Categoría: Opinión
Javier Morales
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Vitalik Buterin ha delineado un posible camino para integrar Ethereum con la inteligencia artificial, subrayando la necesidad de seguir una trayectoria positiva que priorice la libertad y la seguridad humanas.

Imagina un futuro de la IA en el que:

  • se preserven la libertad y el empoderamiento de las personas. Se rechazan explícitamente dos escenarios: uno en el que todos sean “jubilados” por culpa de la IA, y otro en el que estructuras progubernamentales despojen de forma permanente a las masas de poder;

  • el mundo no explote: ni a través de un “apocalipsis clásico” causado por una IA superinteligente, ni mediante escenarios de fallo más caóticos.

«A largo plazo, esto podría incluir cosas que al principio suenan descabelladas, como la digitalización de la conciencia humana o la fusión con la IA. Estas ideas conciernen a quienes quieren mantenerse al nivel de entidades extremadamente inteligentes, capaces de pensar millones de veces más rápido sobre silicio», señaló Buterin.

Two years ago, I wrote this post on the possible areas that I see for ethereum + AI intersections
Hace dos años escribí esta publicación sobre las posibles áreas de intersección entre Ethereum y la IA. X

En el corto plazo, el foco está en ideas más “familiares”, aunque aun así requieren un replanteamiento profundo frente a paradigmas computacionales anteriores. Buterin identificó cuatro áreas en las que ve un desarrollo conjunto con Ethereum.

Herramientas para la interacción privada con la IA

Buterin sostiene que deben desarrollarse nuevas formas de interactuar con la IA de manera que se minimice la necesidad de confianza. Entre ellas:

  • herramientas locales para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM);

  • pagos con pruebas de conocimiento cero para llamadas a API, que permitan acceder a modelos remotos sin revelar la identidad de una solicitud a otra;

  • enfoques criptográficos para mejorar la privacidad de la IA;

  • verificación del lado del cliente de pruebas criptográficas, atestaciones de TEE y otras formas de garantías del lado del servidor.

«Son el mismo tipo de cosas que también podríamos construir para cómputo que no esté relacionado con LLM», afirmó.

Ethereum como capa económica para las interacciones con la IA

En esta categoría, Buterin incluye:

  • llamadas a API;

  • bots que contratan a otros bots;

  • depósitos de seguro y, con el tiempo, mecanismos más complejos como la resolución de disputas en cadena;

  • ERC-8004 y conceptos de reputación para la IA.

El objetivo es dotar a las redes neuronales de herramientas para la interacción económica, haciendo viables arquitecturas de IA descentralizadas.

Implementar la visión cypherpunk del “ermitaño de la montaña”

Este concepto plantea un entorno en el que todo es verificable. Hoy resulta impracticable porque los humanos no pueden analizar físicamente todo el código involucrado. Con los LLM, la idea se vuelve factible.

Buterin incluye en esta categoría:

  • interactuar con aplicaciones basadas en Ethereum sin depender de interfaces de terceros;

  • un modelo local que proponga transacciones por sí mismo;

  • otro modelo que verifique las operaciones generadas por interfaces de aplicaciones descentralizadas;

  • auditorías de contratos inteligentes y ayuda para interpretar el significado de pruebas de fraude (FV);

  • verificación de modelos de confianza de aplicaciones y protocolos.

Construir mercados y sistemas de gobernanza más eficaces

Los mercados de predicción, la gobernanza descentralizada, la votación cuadrática, las subastas combinatorias, las economías universales de trueque y construcciones similares suenan atractivas en teoría, pero en la práctica están fuertemente limitadas por un gran obstáculo: los límites de la atención humana y de la capacidad para tomar decisiones, sostiene Buterin.

Los LLM eliminan esta restricción al escalar masivamente el juicio humano, permitiendo que las personas revisiten y replanteen estas ideas.

«Todas estas son cosas que Ethereum puede ayudar a hacer realidad. También están alineadas con el espíritu de d/acc: fortalecer la cooperación descentralizada y mejorar la defensa. Podemos volver a las mejores ideas de 2014, añadir muchas nuevas y más avanzadas, y con la IA y las pruebas de conocimiento cero contamos ahora con un conjunto completamente distinto de herramientas para llevarlas a la práctica», concluyó Buterin.
Senior AI Research Analyst
Javier Morales es investigador y analista senior en inteligencia artificial con base en España. Su trabajo se centra en el estudio de modelos de IA a gran escala, su integración en infraestructuras empresariales y las implicaciones económicas y sociales de su adopción. Ha analizado en profundidad las estrategias de las principales compañías tecnológicas, así como el impacto de la inteligencia artificial en productividad, gobernanza digital y comportamiento de los usuarios. Sus publicaciones se caracterizan por un enfoque analítico, basado en datos y orientado a la evaluación crítica de tecnologías emergentes.