El modelo económico de internet está sufriendo cambios. A medida que la red abierta se colapsa gradualmente en una "barra de sugerencias", debemos considerar: ¿La IA conducirá a un internet abierto, o lo reducirá a un nuevo laberinto de muros de pago? ¿Y quién controlará todo esto—grandes empresas centralizadas, o la amplia comunidad de usuarios?

Este es precisamente el lugar donde la tecnología criptográfica puede intervenir. Hemos discutido la intersección de la IA y la criptografía en múltiples ocasiones; en términos simples, blockchain es una nueva forma de construir servicios y redes de internet que son descentralizados, estructuralmente neutrales y pueden ser propiedad de los usuarios. Proporcionan un contrapeso a la tendencia de centralización cada vez más evidente en los sistemas de IA actuales, ayudando a lograr un internet más abierto y robusto al renegociar las relaciones económicas detrás de los sistemas.

La idea de que "la criptografía puede ayudar a construir mejores sistemas de IA, y viceversa" no es nueva, pero a menudo carece de una definición clara. Algunas áreas en intersección, como verificar "prueba de humanidad" en el contexto de la adopción generalizada de sistemas de IA económicos, han comenzado a atraer la atención de constructores y usuarios. Otros casos de uso pueden tardar años o incluso décadas en lograrse. Por lo tanto, en este artículo, hemos compilado 11 casos de uso prácticos en la intersección de la IA y la criptografía, con el objetivo de promover discusiones en profundidad sobre preguntas como "qué es posible" y "qué desafíos aún necesitan ser abordados." Estos casos de uso se basan en tecnologías que se están desarrollando actualmente, ya sea que involucren el procesamiento de micropagos masivos o garantizar que los humanos puedan mantener una relación con la futura IA.

identificación (IDENTIDAD)

Datos persistentes y contexto en la interacción de IA

Autor: Scott Duke Kominers

La IA generativa se basa en enfoques impulsados por datos, pero en muchos escenarios de aplicación, el contexto (es decir, el estado y la información de fondo relacionada con una interacción particular) es igualmente importante, si no más crítico.

Idealmente, un sistema de IA (ya sea un agente, una interfaz LLM u otras aplicaciones) debería ser capaz de recordar el tipo de proyectos en los que estás trabajando, tu estilo de comunicación, tus lenguajes de programación preferidos y muchos otros detalles. Sin embargo, en la realidad, los usuarios a menudo necesitan reconstruir repetidamente este contexto a través de diferentes sesiones de la misma aplicación (por ejemplo, cuando inicias una nueva sesión de ChatGPT o Claude), sin mencionar cuando cambian entre diferentes sistemas.

Actualmente, el contexto entre diferentes aplicaciones de IA generativa es básicamente no transferible.

Con la ayuda de la cadena de bloques, los sistemas de IA pueden guardar elementos contextuales clave como activos digitales persistentes, cargándolos cada vez que se inicia una sesión y permitiendo una transferencia fluida a través de múltiples plataformas de IA. Además, la cadena de bloques puede ser la única solución tecnológica que es tanto compatible hacia adelante como que enfatiza inherentemente la interoperabilidad, que son atributos fundamentales de los protocolos de la cadena de bloques.

Un escenario de aplicación natural son los juegos y los medios involucrando IA, donde las preferencias del usuario (desde la dificultad del juego hasta las configuraciones de teclas) pueden permanecer consistentes en diferentes juegos y entornos. Sin embargo, un escenario más valioso radica en las aplicaciones basadas en el conocimiento, donde la IA necesita entender el conocimiento que el usuario ya ha dominado y sus métodos de aprendizaje; o en contextos de uso de IA más especializados, como la programación. Aunque algunas compañías ya han desarrollado robots de IA personalizados que pueden mantener el contexto dentro de un cierto rango, este contexto a menudo no puede ser transferido entre diferentes sistemas de IA dentro de la misma compañía.

Las empresas apenas han comenzado a darse cuenta de este problema. Actualmente, la solución más cercana a una universal es un robot personalizado con un contexto fijo. Además, dentro de la plataforma, la práctica de compartir contexto entre diferentes usuarios también está comenzando a surgir fuera de la cadena. Por ejemplo, la plataforma Poe permite a los usuarios alquilar sus robots personalizados a otros.

Al migrar tal comportamiento a la blockchain, podemos compartir una "capa de contexto" compuesta por todos los elementos clave de nuestro comportamiento digital con los sistemas de IA con los que interactuamos. Los sistemas de IA podrán entender inmediatamente nuestras preferencias, ajustar y optimizar mejor nuestra experiencia de interacción. Por el contrario, al igual que el registro de propiedad intelectual en la blockchain, permitir que la IA haga referencia al contexto persistente en la blockchain también estimulará un nuevo tipo de interacción en el mercado en torno a las indicaciones y módulos de información. Por ejemplo, los usuarios pueden autorizar o monetizar directamente su experiencia mientras mantienen la propiedad de los datos. Por supuesto, compartir contexto también desbloqueará muchas posibilidades que aún no hemos imaginado.

Identificación general para inteligencias artificiales

Autor: Sam Broner

La identificación, que se refiere al registro autoritativo de "quién" o "qué", es la estructura subyacente silenciosa que soporta los sistemas de descubrimiento digital, agregación y pago de hoy. Dado que las plataformas operan estas infraestructuras ocultas en segundo plano, solo podemos experimentar su presencia en el producto terminado: Amazon asigna identificadores únicos (ASIN o FNSKU) a los productos, los muestra de manera centralizada y ayuda a los usuarios a descubrir y realizar pagos; Facebook es similar: la identificación del usuario forma la base de sus recomendaciones de contenido, exhibiciones de productos en Marketplace y el descubrimiento de contenido y anuncios orgánicos.

Pero a medida que las inteligencias de IA evolucionan, esta situación cambiará. Las empresas están utilizando inteligencias de IA en varios escenarios, como servicio al cliente, logística y pagos, y las formas de las plataformas están cambiando de una interfaz única a sistemas distribuidos que son multiplataforma y multicanal. Estas inteligencias acumularán un contexto profundo para completar más tareas para los usuarios. Si la identificación de una cierta inteligencia está solo vinculada a una plataforma o mercado, tendrá dificultades para funcionar en otros escenarios importantes, como conversaciones por correo electrónico, canales de Slack u otros productos.

Por lo tanto, los agentes de IA necesitan un "pasaporte" unificado y transferible. De lo contrario, no podremos identificar sus métodos de pago, confirmar sus versiones, consultar sus capacidades, saber a quién representan o rastrear su reputación en múltiples plataformas. La identificación de un agente debería incluir las funcionalidades de una billetera, un registro de API, un registro de cambios y pruebas sociales, para que cualquier interfaz (ya sea correo electrónico, Slack u otro agente) pueda reconocer e interactuar con él de manera consistente.

No hay un primitivo de “identificación” unificado, y cada integración tiene que construir la estructura subyacente desde cero, con mecanismos que aún dependen del azar. Los usuarios también pierden contexto al cambiar entre diferentes plataformas.

Estamos en una etapa en la que podemos "rediseñar la infraestructura de agentes desde los primeros principios". Entonces, ¿cómo construimos una capa de identificación más rica y neutral en términos de confianza que los registros DNS? No deberíamos reconstruir las "plataformas monolíticas" que agrupan identificación, descubrimiento, agregación y pagos juntos; en su lugar, los agentes deberían poder recibir pagos libremente, enumerar capacidades y coexistir en múltiples ecosistemas sin preocuparse por quedar atrapados en una única plataforma.

Aquí es donde radican exactamente los aspectos más destacados de la combinación de IA y Cripto: la "composibilidad sin permisos" proporcionada por las redes blockchain ayuda a los desarrolladores a crear agentes más útiles y mejores experiencias para los usuarios.

Por supuesto, actualmente esas plataformas verticalmente integradas (como Facebook o Amazon) todavía ofrecen una mejor experiencia de usuario, porque una de las complejidades de crear productos de alta calidad es asegurarse de que todos los módulos funcionen juntos sin problemas de arriba a abajo. Pero el costo de esta conveniencia también es alto. Especialmente a medida que los costos de construir, agregar, monetizar y distribuir agentes continúan disminuyendo, y el alcance de las aplicaciones de agentes sigue expandiéndose, una capa de identificación confiable y neutral otorgará a los emprendedores un verdadero "pasaporte" soberano y fomentará más exploración e innovación en distribución y diseño.

Identificación de "persona real" compatible con el futuro

Autores: Jay Drain Jr. y Scott Duke Kominers

A medida que la IA se vuelve más omnipresente—ya sea impulsando robots y agentes inteligentes en interacciones en línea o creando deepfakes y manipulando redes sociales—las personas están encontrando cada vez más difícil discernir si sus socios de interacción en línea son individuos reales o programas. Esta erosión de la confianza no es un futuro distante; ya ha llegado silenciosamente. Desde bots de comentarios en X (anteriormente Twitter) hasta bots en aplicaciones de citas, los límites entre la realidad y lo virtual se están difuminando. En tal entorno, la Prueba de Personalidad (PoP) está surgiendo gradualmente como una infraestructura clave.

Una de las formas actuales de verificar que una persona es humana es utilizar la identificación digital (como el sistema de identidad centralizado utilizado por la TSA en los Estados Unidos). La identificación digital incluye información diversa que los usuarios pueden utilizar para verificar su identidad: nombre de usuario, código PIN, contraseña, autenticación de terceros (como los registros de ciudadanía o de crédito) y otras credenciales. El valor de la descentralización es evidente aquí: cuando estos datos son gestionados de manera centralizada, el emisor de la identidad puede revocar el acceso, cobrar tarifas o incluso ayudar en la vigilancia; mientras que la descentralización invierte esta estructura, permitiendo a los usuarios, en lugar de a la plataforma, controlar sus propias identidades, haciéndolas más seguras y menos propensas a la censura.

A diferencia de los sistemas de identificación tradicionales, los mecanismos descentralizados de "Prueba de Personhood" (como el sistema World ID de Worldcoin) permiten a los usuarios autogestionar y almacenar sus datos de identificación de manera amigable con la privacidad y neutral en cuanto a la confianza para verificar que son personas reales. Al igual que una licencia de conducir, una vez que se emite una PoP, se puede usar en cualquier plataforma, en cualquier momento y en cualquier lugar. Esta PoP basada en blockchain, por lo tanto, posee compatibilidad hacia adelante, lo que se refleja en dos aspectos:

Portabilidad: PoP sigue protocolos abiertos y se puede integrar en cualquier plataforma. La identificación es controlada por el usuario y se basa en infraestructura pública, lo que la hace completamente portátil, permitiendo que cualquier plataforma existente o futura se conecte.

Accesibilidad sin permiso: Cualquier plataforma puede elegir de forma independiente identificar la identificación PoP sin necesidad de autorización a través de una API centralizada, evitando así el riesgo de que ciertos casos de uso sean denegados.

El principal desafío en este campo actualmente radica en la adopción por parte de los usuarios: aunque aún no hemos visto un caso de uso en el mundo real a gran escala para la prueba de personalidad, creemos que una vez que el número de usuarios alcance una masa crítica, y con varios socios importantes y ciertas "aplicaciones killer" impulsándolo, la adopción de PoP se acelerará rápidamente. Cada aplicación que integre un cierto estándar de PoP mejorará el valor práctico de esa identificación, atrayendo así a más usuarios a reclamar esa identificación, lo que a su vez alentará a más aplicaciones a integrar ese estándar debido a la creciente base de usuarios, creando un efecto de red que aumenta rápidamente. (Y dado que las identidades en la cadena están diseñadas para la interoperabilidad, este efecto será aún más explosivo.)

Hemos visto algunas aplicaciones y servicios de consumo convencionales, especialmente en los campos de los juegos, las redes sociales y las citas, anunciando colaboraciones con World ID para ayudar a los usuarios a confirmar que están tratando con personas reales, e incluso con la persona real específica que esperan. Al mismo tiempo, están surgiendo constantemente nuevos protocolos de identificación, como el Servicio de Atestación de Solana (SAS). Aunque SAS en sí no es un emisor de PoP, permite a los usuarios asociar de manera privada datos fuera de la cadena (como la verificación de KYC o las calificaciones de inversión requeridas para el cumplimiento) con sus billeteras de Solana, sentando así las bases para construir un sistema de identidad descentralizado.

Todos estos signos indican que el punto de brote de PoP descentralizado puede estar llegando pronto.

La importancia de PoP no es solo "prohibir bots"; es un mecanismo clave que delimita claramente los límites entre la red humana y la red de IA. Permite a los usuarios y aplicaciones diferenciar claramente entre "esta es una interacción entre personas" y "esta es una interacción entre personas y máquinas", lo que lleva a una experiencia más segura, auténtica y saludable en el mundo digital.

Infraestructura descentralizada de IA

Infraestructura Física Descentralizada de IA (DePIN)

Autor: Guy Wuollet

Aunque la IA es un servicio digital, su desarrollo está cada vez más limitado por la infraestructura física. Las Redes de Infraestructura Física Descentralizada (DePIN) como un nuevo modelo para construir y operar sistemas del mundo real están ayudando a democratizar la infraestructura de computación de la que depende la innovación en IA, haciéndola más barata, más resistente y más resistente a la censura.

¿Por qué es eso? Los dos principales cuellos de botella en el desarrollo de IA son la energía y la adquisición de chips. La energía descentralizada puede ayudar a desbloquear más recursos energéticos, mientras que los desarrolladores también están utilizando DePIN para agregar recursos de chips inactivos de fuentes como computadoras de juegos y centros de datos. Estos dispositivos de computación pueden construir colaborativamente un mercado de poder de computación sin permisos, creando un entorno más justo para el desarrollo de productos de IA.

Otros casos de uso incluyen el entrenamiento distribuido y el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLMs), así como redes distribuidas para la inferencia de modelos. El entrenamiento e inferencia descentralizados no solo pueden reducir costos (ya que utilizan potencia de computación ociosa), sino que también proporcionan resistencia a la censura, asegurando que los desarrolladores no sean prohibidos por depender de proveedores de servicios en la nube de hiperescalado.

La concentración de modelos de IA en manos de unas pocas empresas siempre ha sido un problema preocupante; las redes descentralizadas ayudan a construir un ecosistema de IA más rentable, resistente a la censura y escalable.

Proporcionar infraestructura y salvaguardias para las interacciones entre agentes de IA, proveedores de servicios terminales y usuarios.

Autor: Scott Duke Kominers

A medida que las herramientas de IA se vuelven cada vez más hábiles para manejar tareas complejas y cadenas de interacción multilayer, necesitarán cada vez más interactuar de forma autónoma con otras IA en lugar de depender de controladores humanos.

Por ejemplo, un agente de IA puede necesitar llamar a ciertos datos relacionados con cálculos específicos o reclutar agentes de IA especializados en tareas específicas, como organizar un robot estadístico para realizar simulaciones de modelos o llamar a un robot de generación de imágenes durante la creación de materiales de marketing. Los agentes de IA también crearán un valor significativo para los usuarios al ejecutar procesos de transacción completos o flujos de actividad, como buscar y reservar vuelos según las preferencias del usuario, o descubrir y comprar un nuevo libro que se ajuste a su gusto.

Actualmente, no existe un mercado maduro y universal de agente a agente; tales interacciones se limitan principalmente a interfaces API explícitas o a unos pocos ecosistemas cerrados que mantienen llamadas internas de agentes.

Un problema más común es que la mayoría de los agentes de IA actuales operan en sistemas aislados, con interfaces cerradas y una falta de estándares arquitectónicos. Sin embargo, la tecnología blockchain puede ayudar a los protocolos a establecer estándares abiertos, lo cual es crucial para la adopción a corto plazo. A largo plazo, esto también apoya la "compatibilidad futura": a medida que nuevos agentes de IA continúan evolucionando y surgiendo, aún pueden conectarse a la misma red subyacente. Debido a su arquitectura interoperable, de código abierto, descentralizada y fácilmente actualizable, blockchain puede adaptarse más rápidamente a los cambios provocados por la innovación de la IA.

Actualmente, múltiples empresas están construyendo "carriles" de blockchain para interacciones de agentes: por ejemplo, Halliday ha lanzado un protocolo que proporciona una arquitectura estandarizada de cadena cruzada para flujos de trabajo e interacciones de IA, y ha establecido límites a nivel de protocolo para asegurar que la IA no se desvíe de la intención del usuario. Catena, Skyfire y Nevermind apoyan interacciones de pago entre agentes de IA sin necesidad de intervención humana. Coinbase también ha comenzado a proporcionar apoyo de infraestructura para dichos proyectos.

Mantén las aplicaciones de codificación de AI / vibe en sincronía

Autor: Sam Broner y Scott Duke Kominers

En los últimos años, el desarrollo explosivo de la IA generativa ha facilitado la creación de software más que nunca. La eficiencia de codificación ha mejorado en varios órdenes de magnitud y, lo que es más importante, ahora se puede programar utilizando lenguaje natural, lo que permite incluso a aquellos que no están familiarizados con la programación bifurcar programas existentes e incluso construir aplicaciones completamente nuevas desde cero.

Sin embargo, aunque la programación asistida por IA trae nuevas oportunidades, también introduce una cantidad significativa de "entropía" dentro y entre programas. La llamada "codificación de vibraciones" simplifica la compleja red de dependencias subyacentes, pero también puede llevar a problemas funcionales o de seguridad cuando se actualizan los componentes subyacentes. Al mismo tiempo, a medida que más y más personas utilizan IA para crear aplicaciones y flujos de trabajo personalizados, las interacciones entre diferentes sistemas de usuarios se volverán cada vez más difíciles. De hecho, incluso si dos programas codificados por vibraciones tienen la misma funcionalidad, su lógica operativa y estructura de salida pueden variar enormemente.

En el pasado, la forma estandarizada de garantizar la consistencia y la compatibilidad era a través de formatos de archivo y sistemas operativos, y más recientemente a través de bibliotecas de software compartidas e interfaces de API. Sin embargo, en un mundo donde el software está evolucionando, transformándose y bifurcándose en tiempo real, estas capas de estandarización necesitan poseer una amplia accesibilidad y capacidades de actualización continua, al mismo tiempo que mantienen la confianza del usuario. Además, confiar únicamente en la IA no puede resolver el desafío de incentivar a las personas a mantener estas conexiones y compatibilidad.

La blockchain proporciona una solución que aborda ambos problemas simultáneamente: incrustar una "capa de sincronización protocolizada" en el software personalizado de los usuarios y garantizar la compatibilidad entre aplicaciones a través de actualizaciones dinámicas. En el pasado, una gran empresa podría haber necesitado pagar millones de dólares a integradores de sistemas (como Deloitte) para personalizar su sistema de Salesforce. Hoy en día, un ingeniero podría ser capaz de crear una interfaz de visualización para los datos de ventas durante un fin de semana. Sin embargo, con el aumento del software personalizado, los desarrolladores también necesitarán asistencia para mantener estas aplicaciones sincronizadas y funcionando correctamente.

Esto es algo similar al mecanismo de operación de las bibliotecas de software de código abierto actuales, pero sus actualizaciones son en tiempo real, no periódicas, y hay un mecanismo de incentivos. Todo esto se puede lograr a través de cripto. Al igual que otros protocolos basados en blockchain, la propiedad compartida anima a los participantes a involucrarse activamente en la mejora del protocolo. Los desarrolladores, usuarios (o sus agentes de IA) y otros consumidores pueden ganar recompensas por introducir, utilizar y mejorar nuevas características e integraciones.

Por el contrario, la propiedad compartida también invierte a cada usuario en el éxito general del protocolo, creando un mecanismo "anti-malicioso". Así como Microsoft no socavaría fácilmente el estándar del formato de archivo .docx porque afectaría a los usuarios y a la reputación de la marca, los co-propietarios del protocolo tampoco introducirían fácilmente código de mala calidad o malicioso.

Como hemos visto con varias arquitecturas de software estandarizadas en el pasado, también hay un enorme potencial para efectos de red aquí. A medida que la "explosión cambriana" del software de programación de IA continúa avanzando, el número de sistemas heterogéneos que necesitan mantener comunicación entre sí crecerá rápidamente.

En resumen: la programación de vibraciones debe mantenerse en sincronía, no puede depender únicamente de la vibra. Cripto es la clave.

Nuevo modelo económico y de incentivos

Soporte para un mecanismo de micropagos con reparto de ingresos

Autor: Liz Harkavy

Los agentes y herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Copilot nos proporcionan una nueva y conveniente manera de navegar por el mundo digital. Pero, sean buenos o malos, estas tecnologías están alterando el sistema económico del internet abierto. Ya hemos visto signos preliminares de esta tendencia: por ejemplo, algunas plataformas educativas han experimentado una caída significativa en el tráfico a medida que los estudiantes recurren cada vez más a las herramientas de IA; varios periódicos en los Estados Unidos también han demandado a OpenAI por infracción de derechos de autor. Si no podemos reajustar los mecanismos de incentivos, el internet se volverá más cerrado: más muros de pago, menos creadores de contenido.

Por supuesto, las políticas también se pueden utilizar para resolver problemas, pero mientras se avanzan los procedimientos legales, ya han comenzado a emerger algunas soluciones tecnológicas. Quizás la más prometedora (y técnicamente desafiante) sea incorporar directamente un mecanismo de reparto de ingresos en la arquitectura de internet. Cuando una acción impulsada por IA facilita una transacción, los creadores de contenido que proporcionan la fuente de información para esta acción deberían recibir la parte correspondiente. Esto ya se ha reflejado en los sistemas de marketing de afiliados, donde se pueden rastrear las fuentes y compartir los ingresos; una versión más avanzada podría rastrear y recompensar automáticamente a todos los contribuyentes en la cadena de información. El blockchain puede jugar, evidentemente, un papel importante en este mecanismo de "rastreo de fuentes".

Sin embargo, dichos sistemas aún necesitan construir nueva infraestructura—especialmente sistemas de micropagos capaces de manejar transacciones extremadamente pequeñas, protocolos de atribución que puedan evaluar de manera justa diferentes tipos de contribuciones, y modelos de gobernanza que aseguren transparencia y equidad. Actualmente, algunas herramientas basadas en blockchain están mostrando potencial, como rollups, soluciones de escalado L2, la institución financiera nativa de IA Catena Labs, y el protocolo de infraestructura financiera 0xSplits—pueden lograr transacciones casi sin costo y divisiones de ingresos más refinadas.

La Blockchain puede hacer que los complejos sistemas de pago de agencias sean una realidad a través de los siguientes mecanismos:

El nanopago puede dividirse automáticamente entre múltiples proveedores de datos, permitiendo que una sola interacción del usuario active micropagos a todos los contribuyentes de información.

Los contratos inteligentes pueden permitir pagos retroactivos exigibles después de las transacciones, asegurando que las fuentes de información que contribuyen a las decisiones del usuario sean compensadas una vez que se completa la transacción, mientras que todo el proceso mantiene transparencia y trazabilidad.

La cadena de bloques también puede lograr reglas complejas de distribución de ingresos programables, hacer cumplir esquemas de participación en las ganancias a través de código, evitar juicios subjetivos centralizados y establecer relaciones financieras sin confianza entre agentes autónomos.

A medida que estas tecnologías emergentes continúan madurando, se espera que establezcan un nuevo modelo económico de medios que cubra toda la cadena de valor, desde los creadores de contenido hasta las plataformas y los usuarios.

Blockchain como sistema de registro para la propiedad intelectual y la trazabilidad de origen

Autor: Scott Duke Kominers

El auge de la IA generativa exige urgentemente un mecanismo eficiente y programable para registrar y rastrear la propiedad intelectual (PI), uno que pueda confirmar la fuente de creación mientras apoya modelos de negocio en torno a la PI para el acceso, la compartición y la adaptación. El sistema de PI actual depende de intermediarios de alto costo y de la aplicación posterior a los hechos, lo cual ya no es aplicable en un mundo donde la IA puede consumir contenido instantáneamente y "generar" variantes con un solo clic.

Necesitamos urgentemente un sistema de registro abierto y público que pueda demostrar claramente la propiedad, facilitar operaciones eficientes para los creadores de IP y permitir que la IA y otras aplicaciones web se integren fácilmente. La blockchain es la solución ideal: permite el registro de IP sin depender de intermediarios, proporciona una prueba inmutable de creación y permite que las aplicaciones de terceros reconozcan, autoricen e interactúen fácilmente con estas IP.

Por supuesto, algunas personas son escépticas sobre la idea de "¿puede la tecnología realmente proteger la propiedad intelectual?" Después de todo, la Web 1.0 y 2.0, junto con la actual revolución de la IA, a menudo vienen acompañadas de un debilitamiento de la protección de la propiedad intelectual. Pero el problema es: muchos modelos de negocio de propiedad intelectual existentes todavía se centran en excluir obras derivadas en lugar de incentivarlas y monetizarlas. La infraestructura de propiedad intelectual programable no solo permite a los creadores, marcas y otros establecer claramente la propiedad en el mundo digital, sino que también da lugar a un nuevo modelo: construir nuevos negocios en torno a un mecanismo compartido que "permite el uso legal de la propiedad intelectual en la IA generativa y otras aplicaciones digitales."

Ya hemos visto este nuevo intento en el campo temprano de los NFT, como promover los efectos de red de marca y la acumulación de valor a través de la licencia CC0; además, los desarrolladores de infraestructura han creado protocolos e incluso blockchains exclusivos (como Story Protocol) específicamente para la estandarización y composabilidad del registro y licenciamiento de IP. Algunos artistas han comenzado a licenciar sus estilos y obras para la recreación creativa a través de protocolos como Alias, Neura y Titles. La serie de ciencia ficción “Emergence” de Incention permite a los fanáticos participar en la co-creación de personajes y visiones del mundo, y mantiene un registro de las contribuciones de cada creador a través del sistema de registro de Story Protocol.

La IA representada por Webcrawler debería compensar a los creadores de contenido.

Autor: Carra Wu

Actualmente, los agentes de IA que mejor satisfacen las demandas del mercado no son asistentes de programación ni herramientas de entretenimiento, sino más bien crawlers de la web: automáticamente navegan por la web, recopilan datos y determinan de manera autónoma qué enlaces visitar.

Según estimaciones, casi la mitad del tráfico actual de internet proviene de fuentes no humanas. Los bots a menudo ignoran el archivo robots.txt (teóricamente utilizado para indicar si se permite a los rastreadores extraer el sitio) y utilizan los datos extraídos para apoyar la competitividad central de las empresas de tecnología más grandes del mundo. Peor aún, los propios sitios web tienen que pagar por estos "invitados no deseados", asumiendo los costos de ancho de banda y recursos del servidor. Como resultado, los proveedores de CDN como Cloudflare han tenido que lanzar una serie de servicios de bloqueo. Hoy en día, esta es una contramedida fragmentada y engorrosa, pero en realidad puede ser reemplazada por un sistema más razonable.

Hemos señalado que el "contrato económico" original de internet—es decir, la relación de ganar-ganar entre los creadores de contenido y las plataformas—está al borde de la desintegración. Esto también se refleja en los datos: en el último año, un número creciente de sitios web ha comenzado a bloquear activamente los rastreadores de IA. En julio de 2024, solo el 9% de los 10,000 sitios web principales bloqueaban a los raspadores de IA; ahora, este porcentaje ha aumentado al 37% y sigue aumentando rápidamente.

Entonces, ¿podemos dejar de bloquear ciegamente todas las solicitudes de bots sospechosos y, en su lugar, buscar un equilibrio en el término medio? Un nuevo modelo es: los rastreadores de IA ya no "se benefician" del contenido web, sino que en su lugar pagan por actividades de recopilación de datos. La blockchain puede servir como la capa de ejecución de este modelo: cada agente rastreador sostiene criptomonedas e inicia una negociación en cadena con el "agente guardián" del sitio web o el sistema de muro de pago a través del protocolo x402 al acceder al sitio.

El problema es que robots.txt (también conocido como "estándar de exclusión de robots") se ha convertido en una práctica predeterminada de la industria desde la década de 1990, y revertirlo requiere una coordinación a gran escala de la industria o la intervención de proveedores de CDN como Cloudflare. Por otro lado, podemos crear un canal separado para los usuarios humanos: pueden continuar accediendo al contenido de forma gratuita demostrando su "identificación humana" a través de World ID (ver arriba).

De esta manera, el comportamiento de la IA que recopila contenido puede lograr una compensación para los creadores en los puntos de recopilación, mientras que los usuarios humanos aún pueden disfrutar de un internet de “libertad de información.”

Más publicidad centrada en la privacidad: precisa pero no intrusiva.

Autor: Matt Gleason

La IA ya está cambiando la forma en que compramos, pero ¿pueden los anuncios ser también un poco más "útiles"? A muchas personas les desagradan los anuncios porque pueden ser irrelevantes o demasiado intrusivos. Incluso los "anuncios personalizados", si son demasiado precisos y se basan en una gran cantidad de datos personales, pueden hacer que las personas se sientan "espiadas."

Algunas aplicaciones intentan monetizar a través de muros de pago (como ver videos o desbloquear niveles de juegos). La tecnología criptográfica puede ayudarnos a redefinir esta lógica. Combinados con blockchain, los agentes de IA personalizados pueden entregar anuncios basados en las preferencias establecidas por los usuarios sin exponer sus datos de privacidad; al mismo tiempo, pueden recompensar a los usuarios con Cripto después de interacciones voluntarias.

Técnicamente, este modelo requiere:

Sistema de pago digital de bajo costo: La publicidad de recompensas interactivas debe soportar pagos pequeños de alta frecuencia, y el sistema debe tener características de alta velocidad y bajo costo.

Mecanismo de verificación de datos que protege la privacidad: los agentes publicitarios de IA necesitan verificar si los usuarios cumplen con ciertas características demográficas sin exponer datos específicos; la tecnología de prueba de conocimiento cero (ZKP) puede lograr esto.

Nuevo modelo de incentivos: Si el modelo de ingresos publicitarios de micro-pagos (

Los humanos han intentado durante mucho tiempo hacer que la publicidad sea más útil, ya sea en línea o fuera de línea. Al remodelar el sistema publicitario para que esté impulsado por "IA + blockchain", finalmente hay esperanza de que la publicidad pueda volverse verdaderamente útil: no disruptiva y, a la vez, rentable.

Esto también hará que el espacio publicitario en sí mismo sea más valioso, mientras que potencialmente revierte la hoy en día altamente intrusiva "economía de explotación publicitaria" y en su lugar construye un sistema centrado en el ser humano: donde los usuarios ya no son "productos", sino "participantes".

Dominando el Futuro de la IA

Compañeros de IA propiedad y controlados por humanos

Autor: Guy Wuollet

Hoy en día, muchas personas pasan más tiempo en dispositivos que en la comunicación cara a cara, y este tiempo se está utilizando cada vez más para interactuar con modelos de IA y contenido curado por IA. De hecho, estos modelos ya han comenzado a proporcionar alguna forma de compañía, ya sea para entretenimiento, recuperación de información, satisfacción de intereses específicos o educación de niños. Podemos imaginar fácilmente que en un futuro cercano, los compañeros de IA se utilizarán ampliamente en campos como la educación, la atención médica, la consultoría legal y la compañía social, convirtiéndose en una forma común de interacción entre humanos.

Los compañeros de IA del futuro tendrán una paciencia infinita y serán altamente personalizables según las necesidades individuales y los requisitos específicos. No solo serán asistentes o "sirvientes robots"; es probable que se conviertan en entidades relacionales de gran valor para las personas. Por lo tanto, la cuestión de quién poseerá y controlará estas relaciones —si serán los propios usuarios o las empresas y otros intermediarios— se vuelve crucial. Si te has preocupado por el filtrado de contenido y la censura en las redes sociales durante la última década, este problema se volverá aún más complejo y personal en el futuro.

De hecho, puntos de vista similares se han planteado hace mucho tiempo (como se ve aquí y aquí): blockchain y otras plataformas de hospedaje resistentes a la censura pueden ser el camino más claro para lograr una IA resistente a la censura y controlada por el usuario. Aunque los usuarios individuales pueden ejecutar modelos locales y comprar GPUs por su cuenta, la mayoría no puede permitírselo o simplemente no sabe cómo hacerlo.

Aunque todavía hay una distancia para la adopción generalizada de compañeros de IA, la tecnología para lograr todo esto está avanzando rápidamente: los compañeros de IA interactivos por texto ya han mostrado un excelente rendimiento, y los avatares visuales han mejorado significativamente; el rendimiento de la cadena de bloques también está aumentando gradualmente. Para facilitar a los usuarios el uso de compañeros de IA que no se pueden censurar, todavía necesitamos mejorar continuamente la experiencia del usuario (UX) de las aplicaciones criptográficas. Afortunadamente, las billeteras de cadena de bloques como Phantom han hecho que las interacciones en la cadena sean simples, mientras que las billeteras integradas, las claves de acceso y la tecnología de abstracción de cuentas también permiten a los usuarios lograr billeteras de autocustodia sin tener que gestionar las frases mnemotécnicas por sí mismos.

Además, tecnologías de computación de alto rendimiento y sin confianza, como los coprocessadores optimistas y de conocimiento cero, también nos permitirán establecer relaciones significativas y duraderas con compañeros digitales.

En un futuro cercano, pasaremos de discutir "cuándo aparecerán los compañeros digitales humanoides y los avatares virtuales" a "quién tiene el derecho de controlarlos y de qué maneras."

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