En un artículo recienteExploré las posibles oportunidades en la intersección de las tecnologías ChatGPT y Web3. El entusiasmo por la inteligencia artificial (IA) generativa y tecnologías como ChatGPT y GPT-4 es justificado, y Web3 no ha estado exenta de él. En las últimas semanas, hemos visto cómo los tokens de Cripto relacionados con la IA Rally máximos históricos, e incluso se han creado nuevos fondos de capital riesgo para invertir en la intersección de la IA generativa y Web3.

Si bien las posibilidades de combinar tecnologías como ChatGPT con la infraestructura Web3 pueden ser fascinantes, la comunidad Web3 debe reconocer que la mayor parte del valor de la IA generativa se captura en las infraestructuras tradicionales de Web2. Extrapolar esta idea un BIT más nos lleva a una teoría controvertida, que sin embargo vale la pena explorar: que el impulso de ChatGPT puede tener un impacto negativo y duradero en la Web3.

Jesús Rodríguez, ponente deFestival del consenso de CoinDeskEn abril, es el CEO de IntoTheBlock.

La idea CORE tras el posible impacto negativo de la IA generativa en el espacio Web3 es relativamente simple. La IA generativa tiene el potencial de transformar todos los aspectos del desarrollo y consumo de software y contenido, desde la infraestructura hasta la capa de aplicación. Actualmente, vemos que todos los principales proveedores de Tecnología y contenido incorporan IA generativa en sus plataformas. Si el CORE de esta revolución se produce fuera de la Web3, es probable que tenga un impacto en la brecha de innovación, talento y financiación entre las tecnologías Web2 y Web3. Además, si no se aborda rápidamente, es probable que esta brecha continúe expandiéndose a un ritmo de crecimiento exponencial. Las soluciones a este problema no son triviales, pero existen algunas ideas básicas que pueden explorarse para empezar a abordarla.

Desafíos

Que el movimiento de IA generativa esté ocurriendo en la Web2 no debería ser una sorpresa si tomamos en cuenta que durante una década la Web3 no ha creado ninguna infraestructura o tecnologías significativas para respaldar el aprendizaje automático (ML). Las Stacks de la Web3 evolucionaron alrededor de componentes fundamentales como la computación descentralizada, el almacenamiento, la identidad y la mensajería, pero se ha prestado poca atención al espacio del ML. No es sorprendente que todos los avances del ML, como las arquitecturas de transformadores y los modelos preentrenados, no tuvieran huella en las cadenas de bloques o las infraestructuras de la Web3. Cuando el lanzamiento de modelos como ChatGPT, GPT-4 o la difusión estable señaló que la IA generativa podría alcanzar la velocidad de escape, el movimiento de la Web3 se encontró sin tener una base relevante para respaldar la nueva revolución de la IA generativa. Este problema es aún peor cuando evaluamos la tasa de progreso de las tecnologías de IA generativa.

Crecimiento multiexponencial y enorme brecha técnica

Las brechas en las capacidades de IA generativa entre el mundo Web3 y Web2 se están ampliando rápidamente. Tendencias como la computación en la nube o móvil evolucionan a un ritmo lineal o polinómico, donde una nueva versión mejora la anterior con nuevas características y capacidades. La IA generativa crece a un ritmo multiexponencial.

Modelos como ChatGPT o GPT-4 utilizan una base de datos e infraestructura, lo que representa un reto muy alto para las startups que intentan recrear esas capacidades. Además, estos modelos mejoran exponencialmente a medida que más personas los usan y recopilan más datos que pueden utilizarse para preentrenar futuras versiones. En este punto, la brecha puede volverse tan grande que resulta insalvable.

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Actualmente, las infraestructuras Web3 no cuentan con las bases de computación, datos ni marcos de ciencia de datos necesarios para adoptar la IA generativa. Las aplicaciones descentralizadas (dapp) pueden incorporar capacidades de IA generativa al interactuar con modelos mediante las API de Web2, pero la idea de una IA generativa nativa de Web3 parece un BIT desafiante actualmente. A medida que la IA generativa continúa evolucionando rápidamente, los desafíos para la Web3 pueden hacerse evidentes en diferentes dimensiones.

Echemos un vistazo a los diferentes niveles de la pila.

Plataformas

Plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud están incorporando rápidamente capacidades de IA generativa en áreas como lenguaje natural, imágenes, vídeo y otras. Los requisitos de computación y datos de los modelos de IA generativa actualmente parecen superar las capacidades de las infraestructuras Web3. En consecuencia, la nueva generación de aplicaciones de IA generativa se basará fundamentalmente en plataformas en la nube Web2, con una presencia mínima en las infraestructuras Web3. Si la IA generativa cumple su promesa, esto significa que las plataformas Web3 podrían quedar muy rezagadas en cuanto a su adopción.

Aplicaciones

A medida que las plataformas Web2 incorporen capacidades de IA generativa, se impulsará una nueva generación de aplicaciones que la incorporarán como un elemento fundamental. Estas aplicaciones de nueva generación se desarrollarán de forma desproporcionada en la Web2, ya que las Stacks Web3 no están equipadas para impulsar las capacidades de IA generativa. Claro que veremos dapps que incorporarán funciones basadas en modelos como ChatGPT, pero, obviamente, estas funciones estarán completamente fuera de la cadena.

Fintech de próxima generación

Durante años, las tecnologías Cripto y Web3 se consideraron la próxima gran tendencia para modernizar las tecnologías financieras. Sin duda, ese enfoque se ha desplazado hacia la IA generativa. La mayoría de las plataformas fintech están más preocupadas por no verse afectadas por alternativas más ágiles impulsadas por modelos como ChatGPT que por desarrollar plataformas de monedas digitales.

Talento de desarrollador

El nivel de innovación en torno a las tecnologías de IA generativa y la popularidad de tecnologías como ChatGPT es ciertamente contagioso y atrae a desarrolladores que buscan crear aplicaciones de nueva generación. El auge de las tecnologías de IA generativa coincide con una fuerte caída en el sector de las Cripto . Con la combinación de estos dos Eventos, el sector de la Web3 podría correr el riesgo de experimentar una fuga de talento de desarrolladores hacia el sector de la IA generativa.

Inversiones de capital riesgo

Las inversiones de capital riesgo son otra área que probablemente se desplazará de la Web3 a la IA generativa. El ciclo alcista de 2021 trajo consigo niveles récord de inversiones de capital riesgo en empresas de la Web3, y movimientos como las Finanzas descentralizadas (DeFi) y los tokens no fungibles (NFT) finalmente mostraron aplicaciones prácticas para el potencial de la Web3. La recesión de 2022, combinada con el auge del sector de la IA generativa, ha desviado el FLOW de fondos de capital riesgo hacia este sector, lo que también contribuye a atraer a los mejores talentos de la industria tecnológica.

Revestimientos de plata

La falta de bases sólidas de aprendizaje automático ha impedido que la Web3 participe en la primera ola de innovación en IA generativa, pero esto aún podría solucionarse. Dado el estado actual de la Tecnología y los desafíos, existen dos áreas claras en las que la IA generativa puede beneficiarse realmente de las capacidades nativas de las arquitecturas de la Web3.

• IA generativa descentralizada: Existe suficiente preocupación sobre la centralización del conocimiento y el control sobre grandes modelos de IA generativa como para abrir la puerta a alternativas descentralizadas. Si bien la tendencia de la IA descentralizada nunca alcanzó una adopción significativa, la IA generativa está reavivando el debate sobre la propuesta de valor de la descentralización para mitigar el control, el sesgo, la equidad y otras características deseables de estos modelos.
• Prueba de conocimiento: Algunas de las mayores objeciones a la adopción de la IA generativa provienen de su potencial para generar contenido tóxico, racista y sesgado, así como de su propensión a alucinar o inventar cosas. Desde esta perspectiva, la aplicación de mecanismos de trazabilidad verificables durante el preentrenamiento, el ajuste y el uso de modelos de IA generativa como ChatGPT es una capacidad fundamental para su adopción en escenarios críticos. Este es ONE de los escenarios en los que los entornos de ejecución de blockchain están en una posición ideal para aportar responsabilidad a los modelos de IA generativa.

Estos escenarios combinan las fortalezas de la Web3 y las plataformas de IA generativa. Si bien la Web3 no estaba bien posicionada para acoger la primera ola de la revolución de la IA generativa, aún puede contribuir significativamente a su futuro. Versiones como ChatGPT deberían ser, sin duda, una llamada de atención para la comunidad de la Web3: la descentralización no es suficiente y la necesidad de sentar las bases tecnológicas para acoger futuras WAVES de innovación.