Introducción a la IA Descentralizada

La inteligencia artificial (IA), es una rama de la informática que dedicada a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la toma de decisiones, entre otras.

¿Cómo funciona una IA?

El funcionamiento de la IA se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones. Para que una IA pueda tomar decisiones primero debe ser entrenada, estos son los requerimentos necesarios para el funcionamiento:

Necesidad de GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico) Son esenciales para la IA debido a su capacidad para realizar cálculos masivos de manera eficiente. Los modelos de IA, especialmente los de aprendizaje profundo (deep learning), requieren procesar grandes cantidades de datos y realizar millones de operaciones matemáticas. Las GPUs, con sus miles de núcleos, son ideales para estas tareas en comparación con las CPUs tradicionales.

Información y datos son el combustible que impulsa la IA. Los modelos de IA aprenden patrones y relaciones a partir de grandes conjuntos de datos. Cuanta más cantidad y calidad de datos tenga un modelo, mejor podrá aprender y generalizar a nuevas situaciones. Los datos pueden ser de diversos tipos, como imágenes, texto, audio, y más.

Existen varios tipos de aprendizaje para IA, cada uno con sus propias características y aplicaciones:

• Aprendizaje Supervisado: Estos modelos se entrenan con datos etiquetados, donde el modelo aprende a mapear entradas a salidas específicas. Ejemplos incluyen clasificación de imágenes y predicción de precios.
• Aprendizaje No Supervisado: Estos modelos trabajan con datos sin etiquetar, buscando patrones y estructuras ocultas. Ejemplos incluyen el agrupamiento (clustering) y la reducción de dimensionalidad.
• Aprendizaje por Refuerzo: Estos modelos aprenden a tomar decisiones mediante ensayo y error, recibiendo recompensas o castigos en función de sus acciones. Ejemplos incluyen los algoritmos que juegan videojuegos o controlan robots.

Asi como hay distintas formas para entrenar una IA, también existen distintos modelos de IA con casos de uso distintos veamos solo dos

• Modelos Generativos: Estos modelos generan nuevos datos similares a los datos de entrenamiento. Un ejemplo destacado es el Generative Adversarial Network (GAN), que puede crear imágenes realistas.
• Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) como GPT-4 son un tipo específico de modelo de IA diseñado para comprender y generar texto. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de texto de Internet y otros tipos de datos, permitiendo que generen respuestas coherentes y contextualmente relevantes.

También existen tipos de entrenamientos:

• Entrenamiento desde Cero: Entrenar un modelo desde cero implica alimentar al modelo con datos brutos y ajustar sus parámetros iterativamente hasta que aprenda a realizar la tarea deseada.
• Aprendizaje por Transferencia: Esta técnica utiliza un modelo preentrenado en una tarea relacionada y lo ajusta para una nueva tarea con menos datos y tiempo de entrenamiento. Es común en el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
• Fine-Tuning: Similar al aprendizaje por transferencia, pero con un enfoque más específico, ajustando finamente un modelo preentrenado para mejorar su rendimiento en una tarea específica

Descentralización de la IA

Todo lo anteriormente mencionada esta estrechamente relacionado con los componentes de la inteligencia artificial (IA) centralizada, muchos procesos estan bajo un unico ente de control, esta monopolización puede obstaculizar la innovación, veamos un poco más de los riesgos que collenvaría un enfoque centralizado:

Control y Monopolio: La concentración del poder y el control de la infraestructura de IA en unas pocas manos puede llevar a la manipulación y el uso indebido de tecnologías, limitando la innovación abierta y el acceso equitativo a estos recursos tecnológicos.

Costos y Accesibilidad: La centralización puede aumentar los costos operativos y de desarrollo debido a la necesidad de infraestructuras costosas y, a menudo, ineficientes, haciéndolo menos accesible para nuevos entrantes y desarrolladores independientes.

Censura y Restricción: Dependiendo de donde estén alojados los modelos de IA, pueden estar sujetos a censura o restricciones específicas impuestas por las entidades que controlan los servidores y la infraestructura.

Seguridad y Vulnerabilidades: Los sistemas centralizados pueden ser más susceptibles a ataques y fallos que afecten a gran parte del sistema, dado que un solo punto de fallo puede comprometer toda la red.

Falta de Transparencia: En modelos de IA centralizados, a menudo es difícil verificar y auditar los procesos y decisiones, lo que puede llevar a una falta de transparencia y confianza entre los usuarios y los desarrolladores.

Modelos Open Source en IA Descentralizada

La importancia de los modelos open source en el contexto de la inteligencia artificial descentralizada es fundamental para el desarrollo y la adopción de estas tecnologías. Los modelos de código abierto no solo fomentan la innovación y la colaboración entre investigadores y desarrolladores de todo el mundo, sino que también son cruciales para democratizar el acceso a tecnologías avanzadas de IA.

Los modelos open source permiten que cualquier persona, en cualquier lugar, pueda contribuir y mejorar las herramientas de IA. Esto es similar a cómo funcionan proyectos emblemáticos de blockchain como Bitcoin, donde la base de código abierto asegura que cualquier desarrollador pueda revisar, modificar y proponer mejoras. En el ámbito de la IA, modelos como Llama 2 de Meta y proyectos como Mistral y Falcon son ejemplos de cómo los modelos de lenguaje grandes se pueden compartir y utilizar para diversas aplicaciones, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la generación de texto avanzada.

Trade-Offs

Vimos los riesgos de la centralización, ahora hablemos de la decentralización, cuando escucuchamos esta palabra es inevitable no asociarla con Blockhain. La convergencia de blockchain e inteligencia artificial (IA) es un nuevo paradigma tecnológico. La integración de estas tecnologías permite la creación de una infraestructura más segura, transparente y accesible

Beneficios

Almacenamiento descentralizado y recursos compartidos: Proyectos como Filecoin y Storj demuestran cómo la blockchain puede facilitar sistemas de almacenamiento descentralizado, permitiendo almacenar datos de forma segura y distribuida. Esto es esencial para la IA, ya que permite a los modelos acceder y aprender de un conjunto más amplio y diverso de datos sin las limitaciones de los sistemas centralizados.

Computación en la nube descentralizada: Redes como Golem y Akash democratizan el acceso a recursos computacionales, permitiendo a los usuarios compartir el exceso de capacidad de CPU y GPU a través de un mercado descentralizado. Esto reduce significativamente los costos de computación y permite a los desarrolladores de IA ejecutar algoritmos y modelos a una fracción del costo.

Inferencia en cadena y verificación computacional: La verificación computacional, especialmente a través de pruebas de conocimiento cero, permite validar cálculos complejos de IA de manera segura y descentralizada en la blockchain. Esto asegura que los resultados de la IA sean confiables y verificables, crucial para aplicaciones críticas en sectores como la salud y las finanzas.

Agentes de IA descentralizados: Los agentes de IA pueden operar de manera autónoma en la blockchain, realizando tareas, tomando decisiones y transaccionando sin intervención humana directa. Esto abre posibilidades para nuevas formas de interacción económica y social a través de agentes inteligentes que pueden operar de manera transparente y confiable en un entorno descentralizado.

La fusión de blockchain con IA descentralizada no solo aborda las preocupaciones de seguridad y privacidad inherentes a los sistemas centralizados, sino que también impulsa la innovación al abrir el ecosistema a una participación más amplia y diversa.

Consideraciones o Riesgos

La IA descentralizada implica un equilibrio entre beneficios significativos y ciertos desafíos estos son algunos de esos desafios:

Escalabilidad: Las aplicaciones de IA requieren alta velocidad y baja latencia, complicados de lograr en blockchain debido a su capacidad limitada y mecanismos lentos de consenso.

Compatibilidad: La IA suele utilizar datos en servidores centralizados, mientras que blockchain es descentralizado. Integrar ambos sistemas es complejo y presenta barreras significativas. pero soluciones como FHE pueden ser una solución a estos retos.

Accesibilidad: Blockchain carece de interfaces intuitivas y aplicaciones claras para usuarios comunes, a diferencia de la IA que ofrece aplicaciones fáciles de usar como ChatGPT y Siri.

Gobernanza: Las diferencias en los modelos de gobernanza entre IA (centralizada) y blockchain (descentralizada) pueden dificultar la regulación y el control efectivo de los sistemas combinados.

TeZero-Knowledge (ZK): El uso de  tecnología ZK en IA, es aun muy complicado, con una brecha de conocimiento significativa entre desarrolladores y usuarios, lo que limita su adopción.

Privacidad y Seguridad de los Datos: La gran cantidad de datos necesarios para la IA puede ser vulnerable a robos de identidad o ciberacoso, a pesar de las mejoras en privacidad que ofrece blockchain.

Caso de Uso

Deepfakes e información falsa: La proliferación de contenido generado por IA, como los deepfakes, ha incrementado la necesidad de verificar la autenticidad del contenido. Blockchain puede proporcionar un marco esencial para anclar la autenticidad del contenido en la cadena, utilizando firmas digitales criptográficas para verificar los creadores de contenido y registros inmutables de procedencia para diferenciar entre datos originales y manipulados. Bundlr y Arweave están desarrollando el Digital Content Provenance Record, que asegura que el contenido digital auténtico incluya una firma criptográfica inmutable proporcionada por el creador del contenido y una marca de tiempo criptográfica registrada en la cadena.

Descentralización de Infraestructura de IA: La naturaleza intensiva en capital de los modelos de IA podría concentrar el poder entre unos pocos jugadores que poseen grandes instalaciones de datos. Blockchain puede facilitar la descentralización de la infraestructura de IA, incluyendo almacenamiento de datos, creación de conjuntos de datos y poder computacional, lo cual es particularmente relevante dada la escasez global de GPUs. Redes de computación descentralizadas como Akash Network permiten a los usuarios comprar y vender recursos de computación de manera segura y eficiente, actuando como una utilidad pública descentralizada con un sistema de subasta inversa.

Identidad Descentralizada y Privacidad: La combinación de IA y blockchain puede habilitar sistemas de ciberseguridad más seguros y eficientes. Identidades descentralizadas en blockchain pueden proporcionar control sobre la información personal compartida, mejorando la privacidad y seguridad de los datos. Worldcoin está creando un sistema de identificación digital llamado World ID para verificar la autenticidad de contenido en línea o interacciones a través de blockchain, con más de un millón de usuarios activos y más de cuatro millones de descargas.

Almacenamiento de Datos Descentralizado: A medida que los modelos de IA se actualizan con nuevos datos, el almacenamiento de datos descentralizado se vuelve crucial. Empresas como Filecoin y Arweave juegan un papel creciente en el ecosistema de activos digitales, ofreciendo ventajas competitivas como la privacidad y seguridad de datos descentralizados, aunque con compromisos en tiempos de recuperación y velocidad. Filecoin y Arweave, con costos de almacenamiento más bajos en comparación con servicios tradicionales como Amazon Cloud o Microsoft Azure.

Verificación de Modelos de IA: ZKML permite la verificación segura y preservadora de la privacidad de los modelos de aprendizaje automático, mejorando la confianza y transparencia en las aplicaciones descentralizadas basadas en IA. Pruebas de conocimiento cero (ZK) permiten a los contratos inteligentes consultar modelos de IA sin necesidad de intermediarios, asegurando la integridad de los cálculos. Modulus Labs y Giza están trabajando en la implementación de pruebas ZKML para demostrar que estrategias complejas de yield farming se ejecutan correctamente en cadena.

Panorama actual

En el panorama actual de la inteligencia artificial descentralizada, estamos presenciando un aumento significativo en la adopción y desarrollo de tecnologías que permiten el procesamiento y análisis de datos de manera distribuida y segura. Con un enfoque creciente en mejorar la privacidad y la seguridad, los proyectos están explorando el uso de encriptación avanzada y mecanismos de consenso para ofrecer soluciones robustas que respondan a las necesidades de una variedad de industrias. Esta tendencia no solo promueve una mayor eficiencia y accesibilidad en el manejo de datos, sino que también abre nuevas posibilidades para la innovación en campos como la salud, finanzas y IoT, donde la confidencialidad y rapidez son críticas. veamos a continuación algunos proyectos.

Proyectos

El futuro de la IA Descentralizada

El futuro de la IA descentralizada y la tecnología blockchain promete un crecimiento económico sustancial, se destaca en el reporte de Web3 And Articial Intelligence: The state of play  que se alcanzará la cifra de$7 billones en la próxima década. La combinación de estas tecnologías dará lugar a nuevas aplicaciones innovadoras, como contratos inteligentes basados en datos dinámicos y machine learning de conocimiento cero (ZKML), lo que fortalecerá las redes descentralizadas y acelerará la adopción de Web3. Además, en el ámbito de la seguridad y la privacidad, la IA en blockchain mejorará en la detección de ciberataques, lo que aumentará la confianza en estas tecnologías.

El mercado ya está demostrando un optimismo creciente sobre el potencial de crecimiento de la IA en la cadena de bloques, con inversiones de capital de riesgo (VC’s) que superaron los $600 millones en 2023, impulsando el desarrollo continuo y la innovación en este campo. Además, la IA tiene el potencial de transformar los modelos de negocio existentes en el ecosistema de activos digitales y finanzas descentralizadas (DeFi), al automatizar flujos de trabajo y tareas repetitivas, reduciendo costos operativos y optimizando el rendimiento de los activos.

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