¿Una nueva cadena de bloques para la IA generativa?

La inteligencia artificial (IA) generativa se ha convertido rápidamente en una de las tendencias Tecnología más destacadas y, posiblemente, la más transformadora de las últimas décadas. Su impacto es evidente en todas las áreas del ecosistema Tecnología , desde la infraestructura hasta las aplicaciones.

Desde el lanzamiento de ChatGPT y el posterior GPT-4, la comunidad Web3 ha estado especulando sobre la posible intersección de la IA generativa y la Web3. Si bien existen muchos casos de uso obvios, como las billeteras conversacionales o la exploración de lenguajes, existen tesis más sofisticadas que vale la pena explorar.

Jesús Rodríguez es el CEO de IntoTheBlock.

¿Qué pasaría si la IA generativa mereciera su propia cadena de bloques?

Impulso del código abierto versus control centralizado

Para analizar la viabilidad de una cadena de bloques para la IA generativa, es importante comprender el estado actual de la cuestión en relación con los modelos de base, en particular el surgimiento de alternativas de código abierto a la tecnología basada en API como GPT-4, y las crecientes preocupaciones en torno al control centralizado de esos modelos de base.

Hasta hace unos meses, la brecha entre los modelos basados en API y los de código abierto era considerable. Modelos como GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic en el ámbito del lenguaje, DALL-E y Midjourney en el ámbito de la visión artificial parecían significativamente avanzados en comparación con las alternativas de código abierto. Sin embargo, a finales del año pasado se empezó a observar un cambio con el sorprendente lanzamiento de código abierto de Stable Diffusion, que ofreció una alternativa viable a los modelos de texto a imagen basados en API. A pesar de ello, los grandes modelos de lenguaje (LLM) siguieron siendo el foco de atención de la IA generativa, y en ese ámbito, la calidad de los modelos de código abierto palideció en comparación con las alternativas basadas en API.

A principios de este año, Meta AI Research publicóun artículo que presenta LLaMAUn LLM que igualaba el rendimiento de GPT-3, pero era significativamente más pequeño. Inicialmente, el modelo no estaba pensado para ser de código abierto, pero ocurrió algo inesperado. Una semana después de su publicación, se filtró en 4chan y miles de personas lo descargaron rápidamente. El "accidente" de LLaMA puso un LLM básico al alcance de todos y desencadenó un impulso inesperado en la innovación de código abierto.

Poco después de la filtración, comenzaron a surgir por doquier nuevos modelos de base de código abierto con divertidos nombres de animales. La Universidad de Stanford lanzó ALPACA, Databricks presentó Dolly, la Universidad de Berkeley lanzó Koala de código abierto, UC Berkeley y la Universidad Carnegie Mellon colaboraron en el lanzamiento de Vicuna, Together anunció el proyecto Red Pajama, y ​​la lista continúa. Stable Diffusion y LLaMA han contribuido a cambiar la escala de la IA generativa de código abierto y han generado un impulso significativo. Además, los modelos de base de código abierto están acortando rápidamente la distancia con los operadores comerciales en términos de calidad.

Otro factor que contribuye al surgimiento de una blockchain de IA generativa es la preocupación por la falta de transparencia y el control centralizado de los modelos fundamentales. El tamaño y la complejidad de las arquitecturas neuronales que impulsan estos modelos hacen casi imposible su interpretación exacta. En consecuencia, la industria debe recurrir a pasos intermedios, como arquitecturas más abiertas y una regulación rigurosa. El hecho de que unas pocas entidades centralizadas controlen los modelos más potentes del mercado añade otra capa de preocupación a la viabilidad de lograr una verdadera rendición de cuentas, transparencia e interpretabilidad en la IA generativa.

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La combinación de la innovación de código abierto en los modelos de base y la creciente preocupación por el control centralizado en este campo crea una ventana de oportunidad única para las arquitecturas Web3. La abundancia de modelos de código abierto de alta calidad reduce las barreras de adopción en las plataformas Web3. Resolver los riesgos de transparencia y control en la IA generativa no es nada trivial, pero no cabe duda de que las arquitecturas blockchain poseen propiedades clave que pueden ser útiles en este ámbito.

Construyendo una base de IA generativa en la Web3

El auge de la innovación en modelos de base de código abierto ha reducido significativamente las barreras de entrada para que las plataformas Web3 incorporen capacidades de IA generativa. La adopción de modelos de base en plataformas Web3 puede Síguenos dos caminos fundamentales, probablemente secuenciales:

• Creación de DApps que habilitan capacidades inteligentes impulsadas por IA generativa.
• Construcción de nuevas plataformas Web3 diseñadas con IA generativa como componente fundamental.

En el primer escenario, es probable que veamos herramientas como plataformas de intercambio, exploradores o monederos que incorporen capacidades conversacionales basadas en grandes modelos de lenguaje. Además, se construirá una nueva generación de DApps con modelos generativos como piedra angular. En este escenario, la Web3 actúa principalmente como consumidora de capacidades de IA generativa, con modelos que se ejecutan en infraestructuras de nube tradicionales de la Web2.

Surgen alternativas más interesantes al considerar plataformas Web3 que puedan soportar inherentemente modelos de IA generativa. Imagine modelos básicos de código abierto como LLaMA, Dolly o ALPACA ejecutándose en nodos dentro de una blockchain distribuida. La materialización definitiva de esta visión es una blockchain diseñada específicamente para la IA generativa.

El concepto de una nueva blockchain optimizada para un paradigma Tecnología como la IA generativa puede parecer atractivo, pero es innegablemente controvertido. Al fin y al cabo, no se crearon nuevas blockchains exclusivamente para DeFi o NFT. Entonces, ¿qué hace a la IA generativa tan diferente?

La respuesta reside en la discrepancia arquitectónica entre los requisitos para ejecutar los modelos de base y los entornos de ejecución de blockchain. Un modelo de base preentrenado típico consta de millones de neuronas distribuidas en decenas de miles de capas interconectadas, que se ejecutan en clústeres de GPU o topologías de hardware especializadas en aprendizaje profundo. Ningún contrato inteligente en la historia de la Web3 se acerca siquiera a ese nivel de complejidad. Por lo tanto, es lógico concluir que se necesita un nuevo tipo de arquitectura. Incluso las infraestructuras de la Web2 están evolucionando para soportar modelos de IA generativa a gran escala, lo que ilustra la magnitud de los cambios necesarios en las arquitecturas de la Web3.

Al contemplar una nueva blockchain para IA generativa, las posibilidades parecen infinitas. Sin embargo, la versión más simple de esta idea debería abarcar un conjunto de capacidades CORE . La capacidad de ejecutar nodos que ejecuten modelos base es fundamental para una blockchain dedicada a la IA generativa. Lo mismo aplica a la capacidad de ejecutar flujos de trabajo de preentrenamiento, ajuste fino e inferencia, que son las tres etapas principales en el ciclo de vida de los modelos base. Publicar y compartir conjuntos de datos utilizados para el preentrenamiento o el ajuste fino de los modelos también es una característica deseable. Una vez que establecemos un entorno de ejecución de blockchain como capa base, se pueden habilitar numerosas capacidades en las áreas de transparencia e interpretabilidad. Por ejemplo, podemos visualizar un protocolo de prueba de conocimiento que ofrezca transparencia con respecto a los pesos específicos de un modelo, validando que se utilizaron conjuntos de datos no tóxicos ni sesgados para el preentrenamiento.

¿Por qué una nueva blockchain?

El concepto de una blockchain especializada para la IA generativa es atractivo, pero ¿es realmente necesario? Integrar las capacidades de IA generativa en los entornos de ejecución de blockchain existentes ofrece una propuesta de valor válida. Sin embargo, la historia del software demuestra una tendencia recurrente de nuevos paradigmas arquitectónicos que influyen en las tecnologías de infraestructura. Tendencias recientes como la computación en la nube o el big data sirven como ejemplos. Los modelos de cimentación representan paradigmas arquitectónicos fundamentalmente diferentes que probablemente requieran infraestructuras de blockchain más especializadas para operar eficazmente.

Además, no podemos ignorar el potencial de la IA generativa para transformar las capas inferiores de la pila blockchain. No es descabellado imaginar una blockchain de prueba de participación donde los validadores procesen las transacciones basándose en lenguaje natural. De igual manera, los contratos inteligentes podrían utilizar el lenguaje como medio fundamental para el intercambio de mensajes.

La IA generativa tiene el potencial de impulsar cambios en toda la cadena de bloques. Desde esta perspectiva, parece lógico adoptar un enfoque basado en principios básicos, habilitando un nuevo entorno de ejecución con la flexibilidad necesaria para incorporar estos cambios.

El riesgo de ignorar la IA generativa en la Web3

La idea de una cadena de bloques de IA generativa puede ser controvertida y no está exenta de desafíos. Sin embargo, recomiendo explorar esta idea utilizando un argumento negativo.

¿Qué podría pasar si descuidamos la construcción de nuevas cadenas de bloques para la IA generativa?

Actualmente, la IA generativa ha creado una brecha tecnológica significativa entre las arquitecturas Web2 y Web3. Esta brecha continúa ampliándose ante la ausencia de capacidades nativas de IA generativa en la Web3. La IA generativa está transformando aspectos fundamentales del desarrollo de software, y están surgiendo rápidamente nuevos frameworks y plataformas para respaldar este cambio de paradigma.

Desarrollar capacidades nativas de IA generativa es un desafío fundamental para la Web3, ya que es crucial para impulsar nuevas WAVES de innovación en este campo. Una blockchain nativa de IA generativa representa solo ONE de los muchos enfoques que pueden facilitar esta transición hacia el mundo de los modelos de base. Desarrollar una nueva blockchain conlleva numerosos desafíos, pero la rápida evolución de los entornos de ejecución L2, plataformas como Cosmos y la aparición de ecosistemas L1 de alto rendimiento como Aptos o Sui hacen que la posibilidad de una blockchain de IA generativa sea mucho más alcanzable que en años anteriores.