Divulgación: Las opiniones y opiniones expresadas aquí pertenecen únicamente al autor y no representan las opiniones y opiniones del editorial de Crypto.News.
En la superficie, AI y Blockchain comparten mucho en común. Ambas son tecnologías transformadoras con el potencial de remodelar cada industria que tocan. Ambos han atraído grandes cantidades de inversión, sin mencionar el bombo. Y ambas son herramientas contundentes cuya potencia completa solo se manifiesta cuando están astutamente agudizadas y manejadas con precisión.
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Cuando AI y Blockchain se combinan de manera inteligente, pueden lograr cosas maravillosas. La IA hace que el costo marginal de la inteligencia sea efectivamente cero, y Blockchain hace que el costo marginal de la coordinación sea efectivamente cero y, por lo tanto, abundante. Sistemas autónomos inteligentes. Marcos verificables para el rastreo de datos y la atribución de contenido. Economías circulares para asignar recursos digitales. Pero eso no es todo lo que la pareja trae a la mesa. Cuando Blockchain se combina juiciosamente con la inteligencia artificial, tiene la capacidad de abordar los defectos más preocupantes de este último. Porque no se equivoquen, la IA en su forma actual está plagada de ellos.
¿En quién confías?
La inteligencia artificial está revolucionando rápidamente las industrias, desde la automatización de tareas mundanas hasta elevar las experiencias de los clientes. Sin embargo, a medida que AI se incrusta más profundamente en la toma de decisiones críticas, desde la atención médica hasta el transporte, la transparencia y las alarmas de responsabilidad suena fuerte. El sesgo, la manipulación y las decisiones opacas amenazan con erosionar la confianza en la IA, socavando su vasto potencial. Aquí es donde blockchain tiene la oportunidad de brillar. Con un libro mayor descentralizado e inmutable que sirve como base para la verdad, la IA puede estar imbuida de la verificabilidad y la ética que falta actualmente. Blockchain aporta confianza a una tecnología que actualmente está despojada de la misma.
El sesgo de IA es como el cambio climático: en todas partes y, sin embargo, en ninguna parte. Imposible de refutar, pero a menudo difícil de decir. Ocasionalmente, la flagrancia es descarada, como la herramienta Gemini de Google que produce imágenes históricas muy inexactas. Sin embargo, más a menudo, todo lo que tenemos es la sensación de que algo no tiene capacidad para probarlo fácilmente, y mucho menos abordarlo (hace solo unas semanas, por ejemplo, Deepseek R1 afirmó que Trump era el presidente anterior de Estados Unidos). Y ni siquiera comencemos en “Fake de alineación”, en el que AI pretende complacer mientras mantiene encubierte su propia agenda.
Más allá del sesgo, los ataques de puerta trasera representan una amenaza más grave. Los actores maliciosos pueden incrustar los desencadenantes ocultos durante el entrenamiento, lo que hace que la IA se porte mal, dice, clasificando erróneamente las imágenes con patrones específicos, cuando se activan. Dichas vulnerabilidades corren el riesgo de comprometer los sistemas en tiempo real, sin una solución fácil. Es revelador que a medida que AI se vuelve más humana, hereda nuestros peores hábitos, incluida la capacidad de engañar y luego, cuando se presiona, para duplicar la mentira.
Una cosa es que una IA se arruine con la generación de imágenes; Otro para un algoritmo de conducción autónomo para ignorar una señal de alto. Y eso ni siquiera es lo peor que puede suceder cuando AI sale mal.
Un juego de alto riesgo
En campos de seguridad crítica como la aviación y la robótica, la IA confiable no es negociable. La aviación se basa cada vez más en la IA para la gestión del tráfico aéreo, el mantenimiento predictivo y los sistemas de piloto automático. Un paso en falso aquí debido a un algoritmo sesgado o pirateado podría ser fatal. Si bien la IA sobresale en la predicción de fallas mecánicas, ahorrando miles de millones en tiempo de inactividad, su confiabilidad exige supervisión. Las herramientas de diagnóstico de IA en la aviación pueden vacilar, malinterpretando datos si se entrenan en conjuntos defectuosos. La seguridad pública depende de la IA transparente y responsable: sin la confianza y las vidas están en juego.
Cuando los autos se inventaron por primera vez, los accidentes no eran raro, pero rara vez eran fatales debido a las bajas velocidades y la escasez de vehículos en las carreteras. Pero una vez que la industria del automóvil se puso al día y los motores se volvieron más potentes, se necesitaban medidas de seguridad para reducir los accidentes de tráfico. AI se encuentra actualmente en la etapa del Modelo T: un cambio de juego, pero uno cuya forma final aún no se ha realizado. Una vez que la inteligencia artificial cambia a Gear y llega a integrarse en todas partes, el riesgo de falla o sesgo se multiplica exponencialmente. Es por eso que ahora es el momento de actuar para arreglar los defectos de la IA, y es aquí donde blockchain puede resultar invaluable.
Responsabilidad como servicio
Blockchain trae responsabilidad a la inteligencia artificial. Su diseño descentralizado e inmutable puede registrar datos de capacitación, parámetros del modelo y registros de decisiones, lo que permite la verificación independiente de la integridad de la IA. Con cada paso dado por un modelo (entradas de datos, ciclos de entrenamiento, salidas) es auditable por cualquier persona e incapaz de esconderse detrás de la salsa secreta que son algos opacos, también conocidos como la proverbial caja negra.
En la actualidad, Blockchain hace este trabajo con nuestro dinero, proporcionando un registro de verdad que permite transferir miles de millones de dólares todos los días con una profunda confianza gracias a su verificabilidad pública. Esta misma transparencia puede garantizar que los modelos de IA no se manejen y permita el seguimiento del comportamiento errático de regreso a su fuente. No se trata de revisar manualmente cada acción de IA: se trata de tener la capacidad de hacerlo. Cuando todo está verificable, nada está oculto.
En sistemas descentralizados, múltiples nodos pueden validar las acciones de los agentes de IA, detectar anomalías como sesgo, puertas traseras o fallas a través del consenso, al igual que blockchain asegura redes de criptomonedas. Si una IA actúa de manera impredecible, los nodos pueden marcarlo y reemplazarlo, asegurando la corrección en tiempo real. Esta fusión de IA y blockchain descentralizadas construye un marco robusto para la confianza, convirtiendo los modelos opacos de “caja negra” en sistemas transparentes y verificables.
No olvides el gobierno
Hay otra cosa que Blockchain hace muy bien en el contexto de la IA, que aún no hemos abordado: la gobernanza. La IA sin gobernanza adecuada corre el riesgo de correr pícaros, tomando decisiones imposibles de rastrear que desvían el escrutinio. Blockchain responde esto con una estructura de gobernanza descentralizada que es responsable y (hay esa palabra nuevamente) verificable.
Los contratos inteligentes pueden codificar estándares éticos, aplicando la justicia y la transparencia en el desarrollo de la IA. Pueden exigir datos de capacitación imparciales o el incumplimiento de la bandera, deteniendo la implementación de un modelo hasta que se solucione. Blockchain también capacita a las partes interesadas, como los desarrolladores y usuarios para participar en la gobernanza, votando para dar forma a las reglas de la IA. Esta supervisión colectiva cuelga la extralimitación autónoma, fomentando la responsabilidad donde los sistemas tradicionales se quedan cortos.
Una relación simbiótica
Si bien Blockchain es la tecnología ideal para arreglar los defectos más atroces de la IA, es una relación que funciona en ambos sentidos. La inteligencia artificial, a su vez, está haciendo que el universo Onchain sea un lugar más seguro, más eficiente y, en última instancia, más rentable para trabajar y jugar. Pero ese es otro blog para otro momento. Lo que importa en el aquí y ahora es que si AI debe cumplir con todo su potencial, no solo se beneficia de blockchain, sino que lo necesita. De lo contrario, todos los problemas que vienen inclinados con AI: BIAS, puertas traseras y algoritmos opacos que se están locamente, amenazan con descarrilar el progreso.
Al registrar el funcionamiento interno de la IA en libros de contabilidad inmutable, Blockchain aborda el sesgo y la manipulación de frente, mientras que en arenas de alto riesgo como la aviación, refuerza la seguridad y la confianza. Si AI es el observador, escaneando nuestras bases de datos y analizando nuestros sistemas, Blockchain es el observador que lo observa. AI hace del mundo un lugar mejor e inteligente. Y cuando sus acciones e entradas se registran en el libro de contabilidad inmutable de Blockchain, también lo hace más justo y más abierto.
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Michael Heinrich
Michael Heinrich Es un graduado de Stanford que anteriormente trabajó en Garten como fundador y CEO. Michael, uno de los 100 mejores empresarios de 2022, ha publicado su trabajo en revistas que van desde Harvard Business Review hasta Hacking Conciencia. Mientras estaba en Stanford, fue nominado para trabajar con el Instituto de Investigación de Tecnología Industrial (ITRI) para transformar la educación empresarial taiwanesa. Su compañía anterior, Garten, fue aceptada en Ycombinator en 2016 y planteó múltiples rondas, finalmente logró el estatus de unicornio. Con 0G Labs, Michael lidera el desarrollo de la primera cadena de IA modular para admitir la verificación de datos fuera de la cadena.