En los últimos meses, el tema de "cripto × AI (la intersección de cripto e inteligencia artificial)" o "cripto + AI" (infraestructura de criptomonedas mejorada por inteligencia artificial) ha estado en el centro de atención. Muchas personas en la comunidad blockchain están entusiasmadas con esto, algunas son escépticas o aún no están convencidas, y otras lo están construyendo. Los proyectos en tiempo real en la intersección de blockchain y la inteligencia artificial han evolucionado y están surgiendo muchos proyectos nuevos.
Durante el año pasado, estuve realizando investigaciones en esta área, específicamente en relación con los agentes de inteligencia artificial que se ejecutan en la infraestructura blockchain. Algunos de nuestros colegas de la Fundación Ethereum, Flashbots y DeepMind, entre otros, han formado un grupo de investigación juntos. Seguimos ampliando los límites de la investigación aplicada para comprender y probar qué tipos de aplicaciones de agentes de IA son más adecuadas para blockchain y qué nueva infraestructura necesitamos para respaldarlas.
En este artículo, sostendré que la integración de la infraestructura blockchain y los agentes de inteligencia artificial es deseable y dará como resultado una Internet de agentes: una actualización del paradigma de interconexión actual, con incentivos mejorados y criptografía moderna, que nos permitirá cosechar los beneficios de una economía impulsada por agentes de inteligencia artificial con seguridad, eficiencia y potencial de colaboración sin precedentes.
Luego discutiré el camino para lograr este objetivo. Me centraré en casos de uso y aplicaciones a corto plazo, algunos de los cuales ya se están diseñando y desarrollando. Discutiré sus limitaciones y posibles mejoras, así como la investigación necesaria sobre IA y blockchain para desbloquear nuevos casos de uso en el mediano plazo.
Blockchain como backend de Internet proxy
Permítanme comenzar diciendo que el estilo de este argumento será especulativo pero pragmático. Blockchain y la inteligencia artificial son dos de las tecnologías que avanzan más rápidamente en la última década. Ambos han tenido un profundo impacto en la estructura de Internet y la sociedad humana. Por lo tanto, pintar una visión significativa de cómo se desarrollarán e interactuarán estas tecnologías requiere cierta especulación. Sin embargo, si bien la ley de expansión apunta claramente en la dirección de una mejora rápida, yo evitaría especulaciones a largo plazo sobre el AGI. (A pesar de todo el revuelo reciente, creo que estamos relativamente lejos de los AGI autónomos que mejoran a sí mismos, y no está claro qué forma tomarán).
Me centraré en el futuro a corto y medio plazo en el que la inteligencia artificial adopte la forma de asistentes y agentes humanos. De esta forma, la inteligencia artificial es una herramienta que sirve a la humanidad al facilitar la realización de actividades humanas o realizar nuevas actividades que sirvan a la humanidad.
Figura 1. Izquierda: Cronología conceptual de la evolución de la inteligencia artificial a medida que aumenta el rendimiento. Derecha: Diagrama de bloques de actividades humanas y actividades de diferentes formas de inteligencia artificial.
Los asistentes han existido en diversas formas a lo largo de los años, y los avances recientes en los LLM sugieren que una nueva generación de agentes de inteligencia artificial será más capaz que antes y progresará rápidamente. Aquí está mi definición práctica de un agente de IA:
Un programa informático que interactúa con el mundo. Detecta su entorno a través de sensores (datos de entrada), procesa los datos de forma autónoma (predicción y planificación) y toma medidas para lograr objetivos (acción).
Los agentes pueden verse limitados y aprender del entorno. Hoy en día, los agentes suelen especializarse en tipos específicos de información y tipos específicos de acciones. Por ejemplo, un chatbot (como ChatGPT) toma un mensaje de texto como entrada, puede usar alguna herramienta para generar una respuesta y responde con una salida de texto. Los robots comerciales, por otro lado, toman como entrada estados pasados del mercado, predicen estados futuros del mercado y acciones óptimas, y ejecutan operaciones. Los agentes pueden ser de diferentes tipos (por ejemplo, un chatbot es un LLM y un trading bot es un pequeño agente RL) y también se pueden combinar para realizar tareas. En el futuro, es posible que descubramos una arquitectura común que pueda entrenarse para manejar la mayoría de los casos de uso.
Blockchain tiene características únicas y deseables
Las cadenas de bloques públicas tienen un conjunto único de características que las hacen muy adecuadas para la comunicación e interacción de agentes de inteligencia artificial. Más adelante argumentaremos que forman uno de los mejores backends para respaldar la IA de los agentes.
Descentralización: un protocolo blockchain bien diseñado está descentralizado. Además, la descentralización es parte del espíritu de las comunidades que originalmente los construyeron y mejoraron. Está integrado en el protocolo y asegurado mediante la gobernanza.
Incentivos: una cadena de bloques bien diseñada tiene un mecanismo de incentivos sólido que impulsa la seguridad económica a través de activos nativos (por ejemplo, ETH en Ethereum). Además, los contratos inteligentes programables permiten que las aplicaciones utilicen activos nativos, emitan nuevos activos digitales con las propiedades deseadas y definan sus propios activos nativos y mecanismos de incentivos para sus participantes.
Apertura y componibilidad: la plataforma blockchain está abierta tanto a usuarios como a desarrolladores de aplicaciones. Además, las aplicaciones basadas en contratos inteligentes implementadas en blockchain heredan las mismas propiedades de apertura y componibilidad sin fricciones.
Garantías criptográficas: Blockchain aprovecha la criptografía moderna para proporcionar un nivel único de seguridad, auditabilidad y privacidad programable. Como resultado, minimizan la confianza y son más seguros que los sistemas heredados. Tenga en cuenta que los ataques a blockchain provienen de vulnerabilidades de contratos inteligentes, que son inevitables en las primeras etapas de la tecnología. A medida que la tecnología madura, se vuelve más robusta y segura, un atributo que los sistemas tradicionales que dependen de la confianza humana no tienen.
Podemos contrastar esto con la Internet tradicional, que sólo tiene descentralización. Los protocolos de capa base como TCP/IP o SMTP son abiertos, pero casi todas las aplicaciones creadas sobre ellos son propietarias. Esto hace que Internet sea menos componible, lo que creemos que es una propiedad clave para diseñar protocolos de interacción de agentes. Además, Internet carece por completo de incentivos y de criptografía moderna en la capa de protocolo.
A continuación, presentamos un modelo económico ideal en el que humanos y agentes cooperan, y mostramos que requiere el conjunto completo de características proporcionadas por los protocolos blockchain.
Beneficios de Blockchain para los agentes de IA
Avance rápido unos años. Supongamos que llegamos a una era en la que los agentes de IA puedan realizar una gran cantidad de actividades humanas y tengan suficientes capacidades de planificación y toma de decisiones. También pueden realizar tareas de forma autónoma, posiblemente en cooperación con otros agentes. Los agentes están ampliamente desplegados en la sociedad y llevan a cabo actividades de alto valor potencial para los humanos, ya sean sociales o financieros.
Estas son algunas de las propiedades/deseos que queremos que tengan estos sistemas de inteligencia artificial de agentes y sus interacciones con los humanos, y cómo blockchain puede hacerlo posible.
Requisitos del sistema del agente
Coherencia: ciertos aspectos de la coherencia de los agentes, como el aprendizaje de valores, la explicabilidad y la manipulabilidad, dependen del diseño de la IA y de los procesos de capacitación que, en su mayor parte, no aprovechan directamente las cadenas de bloques. Sin embargo, la apertura y la componibilidad de las aplicaciones blockchain pueden brindar oportunidades únicas para hacer que la actividad de los agentes sea clara, monitoreada automáticamente y atribuible, lo cual es clave para la distribución de incentivos y la coordinación del sistema de agentes.
Seguridad: Blockchain está diseñado para brindar confiabilidad y seguridad con suposiciones mínimas de confianza en un entorno adverso donde el valor es enorme. Los agentes que interactúan a través de aplicaciones de contratos inteligentes heredan estas poderosas propiedades. Además, los avances de la criptografía moderna, como las pruebas de conocimiento cero, brindan superpotencia para las aplicaciones de contratos inteligentes. Por ejemplo, las aplicaciones pueden requerir pruebas de cálculos confidenciales, mientras que los pesos y las entradas de los agentes pueden permanecer privados. Los contratos inteligentes confiables también son herramientas ideales para limitar el espacio de acción de los agentes y establecer permisos predeterminados y condicionales.
Descubrimiento: la apertura del entorno entre aplicaciones permite un enrutamiento de solicitudes más completo basado en el estado de la aplicación y el rendimiento pasado del agente, que se puede observar completamente. Es fácil imaginar agentes acumulando reputaciones de manera creíble en función de su historial de acciones, que luego se utilizan de forma programática para clasificar tareas y descubrir a los mejores agentes.
Eficiencia: La infraestructura Blockchain mejora la autonomía de los agentes al permitirles tomar decisiones importantes, incluidos pagos, sin intervención humana directa y a bajo costo.
Deseo humano
Control y privacidad programable: Blockchain permite a los humanos poseer y mantener el control directamente sobre sus agentes, sin necesidad de intermediarios. Los datos personales se pueden mantener privados, con acceso controlado condicionalmente mediante dispositivos criptográficos, desde computación totalmente privada (TEE/FHE) hasta el intercambio programable de atributos seleccionados a través de pruebas zk.
Propiedad y equidad: las personas pueden establecer acuerdos para poseer y administrar agentes conjuntamente. Las recompensas por el trabajo de los agentes se pueden asignar mediante programación desde tan solo un centavo. La equidad se puede medir y mejorar mediante actualizaciones de protocolos y gobernanza democrática. La infraestructura blockchain combinada con las modernas soluciones de identidad que se están desarrollando también puede respaldar y automatizar ambiciosas iniciativas de distribución como la Renta Básica Universal (o RBU), una importante aplicación a largo plazo.
Breve introducción a la cadena de suministro de IA
Vale la pena señalar que, además de la comunicación y la interoperabilidad, la infraestructura blockchain también puede beneficiar a toda la cadena de suministro de producción de modelos (recopilación de datos, curación de datos, capacitación, ajuste). Se están desarrollando muchas aplicaciones, incluidos múltiples protocolos de recopilación de datos y mercados informáticos. Son una parte importante de la pila de IA descentralizada, pero no los discutiremos aquí.
Regulación y gobernanza global
Blockchain proporciona una variedad de protocolos en los que se puede confiar en una amplia gama de reglas y controles. En mi opinión, esta es una oportunidad única para la regulación global de los mercados y aplicaciones de IA, permitiendo auditorías y controles de cumplimiento sencillos. La transparencia entre protocolos también facilita la identificación de desviaciones y la implementación de soluciones correctivas en tiempo real, lo que no es posible en los sistemas heredados.
Riesgos y costos de la infraestructura Blockchain
La apertura no siempre es deseable cuando se capacita a agentes de IA para que tomen decisiones sensibles e impactantes. Por ejemplo, implementar un modelo abierto para decisiones de suscripción de seguros puede exponer las vulnerabilidades del modelo y aumentar la probabilidad de ataque/explotación.
Una solución podría ser utilizar criptografía moderna para mantener la privacidad del agente pero sus acciones públicas. Sin embargo, los ataques adversarios de aprendizaje automático de caja negra todavía son posibles y, en general, los esquemas criptográficos para cálculos de aprendizaje automático seguros pero verificables son costosos, lo que agrega una sobrecarga al ya costoso proceso de capacitación. Esta es una de las áreas de investigación más importantes en la intersección de la seguridad de la IA y la cadena de bloques. Necesitamos hacerlo técnica y económicamente viable en la práctica. Una innovación reciente son las pruebas optimistas para la informática ML, que analizo a continuación.
Otro riesgo que se ha discutido es que los oráculos basados en LLM reduzcan el umbral de implementación que puede asignar correctamente incentivos a acciones potencialmente dañinas en el mundo real. Esto todavía no es posible hoy en día, pero se deben realizar más investigaciones sobre cómo habilitar casos de uso positivos y cómo detectar y prevenir comportamientos dañinos.
Los sistemas basados en blockchain pueden crecer para satisfacer la demanda
Una pregunta que a menudo surge en la mente de las personas que no están familiarizadas con el estado actual de los sistemas blockchain es si están preparados para soportar la carga que conlleva una mayor actividad de los usuarios.
Este ha sido el foco de la I+D de blockchain durante al menos los últimos cinco años, y hoy nos encontramos en un punto de inflexión con muchas soluciones en línea y una escalabilidad cada vez mayor en órdenes de magnitud. Por ejemplo, Ethereum y su cadena de bloques de capa 2 heredan una seguridad económica completa y soluciones de disponibilidad de datos escalables y pronto podrán manejar decenas de miles de transacciones por segundo (TPS). Están surgiendo nuevas cadenas que aprovechan el paralelismo para procesar cientos de miles de transacciones por segundo. Las soluciones de secuenciación compartidas y los puentes de seguridad permitirán que las aplicaciones implementadas en diferentes dominios interoperen de forma segura y eficiente. Los avances en la agregación de prueba de conocimiento cero abaratarán las transacciones y permitirán nuevos tipos de computación fuera de la cadena y sistemas híbridos que hacen que las compensaciones de seguridad sean más efectivas.
A medida que todas estas innovaciones de infraestructura maduren en los próximos años, no hay duda de que los ecosistemas blockchain maduros podrán soportar rendimientos muy altos, desde decenas de miles de TPS por segundo en la actualidad hasta costos por transacción extremadamente bajos de cientos. TPS.
El camino hacia la Internet proxy
La imagen de arriba es un mapa del tesoro que representa los tres pasos principales en el camino hacia Internet proxy.
Exploremos uno por uno.
Mejorar las aplicaciones descentralizadas actuales
El primer paso es mejorar las aplicaciones blockchain actuales con IA. La IA ya está desempeñando un papel en las finanzas descentralizadas (DeFi), que es, con diferencia, la categoría de aplicaciones más popular. Esto toma la forma de modelos especializados que monitorean constantemente las condiciones del mercado para tomar acciones específicas. Por ejemplo: bots comerciales, bots de liquidación, bots de enrutamiento, bots de arbitraje estadístico y, en general, bots que ejecutan estrategias diseñadas para extraer ganancias (también conocidas como MEV) de los flujos comerciales de los usuarios.
A medida que la economía blockchain se basa en la base actual de DeFi, es un lugar natural para comenzar a discutir oportunidades para aprovechar la inteligencia artificial.
Mejora de DeFi
Los protocolos blockchain actualmente están automatizados, pero la interfaz con ellos es muy manual, a veces complicada y, a menudo, ineficiente. La IA tiene el potencial de convertirse en una nueva interfaz que conecte a los humanos y los mercados en cadena, mediada por agentes inteligentes. Hay al menos tres áreas donde existen oportunidades específicas para mejorar los protocolos actuales.
Coincidencia de intenciones del usuario: los usuarios interactúan con agentes de IA para comunicarse y, a veces, construir/refinar sus intenciones, y la IA los relaciona con una serie de acciones en cadena que le confía el usuario. Las intenciones toman la forma de un objetivo y múltiples salvaguardas, y las acciones pueden ser una sola transacción o un plan estructurado ejecutado en una escala de tiempo más larga. Un ejemplo de intención simple es
“Quiero obtener X unidades del token Y a un precio no superior a $Z” o
“Quiero invertir Z$ por mes en proyectos de Ethereum Layer 2 durante los próximos seis meses”, o
“Quiero volver a apostar mi $ETH en EigenLayer y delegarlo a AVS con una APR de al menos X% y un factor de riesgo de como máximo Y%”.
Si bien el primer ejemplo solo requiere unas pocas operaciones, otros ejemplos requieren un plan, un plan para ejecutar múltiples operaciones dentro del plan, múltiples fuentes de precios, modelos predictivos de riesgo y recompensa e información contextual.
Planificación de acciones y enrutamiento: la infraestructura para enviar transacciones en la cadena de bloques Ethereum se ha vuelto más madura y sofisticada. Ahora existen diferentes rutas optimizadas para diferentes deseos: seguridad, velocidad, rentabilidad, privacidad. Incluso existe un protocolo diseñado para facilitar el despliegue de nuevas rutas. De manera similar a lo que hacen los agregadores DEX actuales para los intercambios individuales, se pueden diseñar algoritmos de enrutamiento más avanzados que también tengan en cuenta el contexto más amplio de la cadena de suministro comercial y diversas aplicaciones. Especialmente cuando se planifican estrategias a largo plazo en nombre de los usuarios o aplicaciones de Capa 2 que compran servicios en protocolos de Capa 1, el margen de acción es considerable y se expande a medida que se implementan nuevos mecanismos. Por ejemplo, el mejor plan para optimizar la cartera de usuarios podría ser redistribuir parcialmente sus fondos a una Capa 2 más barata y ejecutar sus inversiones allí.
Fondos compartidos y grupos de activos: cree y administre fondos donde muchas personas reúnen recursos, logran objetivos y luego delegan la ejecución a agentes de IA. Esto requiere aspectos de coincidencia de intenciones y planificación de acciones, así como mecanismos de propiedad compartida que blockchain puede proporcionar de manera única. Por ejemplo, una versión moderna de un agente de colección de arte digital necesitará todas estas capacidades y también aprovechará el contexto más rico proporcionado por la última generación de LLM, tanto para sintetizar las preferencias de la comunidad como para identificar los activos que coincidan con ellas.
En todos estos casos, tenemos un ser humano o una comunidad dominante que subcontrata acciones de alto valor en la cadena a algún agente que se ejecuta fuera de la cadena. Por tanto, existe una gran necesidad de garantías de inferencia. Esto puede lograrse de dos formas:
Ejecutar una red proxy fuera de la cadena, con sus propios supuestos de seguridad. Por ejemplo, aproveche la seguridad económica de los activos en la cadena ancla o la seguridad económica de ETH volviendo a apostar o ejecutando L1 con incentivos especialmente diseñados.
Utilice contratos inteligentes en cadena para diseñar protocolos de orquestación de agentes que requieran pruebas de inferencia para garantizar la validez de la operación. Esto se puede lograr mediante zkML (zk-proofs) u opML (pruebas optimistas). Ambas áreas están progresando rápidamente, pero opML es una solución muy interesante para asegurar económicamente ejecuciones de LLM a gran escala, lo cual es imposible o tiene un costo prohibitivo hoy en día usando pruebas zk criptográficamente seguras.
Acuerdo de servicio de IA
Una categoría relacionada es la mejora de la infraestructura de protocolos con agentes autónomos en lugar de aplicaciones minoristas. La mayoría de las aplicaciones aquí son similares a productos basados en agentes creados para servicios comerciales tradicionales, pero estos agentes pueden aprovechar la apertura, la vitalidad y la riqueza de datos de blockchain.
Por ejemplo, agentes que actúan como auditores/probadores de seguridad de contratos inteligentes, agentes de análisis y servicios automatizados de gestión financiera y de riesgos. Las empresas centradas en Web3 ya ofrecen varios tipos de servicios de este tipo, pero los avances en la autonomía de los agentes y la prueba de inferencia ahora ofrecen la oportunidad de descentralizar y eliminar la confianza de los servicios críticos a las operaciones de protocolo.
Una nueva área de aplicación es la gestión de contenidos. Con el auge de las redes sociales descentralizadas como Farcaster y Lens, han surgido nuevas oportunidades para la automatización de agentes/gestión de intermediarios. Sin embargo, estos requieren la creación de nuevos mecanismos para orquestar la colaboración de los agentes que ahora describimos.
Crear un nuevo mecanismo de servicio de agencia
Podemos aprovechar el superpoder de blockchain para crear dispositivos de compromiso confiables para implementar nuevas aplicaciones y nuevos mecanismos de mercado que aprovechen directamente a los usuarios agentes. A partir de aquí comenzaremos a observar el poder de coordinar a muchos agentes para brindar nuevos servicios. Discutimos este tema en detalle en nuestro artículo reciente y aquí quiero centrarme en algunas aplicaciones específicas.
Mercado de predicción de IA
La aplicación más interesante y concreta a corto plazo son los mercados de predicción de IA. DeFi desbloquea la capacidad de comercializar activos de cola larga en la cadena de bloques, como tokens de utilidad de pequeños protocolos, que no pueden comercializarse en los mercados tradicionales porque la infraestructura para respaldarlos es demasiado costosa para operar. Los mercados de predicción de IA tienen el potencial de hacer lo mismo con los activos de cola ultralarga. Los resultados de los eventos más pequeños que interesan a la gente se pueden tokenizar y comercializar. Para que estos mercados funcionen, necesitan:
Descubrimiento eficiente de precios: Incluye liquidez significativa y grandes volúmenes para agregar información.
Soluciones de mercado creíbles: Los mercados requieren soluciones creíbles y eficientes.
La IA puede automatizar estas operaciones haciendo que agentes comerciales profesionales consulten a los LLM para obtener estimaciones de probabilidad de eventos y luego realizar apuestas, como se ha visto en competencias recientes a gran escala. También se ha sugerido que se podrían utilizar protocolos de disputas de múltiples rondas para la resolución automatizada del mercado, utilizando LLM en las primeras rondas e involucrando solo a humanos en los casos que escalan a rondas posteriores.
Una vez que estos mercados funcionan, se convierten en una nueva primitiva para evaluar pequeñas incertidumbres con total autonomía, sin depender de una autoridad central que pueda enfrentar amenazas o sesgos a la seguridad. Sobre esta base se pueden crear varias aplicaciones: microseguros, productos financieros, moderación de contenidos en redes sociales descentralizadas, filtrado de spam, etc.
Proporcionar rutas confiables y eficientes para modelos especializados
Hoy en día, la mayoría de las interacciones humanas y de IA están aisladas en entornos propietarios con modelos comunes, ya sean modelos de “frontera” cerrada (modelos pesados) o modelos abiertos (modelos ligeros). Sin embargo, el éxito inicial de la Tienda GPT, y de los agregadores por igual, apunta a un mundo en el que el modelo interactivo anterior es sólo el punto de entrada a una vasta oferta de GPT con capacidades y experiencia de agencia (es decir, pronto pasaremos de explicar las reglas de poker hasta jugar poker, desde la planificación hasta la reserva del viaje completo).
En ese mundo, existe una clara necesidad de enrutar de manera eficiente las sesiones de los usuarios al modelo especializado que mejor sirva a sus intenciones. Cuando los agentes realizan transacciones en nombre de los usuarios, se puede extraer una cantidad significativa de valor de los usuarios del servicio. Ya sea en el lado del enrutador/intermediario (extracción de renta) o en el lado del modelo de terminal (resultados falsos positivos/rendimiento para obtener más tráfico), existe un incentivo para extraer valor. Por lo tanto, existe una clara necesidad de un mecanismo de enrutamiento confiable y un mercado donde los proveedores de servicios compitan para satisfacer las preferencias de los usuarios. Esta es un área de aplicación próxima que me entusiasma mucho.
Crear bloques de construcción para nuevos mercados
A medida que se implementen más agentes con habilidades especializadas y se acumule historial en la cadena, se podrán desarrollar los componentes básicos de una infraestructura más sólida. Por ejemplo, protocolos de descubrimiento de agentes, incluida la reputación basada en resultados anteriores y clasificaciones de agentes, ofertas automáticas de microservicios basadas en resultados previstos y más.
Se trata de un proceso iterativo que tardará años en implementarse por completo, con nuevas iteraciones de comunicaciones, reputación e infraestructura de intercambio evolucionando a medida que se crea cada nueva ola de protocolos de servicios proxy. El objetivo final será el sistema más eficiente de mecanismos de coordinación digital, extremadamente conveniente y gratuito, que se convertirá en la columna vertebral de una parte cada vez mayor de la economía mundial. En última instancia, a medida que las capacidades de los agentes sigan aumentando y se automaticen más actividades del mundo real, podemos esperar que la mayoría de las transacciones socioeconómicas se resuelvan en esta infraestructura.
Ampliación de la propiedad y la gobernanza compartidas
Una vez que esté a escala, será fundamental abordar cuestiones como la propiedad compartida, la distribución del valor justo y la gobernanza de los sistemas de producción de agentes inteligentes. Blockchain proporciona la base para implementar esta solución. Hoy nos encontramos en las primeras etapas de experimentación, pero están surgiendo algunos modelos interesantes. Tenemos dos extremos:
Propiedad directa y gobernanza mínima: este es un modelo en el que se minimiza la gobernanza del protocolo, similar a Bitcoin. El protocolo es mínimo y relativamente fijo. El mecanismo de propiedad de recursos/activos proxy es simple: los activos proxy son propiedad directa de sus creadores y acumulan valor en proporción a su uso. Existe un token de red nativo que puede usarse simplemente como utilidad, pago de servicios y como un valioso activo de capital para recompensar las contribuciones.
Propiedad compartida y gobernanza DAO: el otro extremo es un protocolo más rico, más parecido a las aplicaciones que vemos hoy en Ethereum. Existe una rica especificación de protocolo cuyos parámetros se pueden cambiar mediante un proceso de gobernanza explícito. Los tokens nativos se pueden utilizar para la gobernanza y tienen mecanismos de incentivos más completos que permiten la propiedad compartida de diferentes componentes del sistema.
El primero es similar a lo que está experimentando Morfeo, y el segundo es similar a Olas, ambos primeros intentos de construir una economía de agentes autónomos. Todavía estamos en las primeras etapas de estos nuevos tipos de protocolos basados en agentes, y habrá nuevas aplicaciones y nuevas capacidades que pueden cambiar la forma en que se diseñan los modelos de incentivos y propiedad. Estos son sólo dos ejemplos muy diferentes que ilustran la amplia gama de soluciones disponibles para los diseñadores de protocolos. Finalmente, tenga en cuenta que existen problemas similares en otros niveles de la pila de IA más allá de la economía de agentes, y se pueden utilizar soluciones similares para incentivar la capacitación, los datos y los servicios de infraestructura de IA.
Ver originales
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Actualización del paradigma del cifrado y la integración de la IA: creando una nueva era de Internet proxy
Escrito por Davide Crapis
Compilado por: Deep Wave TechFlow
En los últimos meses, el tema de "cripto × AI (la intersección de cripto e inteligencia artificial)" o "cripto + AI" (infraestructura de criptomonedas mejorada por inteligencia artificial) ha estado en el centro de atención. Muchas personas en la comunidad blockchain están entusiasmadas con esto, algunas son escépticas o aún no están convencidas, y otras lo están construyendo. Los proyectos en tiempo real en la intersección de blockchain y la inteligencia artificial han evolucionado y están surgiendo muchos proyectos nuevos.
Durante el año pasado, estuve realizando investigaciones en esta área, específicamente en relación con los agentes de inteligencia artificial que se ejecutan en la infraestructura blockchain. Algunos de nuestros colegas de la Fundación Ethereum, Flashbots y DeepMind, entre otros, han formado un grupo de investigación juntos. Seguimos ampliando los límites de la investigación aplicada para comprender y probar qué tipos de aplicaciones de agentes de IA son más adecuadas para blockchain y qué nueva infraestructura necesitamos para respaldarlas.
En este artículo, sostendré que la integración de la infraestructura blockchain y los agentes de inteligencia artificial es deseable y dará como resultado una Internet de agentes: una actualización del paradigma de interconexión actual, con incentivos mejorados y criptografía moderna, que nos permitirá cosechar los beneficios de una economía impulsada por agentes de inteligencia artificial con seguridad, eficiencia y potencial de colaboración sin precedentes.
Luego discutiré el camino para lograr este objetivo. Me centraré en casos de uso y aplicaciones a corto plazo, algunos de los cuales ya se están diseñando y desarrollando. Discutiré sus limitaciones y posibles mejoras, así como la investigación necesaria sobre IA y blockchain para desbloquear nuevos casos de uso en el mediano plazo.
Blockchain como backend de Internet proxy
Permítanme comenzar diciendo que el estilo de este argumento será especulativo pero pragmático. Blockchain y la inteligencia artificial son dos de las tecnologías que avanzan más rápidamente en la última década. Ambos han tenido un profundo impacto en la estructura de Internet y la sociedad humana. Por lo tanto, pintar una visión significativa de cómo se desarrollarán e interactuarán estas tecnologías requiere cierta especulación. Sin embargo, si bien la ley de expansión apunta claramente en la dirección de una mejora rápida, yo evitaría especulaciones a largo plazo sobre el AGI. (A pesar de todo el revuelo reciente, creo que estamos relativamente lejos de los AGI autónomos que mejoran a sí mismos, y no está claro qué forma tomarán).
Me centraré en el futuro a corto y medio plazo en el que la inteligencia artificial adopte la forma de asistentes y agentes humanos. De esta forma, la inteligencia artificial es una herramienta que sirve a la humanidad al facilitar la realización de actividades humanas o realizar nuevas actividades que sirvan a la humanidad.
Figura 1. Izquierda: Cronología conceptual de la evolución de la inteligencia artificial a medida que aumenta el rendimiento. Derecha: Diagrama de bloques de actividades humanas y actividades de diferentes formas de inteligencia artificial.
Los asistentes han existido en diversas formas a lo largo de los años, y los avances recientes en los LLM sugieren que una nueva generación de agentes de inteligencia artificial será más capaz que antes y progresará rápidamente. Aquí está mi definición práctica de un agente de IA:
Un programa informático que interactúa con el mundo. Detecta su entorno a través de sensores (datos de entrada), procesa los datos de forma autónoma (predicción y planificación) y toma medidas para lograr objetivos (acción).
Los agentes pueden verse limitados y aprender del entorno. Hoy en día, los agentes suelen especializarse en tipos específicos de información y tipos específicos de acciones. Por ejemplo, un chatbot (como ChatGPT) toma un mensaje de texto como entrada, puede usar alguna herramienta para generar una respuesta y responde con una salida de texto. Los robots comerciales, por otro lado, toman como entrada estados pasados del mercado, predicen estados futuros del mercado y acciones óptimas, y ejecutan operaciones. Los agentes pueden ser de diferentes tipos (por ejemplo, un chatbot es un LLM y un trading bot es un pequeño agente RL) y también se pueden combinar para realizar tareas. En el futuro, es posible que descubramos una arquitectura común que pueda entrenarse para manejar la mayoría de los casos de uso.
Blockchain tiene características únicas y deseables
Las cadenas de bloques públicas tienen un conjunto único de características que las hacen muy adecuadas para la comunicación e interacción de agentes de inteligencia artificial. Más adelante argumentaremos que forman uno de los mejores backends para respaldar la IA de los agentes.
Podemos contrastar esto con la Internet tradicional, que sólo tiene descentralización. Los protocolos de capa base como TCP/IP o SMTP son abiertos, pero casi todas las aplicaciones creadas sobre ellos son propietarias. Esto hace que Internet sea menos componible, lo que creemos que es una propiedad clave para diseñar protocolos de interacción de agentes. Además, Internet carece por completo de incentivos y de criptografía moderna en la capa de protocolo.
A continuación, presentamos un modelo económico ideal en el que humanos y agentes cooperan, y mostramos que requiere el conjunto completo de características proporcionadas por los protocolos blockchain.
Beneficios de Blockchain para los agentes de IA
Avance rápido unos años. Supongamos que llegamos a una era en la que los agentes de IA puedan realizar una gran cantidad de actividades humanas y tengan suficientes capacidades de planificación y toma de decisiones. También pueden realizar tareas de forma autónoma, posiblemente en cooperación con otros agentes. Los agentes están ampliamente desplegados en la sociedad y llevan a cabo actividades de alto valor potencial para los humanos, ya sean sociales o financieros.
Estas son algunas de las propiedades/deseos que queremos que tengan estos sistemas de inteligencia artificial de agentes y sus interacciones con los humanos, y cómo blockchain puede hacerlo posible.
Requisitos del sistema del agente
Deseo humano
Breve introducción a la cadena de suministro de IA
Vale la pena señalar que, además de la comunicación y la interoperabilidad, la infraestructura blockchain también puede beneficiar a toda la cadena de suministro de producción de modelos (recopilación de datos, curación de datos, capacitación, ajuste). Se están desarrollando muchas aplicaciones, incluidos múltiples protocolos de recopilación de datos y mercados informáticos. Son una parte importante de la pila de IA descentralizada, pero no los discutiremos aquí.
Regulación y gobernanza global
Blockchain proporciona una variedad de protocolos en los que se puede confiar en una amplia gama de reglas y controles. En mi opinión, esta es una oportunidad única para la regulación global de los mercados y aplicaciones de IA, permitiendo auditorías y controles de cumplimiento sencillos. La transparencia entre protocolos también facilita la identificación de desviaciones y la implementación de soluciones correctivas en tiempo real, lo que no es posible en los sistemas heredados.
Riesgos y costos de la infraestructura Blockchain
La apertura no siempre es deseable cuando se capacita a agentes de IA para que tomen decisiones sensibles e impactantes. Por ejemplo, implementar un modelo abierto para decisiones de suscripción de seguros puede exponer las vulnerabilidades del modelo y aumentar la probabilidad de ataque/explotación.
Una solución podría ser utilizar criptografía moderna para mantener la privacidad del agente pero sus acciones públicas. Sin embargo, los ataques adversarios de aprendizaje automático de caja negra todavía son posibles y, en general, los esquemas criptográficos para cálculos de aprendizaje automático seguros pero verificables son costosos, lo que agrega una sobrecarga al ya costoso proceso de capacitación. Esta es una de las áreas de investigación más importantes en la intersección de la seguridad de la IA y la cadena de bloques. Necesitamos hacerlo técnica y económicamente viable en la práctica. Una innovación reciente son las pruebas optimistas para la informática ML, que analizo a continuación.
Otro riesgo que se ha discutido es que los oráculos basados en LLM reduzcan el umbral de implementación que puede asignar correctamente incentivos a acciones potencialmente dañinas en el mundo real. Esto todavía no es posible hoy en día, pero se deben realizar más investigaciones sobre cómo habilitar casos de uso positivos y cómo detectar y prevenir comportamientos dañinos.
Los sistemas basados en blockchain pueden crecer para satisfacer la demanda
Una pregunta que a menudo surge en la mente de las personas que no están familiarizadas con el estado actual de los sistemas blockchain es si están preparados para soportar la carga que conlleva una mayor actividad de los usuarios.
Este ha sido el foco de la I+D de blockchain durante al menos los últimos cinco años, y hoy nos encontramos en un punto de inflexión con muchas soluciones en línea y una escalabilidad cada vez mayor en órdenes de magnitud. Por ejemplo, Ethereum y su cadena de bloques de capa 2 heredan una seguridad económica completa y soluciones de disponibilidad de datos escalables y pronto podrán manejar decenas de miles de transacciones por segundo (TPS). Están surgiendo nuevas cadenas que aprovechan el paralelismo para procesar cientos de miles de transacciones por segundo. Las soluciones de secuenciación compartidas y los puentes de seguridad permitirán que las aplicaciones implementadas en diferentes dominios interoperen de forma segura y eficiente. Los avances en la agregación de prueba de conocimiento cero abaratarán las transacciones y permitirán nuevos tipos de computación fuera de la cadena y sistemas híbridos que hacen que las compensaciones de seguridad sean más efectivas.
A medida que todas estas innovaciones de infraestructura maduren en los próximos años, no hay duda de que los ecosistemas blockchain maduros podrán soportar rendimientos muy altos, desde decenas de miles de TPS por segundo en la actualidad hasta costos por transacción extremadamente bajos de cientos. TPS.
El camino hacia la Internet proxy
La imagen de arriba es un mapa del tesoro que representa los tres pasos principales en el camino hacia Internet proxy.
Exploremos uno por uno.
Mejorar las aplicaciones descentralizadas actuales
El primer paso es mejorar las aplicaciones blockchain actuales con IA. La IA ya está desempeñando un papel en las finanzas descentralizadas (DeFi), que es, con diferencia, la categoría de aplicaciones más popular. Esto toma la forma de modelos especializados que monitorean constantemente las condiciones del mercado para tomar acciones específicas. Por ejemplo: bots comerciales, bots de liquidación, bots de enrutamiento, bots de arbitraje estadístico y, en general, bots que ejecutan estrategias diseñadas para extraer ganancias (también conocidas como MEV) de los flujos comerciales de los usuarios.
A medida que la economía blockchain se basa en la base actual de DeFi, es un lugar natural para comenzar a discutir oportunidades para aprovechar la inteligencia artificial.
Mejora de DeFi
Los protocolos blockchain actualmente están automatizados, pero la interfaz con ellos es muy manual, a veces complicada y, a menudo, ineficiente. La IA tiene el potencial de convertirse en una nueva interfaz que conecte a los humanos y los mercados en cadena, mediada por agentes inteligentes. Hay al menos tres áreas donde existen oportunidades específicas para mejorar los protocolos actuales.
En todos estos casos, tenemos un ser humano o una comunidad dominante que subcontrata acciones de alto valor en la cadena a algún agente que se ejecuta fuera de la cadena. Por tanto, existe una gran necesidad de garantías de inferencia. Esto puede lograrse de dos formas:
Acuerdo de servicio de IA
Una categoría relacionada es la mejora de la infraestructura de protocolos con agentes autónomos en lugar de aplicaciones minoristas. La mayoría de las aplicaciones aquí son similares a productos basados en agentes creados para servicios comerciales tradicionales, pero estos agentes pueden aprovechar la apertura, la vitalidad y la riqueza de datos de blockchain.
Por ejemplo, agentes que actúan como auditores/probadores de seguridad de contratos inteligentes, agentes de análisis y servicios automatizados de gestión financiera y de riesgos. Las empresas centradas en Web3 ya ofrecen varios tipos de servicios de este tipo, pero los avances en la autonomía de los agentes y la prueba de inferencia ahora ofrecen la oportunidad de descentralizar y eliminar la confianza de los servicios críticos a las operaciones de protocolo.
Una nueva área de aplicación es la gestión de contenidos. Con el auge de las redes sociales descentralizadas como Farcaster y Lens, han surgido nuevas oportunidades para la automatización de agentes/gestión de intermediarios. Sin embargo, estos requieren la creación de nuevos mecanismos para orquestar la colaboración de los agentes que ahora describimos.
Crear un nuevo mecanismo de servicio de agencia
Podemos aprovechar el superpoder de blockchain para crear dispositivos de compromiso confiables para implementar nuevas aplicaciones y nuevos mecanismos de mercado que aprovechen directamente a los usuarios agentes. A partir de aquí comenzaremos a observar el poder de coordinar a muchos agentes para brindar nuevos servicios. Discutimos este tema en detalle en nuestro artículo reciente y aquí quiero centrarme en algunas aplicaciones específicas.
Mercado de predicción de IA
La aplicación más interesante y concreta a corto plazo son los mercados de predicción de IA. DeFi desbloquea la capacidad de comercializar activos de cola larga en la cadena de bloques, como tokens de utilidad de pequeños protocolos, que no pueden comercializarse en los mercados tradicionales porque la infraestructura para respaldarlos es demasiado costosa para operar. Los mercados de predicción de IA tienen el potencial de hacer lo mismo con los activos de cola ultralarga. Los resultados de los eventos más pequeños que interesan a la gente se pueden tokenizar y comercializar. Para que estos mercados funcionen, necesitan:
La IA puede automatizar estas operaciones haciendo que agentes comerciales profesionales consulten a los LLM para obtener estimaciones de probabilidad de eventos y luego realizar apuestas, como se ha visto en competencias recientes a gran escala. También se ha sugerido que se podrían utilizar protocolos de disputas de múltiples rondas para la resolución automatizada del mercado, utilizando LLM en las primeras rondas e involucrando solo a humanos en los casos que escalan a rondas posteriores.
Una vez que estos mercados funcionan, se convierten en una nueva primitiva para evaluar pequeñas incertidumbres con total autonomía, sin depender de una autoridad central que pueda enfrentar amenazas o sesgos a la seguridad. Sobre esta base se pueden crear varias aplicaciones: microseguros, productos financieros, moderación de contenidos en redes sociales descentralizadas, filtrado de spam, etc.
Proporcionar rutas confiables y eficientes para modelos especializados
Hoy en día, la mayoría de las interacciones humanas y de IA están aisladas en entornos propietarios con modelos comunes, ya sean modelos de “frontera” cerrada (modelos pesados) o modelos abiertos (modelos ligeros). Sin embargo, el éxito inicial de la Tienda GPT, y de los agregadores por igual, apunta a un mundo en el que el modelo interactivo anterior es sólo el punto de entrada a una vasta oferta de GPT con capacidades y experiencia de agencia (es decir, pronto pasaremos de explicar las reglas de poker hasta jugar poker, desde la planificación hasta la reserva del viaje completo).
En ese mundo, existe una clara necesidad de enrutar de manera eficiente las sesiones de los usuarios al modelo especializado que mejor sirva a sus intenciones. Cuando los agentes realizan transacciones en nombre de los usuarios, se puede extraer una cantidad significativa de valor de los usuarios del servicio. Ya sea en el lado del enrutador/intermediario (extracción de renta) o en el lado del modelo de terminal (resultados falsos positivos/rendimiento para obtener más tráfico), existe un incentivo para extraer valor. Por lo tanto, existe una clara necesidad de un mecanismo de enrutamiento confiable y un mercado donde los proveedores de servicios compitan para satisfacer las preferencias de los usuarios. Esta es un área de aplicación próxima que me entusiasma mucho.
Crear bloques de construcción para nuevos mercados
A medida que se implementen más agentes con habilidades especializadas y se acumule historial en la cadena, se podrán desarrollar los componentes básicos de una infraestructura más sólida. Por ejemplo, protocolos de descubrimiento de agentes, incluida la reputación basada en resultados anteriores y clasificaciones de agentes, ofertas automáticas de microservicios basadas en resultados previstos y más.
Se trata de un proceso iterativo que tardará años en implementarse por completo, con nuevas iteraciones de comunicaciones, reputación e infraestructura de intercambio evolucionando a medida que se crea cada nueva ola de protocolos de servicios proxy. El objetivo final será el sistema más eficiente de mecanismos de coordinación digital, extremadamente conveniente y gratuito, que se convertirá en la columna vertebral de una parte cada vez mayor de la economía mundial. En última instancia, a medida que las capacidades de los agentes sigan aumentando y se automaticen más actividades del mundo real, podemos esperar que la mayoría de las transacciones socioeconómicas se resuelvan en esta infraestructura.
Ampliación de la propiedad y la gobernanza compartidas
Una vez que esté a escala, será fundamental abordar cuestiones como la propiedad compartida, la distribución del valor justo y la gobernanza de los sistemas de producción de agentes inteligentes. Blockchain proporciona la base para implementar esta solución. Hoy nos encontramos en las primeras etapas de experimentación, pero están surgiendo algunos modelos interesantes. Tenemos dos extremos:
El primero es similar a lo que está experimentando Morfeo, y el segundo es similar a Olas, ambos primeros intentos de construir una economía de agentes autónomos. Todavía estamos en las primeras etapas de estos nuevos tipos de protocolos basados en agentes, y habrá nuevas aplicaciones y nuevas capacidades que pueden cambiar la forma en que se diseñan los modelos de incentivos y propiedad. Estos son sólo dos ejemplos muy diferentes que ilustran la amplia gama de soluciones disponibles para los diseñadores de protocolos. Finalmente, tenga en cuenta que existen problemas similares en otros niveles de la pila de IA más allá de la economía de agentes, y se pueden utilizar soluciones similares para incentivar la capacitación, los datos y los servicios de infraestructura de IA.