentralizada al permitir que las personas y los dispositivos obtengan recompensas al completar tareas reales. Una economía de trabajo temporal similar a la de las máquinas. Los robots pueden cargar vehículos eléctricos, o los sensores pueden informar sobre la calidad del aire, ambos pueden recibir recompensas a través de la red. PEAQ facilita la coordinación y la recompensa de este trabajo impulsado por máquinas.
Bittensor: Creó un mercado abierto donde los modelos de IA compiten y colaboran para ofrecer los mejores resultados. Cualquiera puede unirse a la red, contribuir con poder de cómputo, entrenar modelos o evaluar el rendimiento. El sistema recompensa las contribuciones valiosas a través de incentivos en tokens, creando una economía de IA autoconstruida, resistente a la censura y que no depende del control centralizado.
Perspectivas Futuras
La Descentralización de la IA no es solo una transformación tecnológica, sino también un cambio de valores. Desafía la noción de que la inteligencia debería 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 blockchain hace que todo esto sea posible. Al coordinar actualizaciones, proteger datos y recompensar a los contribuyentes, proporciona la base para sistemas de IA intrínsecamente transparentes. Algunas plataformas de blockchain han aumentado la infraestructura modular, permitiendo que redes especializadas sobresalgan en sus respectivas funciones, mientras se benefician de características nativas y mantienen la interoperabilidad sin fisuras en un ecosistema más amplio. Esta flexibilidad permite que los sistemas de IA descentralizados evolucionen y se expandan continuamente sin sacrificar la seguridad, el rendimiento o la autonomía del usuario.
Desde la computación confidencial hasta la Descentralización de la gestión de datos, el ecosistema blockchain ya cuenta con varios proyectos que ponen estos principios en práctica, y esto es solo el comienzo. El futuro de la inteligencia artificial descentralizada está lleno de posibilidades infinitas; se espera que transforme la forma en que interactuamos con la tecnología, creando un mundo inteligente más abierto, transparente y justo.