Las billeteras de criptomonedas no hacen autónoma a la IA, advierte un estudio de IC3

Los investigadores de IC3 publicaron el 8 de junio un estudio de 155 páginas que examina cómo la inteligencia artificial y las criptomonedas pueden apoyarse mutuamente. 

El estudio afirma que la integración significativa aún está en sus inicios y pide evidencias más sólidas detrás de las afirmaciones de que la blockchain puede hacer autónomos a los Agentes de IA, identificar contenido generado o eliminar el sesgo de los modelos.

El artículo no descarta las criptomonedas. Afirma que las Pruebas de conocimiento cero, la computación de confianza y las blockchains pueden proteger los sistemas de IA, preservar registros y respaldar los pagos automáticos. Sin embargo, los investigadores sostienen que estas herramientas abordan problemas más concretos de lo que sugieren muchas afirmaciones del sector.

Las carteras de criptomonedas automatizan los Agentes de IA sin crear autonomía

"Los sistemas de IA no se vuelven más inteligentes por poseer una cartera", escribieron los autores. Una cartera puede permitir que un agente opere, pague y acceda a servicios sin necesidad de aprobación para cada acción. Sin embargo, las personas aún pueden cambiar sus reglas, apagar servidores o bloquear el acceso a los sistemas de soporte.

Los investigadores también señalan que los sistemas financieros centralizados pueden permitir pagos programables. Afirman que los rieles de blockchain pueden ofrecer neutralidad y resistencia a la censura, pero los proyectos deben demostrar beneficios medibles frente a las alternativas centralizadas. 

Tal como informó anteriormente crypto.news, MetaMask lanzó su Agent Wallet de acceso anticipado el 8 de junio. Permite a los sistemas de IA realizar swaps y otras transacciones en cadena bajo reglas definidas por el usuario. 

Además, Robinhood también introdujo cuentas de trading agéntico y de tarjeta separadas, manteniendo a los agentes alejados de los activos principales de los usuarios. Estos controles respaldan la visión de IC3 de que los humanos siguen siendo los responsables.

Los registros de blockchain no pueden probar quién creó el contenido

IC3 afirma que las blockchains pueden registrar la marca de tiempo de un archivo y conservar una declaración sobre su origen. Sin embargo, una red no puede inspeccionar una imagen, video o texto off-chain y determinar si fue creado por un humano o un modelo. Un clasificador externo debe emitir ese juicio.

Si el clasificador es incorrecto, la blockchain conserva la declaración incorrecta. Las herramientas de procedencia pueden documentar archivos registrados, pero la mayor parte del contenido en línea no está anclado criptográficamente. Los investigadores afirman, por tanto, que las blockchains protegen la integridad de los registros, no la veracidad de la declaración inicial.

La descentralización no elimina el sesgo de los modelos de IA

El estudio también rechaza la afirmación de que el entrenamiento descentralizado o la gobernanza producen automáticamente una IA más justa. El sesgo suele provenir de los datos de entrenamiento, el diseño del modelo y los métodos de inferencia. Trasladar esos procesos a una red distribuida no los corrige.

La blockchain aún puede hacer visibles registros seleccionados y ampliar la participación en las decisiones de gobernanza. Sin embargo, el artículo afirma que los beneficios para la calidad del modelo siguen siendo poco claros y requieren estudios de casos reales. También advierte que almacenar grandes conjuntos de datos, puntos de control y registros de inferencia en cadena genera limitaciones de coste y escala.

Los lanzamientos de productos recientes muestran por qué el debate importa. Tal como informó anteriormente crypto.news, Solana y Google Cloud lanzaron Pay.sh para que los Agentes de IA puedan comprar acceso a API con stablecoins por solicitud. IC3 ve potencial en estos usos, pero pide a los desarrolladores que demuestren que las criptomonedas ofrecen mejor coste, acceso o resiliencia que las herramientas de pago existentes en servicios de agentes del mundo real.