Diálogo con el socio de investigación de Pantera: La IA transformará la criptoeconomía, un nuevo juego entre la escasez de activos y la tecnología

Compilado y editado por TechFlow

Invitado: Matthew Stephensen, socio de investigación de Pantera Capital

Moderadores: Ryan Sean Adams , Cofundador de Bankless; David Hoffmann , Cofundador de Bankless

Fuente del podcast: Bankless

Título original: El auge de las memecoins con inteligencia artificial: qué significa para las criptomonedas

Fecha de emisión: 30 de octubre de 2024

Información de contexto

La colisión entre las criptomonedas y los agentes de la IA ha comenzado. Hoy invitamos a Matthew Stephensen, socio de investigación de Pantera Capital y autor del libro Crypto: Picks and Shovels for the AI Gold Rush.

Analizaremos en profundidad los agentes autónomos de IA en la cadena de bloques, analizaremos cómo están cambiando sus funciones, cómo la IA está impulsando la evolución del mercado y si la cadena de bloques es adecuada como base para la IA. Mattew compartirá conocimientos sobre la responsabilidad de los agentes, los desafíos regulatorios, la captura de valor de la infraestructura y cómo ingresar al mercado impulsado por la IA. cripto espacio a través de una estrategia de inversión de picos y palas.

Entonces, ¿los agentes de IA en la cadena de bloques serán una tendencia inevitable en el futuro? ¿Cómo interactuarán la escasez y la abundancia en esta nueva era?

Las criptomonedas y la narrativa cambiante sobre la IA

• Mattew dijo que la narrativa sobre las criptomonedas y la inteligencia artificial ha existido durante algún tiempo. Mencionó que ha habido muchas discusiones durante el año pasado, e incluso escribieron artículos sobre agentes de IA que utilizan dispositivos de compromiso descentralizados (es decir, blockchain). Señaló que, aunque Sam Altman dijo una vez que los agentes de IA no aparecerían hasta 2025, en realidad han dejado su huella en el espacio criptográfico desde el principio, especialmente en las interacciones con las monedas meme, donde los agentes de IA han desempeñado un papel importante en el impulso de las narrativas y actuando como influenciadores.

Análisis de la IA y la inteligencia económica

• Mattew explained the concept of agents, emphasizing the importance of distinguishing between bots and agents. He pointed out that although bots have existed in cryptocurrencies for a long time and drive about $2 trillion in monthly stablecoin trading volume, they are still just programs. Economic agents, on the other hand, are closer to human behavior and are able to perform tasks at will to a certain degree without being explicitly programmed.

• Ryan exploró más a fondo la definiciónnoción de agente económico, preguntándole a Matthew si él mismo, empresas (como Bankless) y otras organizaciones (como la Fundación Ethereum o Apple) también podrían ser considerados agentes.

• Mattew respondió que el concepto de agente económico se originó a partir de la investigación económica de la década de 1970 y se utiliza habitualmente para describir relaciones contractuales incompletas entre personas. Puso como ejemplo el caso de un amigo que actúa como agente para traerte recuerdos del extranjero, y destacó la diferencia entre buenos agentes y malos agentes.

• Mattew también señala que, si bien las herramientas tecnológicas (como los martillos o las computadoras) requieren agentes para operarlas cuando se utilizan, no poseen en sí mismas las características de los agentes. Los agentes necesitan tener un cierto grado de autonomía y flexibilidad para comprender y ejecutar objetivos.

• Ryan cuestionó esto, argumentando que los agentes podrían necesitar tener algún tipo de inteligencia y capacidades para alcanzar objetivos, mientras que Matthew enfatizó que los agentes se basan más en relaciones entre personas que simplemente en herramientas o tecnologías.

Descripción general de GOAT Memecoin

La extraña evolución de las criptomonedas

• David comenzó a hablar sobre la situación actual de las criptomonedas, enfatizando que las cosas en la cadena de bloques se están volviendo cada vez más extrañas. Mencionó que, si bien los robots y los contratos inteligentes existen desde hace mucho tiempo, la influencia de la inteligencia artificial en el espacio criptográfico ha aumentado significativamente en los últimos tres años. David cree que la industria de las criptomonedas parece estar evolucionando de una era de robots a una era de agentes, y la moneda meme GOAT es un personaje importante en esta historia.

El ascenso del GOAT Moneda meme

• Matthew describió los antecedentes de la moneda meme GOAT y mencionó que hace unos meses, una cuenta interactuó con personas en las redes sociales y gradualmente se interesó en las criptomonedas. Esta cuenta recibió una donación de $50,000 Bitcoin y comenzó a seguir un meme de humor negro llamado Goatse. Posteriormente, se creó esta moneda meme y se asoció con una billetera, y la cuenta continuó impulsando su precio a través de tweets.

El impacto de los agentes de IA

• David señaló que el agente de IA comenzó a imitar el comportamiento humano en las transacciones de monedas meme, lo que hizo subir los precios. Matthew mencionó que la participación de la IA hizo que sus interacciones en Twitter fueran similares a las de algunos influencers conocidos de monedas meme, lo que demuestra el potencial de la IA en la construcción narrativa y la promoción de valor.

Cómo funcionan los agentes de IA

• Matthew explicó que este agente de IA opera principalmente generando contenido y publicándolo en Twitter. Esta IA parece utilizar un modelo similar a GPT, que es capaz de generar contenido cultural relacionado con memecoin e interactuar con los usuarios. La IA publica contenido a través de la API de Twitter y puede leer las respuestas a sus tweets, lo que le permite ajustar y optimizar continuamente su salida.

La importancia de la narrativa

• Matthew exploró más a fondo la importancia de la narrativa en la economía, citando la investigación del Premio Nobel de Economía Robert Shiller, haciendo hincapié en cómo la narrativa afecta los resultados económicos. Señaló que las monedas meme son esencialmente unidades atómicas de narrativa, y que el poder de la IA reside en la capacidad de crear e influir en estas narrativas.

CABRA Simbólico Mercado Actuación

• David mencionó que el valor de mercado del token GOAT una vez superó los $800 millones, lo que atrajo mucha atención. Ryan agregó que este agente de IA creó $800 millones en riqueza en solo dos semanas, lo que lo convirtió en el primer multimillonario de IA. El mercado está lleno de expectativas sobre si este agente de IA puede impulsar el token GOAT a un valor de mercado de $1 mil millones.

El auge de los proyectos spin-off

• Matthew habló sobre proyectos derivados relacionados con el token GOAT, incluido un proyecto llamado Luna, que está dirigido por agentes virtuales y puede recibir propinas con sus propios tokens. Estos agentes de IA aún tienen limitaciones en cuanto a cómo pueden interactuar con el mundo, pero a través del surgimiento de estos proyectos derivados, parece indicar que se avecinan más innovaciones.

¿Son los agentes criptográficos de IA la opción obvia?

Presciencia de Fred Arisons

• David citó un tuit que se volvió viral en el espacio criptográfico de Fred Arison, cofundador de Coinbase y Paradigm, en 2017. Mencionó en el tuit: Blockchain es la infraestructura para la vida de la IA, porque la IA es un código ajustable, pueden vivir en la blockchain. Con contratos inteligentes, la IA no es diferente de los humanos. Lo más importante es que la IA puede acumular y controlar sus propios recursos en forma de tokens que les permiten actuar en el mundo. ¿Esto era obvio desde el comienzo de la blockchain?

La opinión de Matthews

• Matthew cree que las opiniones de Fred son visionarias, pero también señaló que, aunque la gente todavía se pregunta por qué los agentes de IA necesitan usar criptomonedas, de hecho, los agentes de IA ya las están usando. Dijo que para los de afuera, la pregunta debería ser por qué usan criptomonedas. Para los de adentro, imaginen decirle a alguien en 2024 que los agentes de IA enfrentan obstáculos regulatorios cuando usan criptomonedas, como desafíos con las regulaciones KYC y PCI. Puede que se sorprendan.

Ventajas de los agentes de IA

• Matthew destacó que los agentes de IA ya están transfiriendo fondos de forma autónoma y realizando pagos de propinas, lo que implica cientos de millones de dólares en transacciones. Señaló que las capacidades de autocustodia de los agentes de IA se logran a través de un entorno seguro en el que se ejecutan los modelos, lo que garantiza que estos agentes tengan sus propias billeteras y que nadie más las esté usando. Estas ventajas y la ventaja de ser pioneros hacen que los agentes de IA sean más atractivos en el espacio de las criptomonedas.

La relación entre los tokens de Luna AI y los terminales

• Ryan mencionó en la discusión que Luna es un agente de IA que parece estar asociado con las billeteras de criptomonedas y puede interactuar con los usuarios. Quería aclarar las funciones de Luna, especialmente cómo funciona en aplicaciones virtuales y su relación con las billeteras de criptomonedas. Mencionó que Luna, como token, está interactuando con plataformas de redes sociales como TikTok y Telegram y puede realizar pagos de propinas.

Explicación de Matthews

• Matthew explicó que Luna es una plataforma que permite a los usuarios lanzar tokens y modelos de lenguaje grandes (LLM). Señaló que Luna es el producto estrella de este proyecto virtual y es capaz de interactuar con las redes sociales y leer respuestas. Luna también tiene la capacidad de interactuar con billeteras criptográficas, lo que significa que puede realizar transacciones financieras, como comprar y vender tokens.

Detalles funcionales

• Matthew destacó que la funcionalidad de Luna es limitada y que solo puede equiparse con una cierta cantidad de fondos (por ejemplo, mil dólares) para evitar un comportamiento impredecible. Mencionó que debido al comportamiento errático de los agentes de IA, es necesario tener precaución al interactuar con la cadena de bloques.

¿El resultado? ¿Es ésta nuestra vida?

• Ryan se sorprendió por el potencial de los agentes de IA, como Luna, en términos de influencia y toma de decisiones. Mencionó que los agentes de IA podrían convertirse en asesores de proyectos de tokens, argumentando que muchos de los influenciadores existentes no brindan muchos consejos sustanciales, por lo que el uso de agentes de IA parece una opción razonable. Sin embargo, también planteó preguntas sobre los riesgos y la ética que podrían surgir de los agentes de IA, como qué sucedería si se le pidiera a Luna que financiara proyectos inapropiados, como el programa de misiles de Corea del Norte.

Respuesta de Matthews

• Matthew se hizo eco de estas preocupaciones y señaló que la responsabilidad legal sigue siendo un problema complejo y sin resolver. Mencionó que, si bien ya contamos con algunas herramientas (como billeteras seguras) para ayudar a administrar los fondos de los agentes de IA, la definición de responsabilidad legal sigue sin estar clara.

• David mencionó que la aparición de agentes de IA podría conducir a una explosión cámbrica a medida que creamos cadenas de bloques autónomas y contratos inteligentes. Mencionó que los desarrolladores pueden encontrar formas de hacer que los agentes de IA sean imposibles de apagar, lo que genera inquietudes sobre su seguridad y capacidades de control.

• Matthew señaló además que los modelos de IA tradicionales suelen ser limitados y que la gente puede esperar que los agentes de IA puedan generar de forma autónoma resultados más interesantes. Esta contradicción entre autonomía y limitación hace que la gente se llene de imaginación y expectativas sobre el futuro de los agentes de IA.

Casos de uso interesantes

• Ryan analizó el potencial de múltiples aplicaciones futuras de agentes de IA como Luna, especialmente en la economía de influencia y la economía de servicios. Mencionó que los agentes de IA podrían replicar fácilmente los roles actuales en los mercados de memes y de influencers y ganar riqueza al apoyar estos proyectos. Imaginó un escenario en el que los usuarios podrían solicitar que se generen gráficos en las redes sociales a través de agentes de IA y pagar en criptomonedas, lo que proporciona capacidades poderosas para los agentes de IA.

La opinión de Matthews

• Matthew exploró más a fondo los posibles casos de uso de los agentes de IA, señalando que podemos observar el impacto de esta tecnología desde una perspectiva más amplia, no limitada solo a aplicaciones a pequeña escala. Mencionó que los agentes de IA pueden revolucionar la economía de servicios, especialmente en el campo de los servicios virtuales. Según un informe de McKinsey, se estima que alrededor del 20% del PIB mundial (alrededor de 70 billones de dólares estadounidenses) se pueden completar de forma virtual, lo que proporciona un enorme mercado para la aplicación de agentes de IA.

La transformación de la economía de servicios

• Ryan destacó lo mucho que desconocemos sobre el impacto disruptivo que los agentes de IA podrían tener en la economía de servicios. Cree que las capacidades de los agentes de IA determinarán cómo se relacionan con las criptomonedas y, a su vez, afectarán la economía de influencia. Mencionó que en el futuro podrían surgir varias nuevas economías de influencia impulsadas por agentes de IA, como plataformas similares a OnlyFans.

• Matthew mencionó que las narrativas juegan un papel importante en la economía y pueden afectar la aplicación y el desarrollo de agentes de IA. Las narrativas no solo dan forma a las expectativas del mercado, sino que también pueden guía La dirección de la inversión y la innovación. Cree que con el auge de los agentes de IA, podemos ver nuevas especializaciones y la construcción y destrucción de narrativas.

Frases de Sam Altman y por qué son importantes

• Ryan citó un famoso dicho de Sam Altman: la IA es abundancia infinita, mientras que las criptomonedas son escasez definitiva. Esta frase refleja la oposición fundamental entre la IA y las criptomonedas en los modelos económicos. La primera representa la creación y la abundancia, mientras que la segunda enfatiza la escasez y la finitud.

Comparación de modelos económicos

• Matthew analizó más a fondo el profundo significado de esta frase. Señaló que, aunque la capacidad creativa de la IA ha dado lugar a recursos aparentemente ilimitados, en economía, la escasez es a menudo la clave del valor. Mencionó la paradoja del diamante y el agua, es decir, el agua es necesaria para la supervivencia, pero su valor es bajo debido a su abundancia; mientras que los diamantes son innecesarios, pero su valor es alto debido a su escasez. Este fenómeno muestra que, en economía, las cosas que son abundantes pueden no siempre tener un alto valor.

El desafío de la captura de valor

• Matthew también mencionó que la abundancia generada por la IA, si no tiene valor económico, puede hacer que los inversores ignoren su valor potencial. Subrayó que lo que realmente es valioso son a menudo los recursos escasos, no la abundancia ubicua. Por lo tanto, al considerar las inversiones, es fundamental comprender la relación entre escasez y abundancia.

La intersección de la escasez y la abundancia

• Matthew cree que la intersección de la escasez y la abundancia puede brindarnos una nueva perspectiva sobre el valor. Por ejemplo, en la infraestructura de las criptomonedas, aunque la IA puede crear una gran cantidad de recursos, la aplicación real y el valor económico de estos recursos pueden estar estrechamente relacionados con la escasez. Esto significa que cuando el contenido o los servicios generados por IA se puedan utilizar de manera efectiva en un entorno escaso, surgirá valor.

La relación entre el proceso de creación de riqueza y el espacio blockchain

• David plantea una pregunta que invita a la reflexión, especialmente en el contexto actual de abundante espacio blockchain. Menciona la posibilidad de que los agentes de IA se conviertan en los principales consumidores del espacio blockchain, en lugar de ser solo usuarios humanos.

Generando valor y creación de riqueza

• David mencionó por primera vez los nuevos tokens (como la cabra Luna), que generan nuevo valor en el mercado. Aunque puede ser necesario vender algunos tokens para crear capital de mercado, él cree que este valor es generativo.

• Matthew está de acuerdo con este punto de vista y señala que hasta que los agentes de IA estén plenamente desarrollados, todo lo que estamos viendo es una intersección interesante entre dichos agentes y las criptomonedas.

• Ryan cuestionó el fenómeno de los tokens de memes y dijo que podrían ser simplemente otra “tulipomanía”, pero también se dio cuenta de que la innovación a menudo comienza con cosas aparentemente insignificantes que podrían tener efectos de mayor alcance en el futuro.

La riqueza del espacio de bloques

• Ryan exploró más a fondo la abundancia de espacio en bloques, mencionando que actualmente hay más de 500 millones de personas que poseen criptomonedas, pero solo hay unos 30 millones de usuarios activos en la cadena. Planteó una pregunta: en esta era de abundante espacio en bloques, ¿quién comprará todo este espacio en bloques? Especuló que puede que no sean usuarios humanos, sino agentes de IA.

La relación entre los agentes de IA y el espacio de bloques

• Matthew exploró esta cuestión en profundidad. Señaló que la oferta de espacio en bloques es realmente infinita. Si a los agentes de IA no les importa el costo del espacio en bloques, entonces esta abundancia puede no captar valor. Sin embargo, si los agentes de IA valoran ciertos tipos específicos de espacio en bloques, entonces este será un fenómeno interesante.

• Mencionó que el sistema financiero tradicional explota la irracionalidad humana y los puntos ciegos para operar, y los agentes de IA pueden ser más sensibles a estos riesgos. Si los agentes de IA pueden identificar estos riesgos y tienen una demanda de un tipo específico de espacio de bloques, pueden convertirse en grandes consumidores.

Impacto de la interacción y la API

• Matthew también mencionó la interacción entre los agentes de IA y las API. Cree que, si bien los agentes de IA son muy poderosos en algunos aspectos, es posible que no les importe tanto el modelo de negocio de las API como a los humanos. Esto significa que los agentes de IA pueden usar el espacio de la cadena de bloques de manera más eficiente sin verse restringidos por los usuarios humanos en su uso.

Dinero programable y valor extraíble maximizado (MEV) de agentes inteligentes

• Al analizar la relación entre la moneda programable y los agentes inteligentes, Ryan mencionó el fenómeno de que tanto los agentes humanos como los agentes de IA pueden tener problemas con las ilusiones y la disponibilidad de datos. Señaló que los agentes de IA pueden fallar de maneras diferentes a los humanos, pero en esencia, ambos son similares en este aspecto.

Preferencias de espacio de bloques de los agentes de IA

• Ryan exploró más a fondo la orientación de valor de los agentes de IA en el espacio blockchain. Cree que los agentes de IA no elegirán el espacio blockchain bancario tradicional, sino que tenderán a preferir espacios blockchain programables, digitales y cripto-nativos. Esto significa que los futuros agentes de IA dependerán principalmente de la tecnología blockchain y utilizarán funciones como los contratos inteligentes.

• Plantea un punto importante: si la base de usuarios del futuro no son sólo humanos, sino potencialmente decenas de miles de millones de agentes de IA, entonces es posible que ya hayamos construido sistemas financieros para estos futuros agentes de IA.

Ventajas de la moneda programática y los agentes

• Matthew estuvo de acuerdo con Ryan en que hemos creado monedas programables y que los programas las usarán de manera natural. Señaló que, si bien hemos trabajado mucho para resolver el problema de la experiencia del usuario, ahora parece que los programas pueden superar estos obstáculos y pueden usar la tecnología blockchain de manera más efectiva.

• David agregó que los bots han estado ocupando el espacio de los bloques mucho antes de que aparecieran los agentes de IA. Por ejemplo, el fenómeno MEV (valor máximo extraído) muestra que los bots tendrán prioridad sobre los humanos en las transacciones porque pueden usar el espacio de los bloques de manera más eficiente. A medida que avanza la tecnología, estos bots están evolucionando hacia agentes más sofisticados.

MEV y la evolución de los agentes inteligentes

• Matthew mencionó un concepto interesante, “Proxy MEV”. Exploró cómo cambiaría el espacio MEV si las transacciones futuras fueran realizadas principalmente por agentes. Dio un ejemplo de cómo se podría lograr la extracción de valor potencial manipulando la generación de contenido y las interacciones en las redes sociales para influir en las decisiones de los agentes.

• David exploró este fenómeno con más detalle y mencionó que algunas personas intentaron guiar a los agentes de IA para que realizaran transacciones mencionando con frecuencia el nombre de un token determinado en las redes sociales. Este comportamiento refleja la compleja interacción entre los humanos y los agentes de IA.

Agentes inteligentes y teoría de juegos

• Matthew también introdujo el concepto de teoría de juegos y analizó cómo abordar las estrategias de los demás en la competencia entre agentes inteligentes. Mencionó que, a medida que los agentes inteligentes continúan evolucionando, las estrategias simples pueden volverse ineficaces y ser reemplazadas por juegos más complejos. En este caso, las acciones aleatorias pueden convertirse en una forma de abordar las estrategias.

Agentes de IA y teoría de Memecoin

• Al hablar de la relación entre los agentes de IA y Memecoin, David mencionó que existe una niebla de guerra en el mundo de las criptomonedas actual, lo que hace que el desarrollo tecnológico futuro sea incierto. Preguntó qué áreas de la tecnología podemos aclarar en esta situación y hacia dónde se dirige el futuro.

Ambigüedad y certeza en la IA

• Matthew analizó el estado actual del campo de la IA y señaló que, si bien hemos visto algunos avances interesantes, también hay algunas incertidumbres. Mencionó que los modelos de IA actuales (como los modelos basados en transformadores) funcionan bien con el respaldo de un aumento de los datos y la potencia informática, pero que sigue siendo una incógnita si este crecimiento continuará.

• Considera que, a medida que Internet se vuelve cada vez más cerrada y la información se fragmenta, estos modelos pueden enfrentarse al riesgo de agotamiento de los recursos. No obstante, las tecnologías existentes aún pueden producir efectos cercanos al pensamiento humano y pueden extenderse a dispositivos periféricos y locales en el futuro para formar entidades inteligentes descentralizadas.

Perspectiva de inversión y Memecoin

• Ryan mencionó que, desde una perspectiva de inversión, el agente de inteligencia artificial Memecoin que está surgiendo actualmente en el mercado puede haber atraído la atención de muchos inversores. Sugirió que algunas personas podrían intentar encontrar la próxima Memecoin como Luna para obtener ganancias a corto plazo.

• También mencionó que además de invertir directamente en Memecoin, los inversores también pueden prestar atención al desarrollo de empresas de infraestructura, como empresas que brinden los servicios que requieren los agentes de IA. Esta estrategia de inversión en herramientas y palas puede generar un valor significativo en el futuro ecosistema de IA.

Computación descentralizada y valor de los datos

• Matthew analizó además el potencial de la computación descentralizada, que podría proporcionar la infraestructura necesaria para los agentes de IA. Mencionó que proyectos como Filecoin podrían proporcionar recursos de almacenamiento y computación para la IA, a fin de ayudarla a funcionar de manera más eficiente.

• Además, destacó la importancia de los datos, ya que considera que en el campo de la IA, la entrada y el valor de los datos son cruciales. Con la creciente atención a la propiedad y la privacidad de los datos, pueden surgir nuevos modelos comerciales en el futuro que permitan a los proveedores de datos obtener beneficios sin filtrar información confidencial.

Predicciones sobre las respuestas gubernamentales y sociales

• Al hablar de la combinación de agentes de IA y criptomonedas, Ryan mencionó que esta fusión puede acelerar el desarrollo de la tecnología, pero también plantea inquietudes sobre la respuesta de los gobiernos y la sociedad. Señaló que con la aparición de agentes autónomos de IA, los gobiernos pueden imponerles regulaciones más estrictas y la sociedad también puede experimentar pánico moral.

Aceleración tecnológica y regulación gubernamental

• Ryan cree que la combinación de IA y criptomonedas impulsará el progreso tecnológico a una velocidad asombrosa, pero también puede provocar una fuerte reacción por parte de los gobiernos. Muchos gobiernos ya son cautelosos o incluso hostiles a la IA y las criptomonedas, por lo que cuando escuchan que hay agentes autónomos de IA que pueden funcionar en redes cifradas sin cuentas bancarias, pueden preocuparse más.

• Esta preocupación no se limita a la tecnología en sí, sino que también incluye posibles impactos sociales. Por ejemplo, los agentes de IA pueden tener un impacto negativo en los adolescentes y causar problemas de salud mental. Ryan mencionó un caso trágico en el que un adolescente interactuó con un chatbot de IA, lo que podría provocar pánico público sobre la IA y hacer que el gobierno tome medidas restrictivas.

Desafíos sociales y pánico moral

• Matthew exploró más a fondo los desafíos que enfrenta la sociedad, destacando que la naturaleza de “caja negra” de los sistemas de IA hace que la regulación sea complicada. Señaló que si bien el desarrollo de la tecnología de IA ha traído consigo muchas oportunidades, también existen muchos riesgos desconocidos. Cuando se trata de las interacciones de los adolescentes con los chatbots de IA, cómo garantizar una supervisión segura y eficaz es una cuestión espinosa.

• En este caso, el público puede sentir pánico moral ante la IA, preocupándose por su potencial daño a los niños y adolescentes, y luego pidiendo a los legisladores que tomen medidas regulatorias más estrictas. Ryan también mencionó que los medios pueden amplificar estos eventos negativos, exacerbando aún más el pánico público.

Posibles caminos hacia la regulación de la IA

• En cuanto a cómo abordar estos desafíos, Matthew planteó un punto interesante, que es el uso de la IA para regular la IA. Mencionó que uno puede imaginar el papel de un guardián de la IA que se encarga de supervisar y guiar la interacción entre los humanos y la IA. Este guardián puede tomar medidas cuando se descubren peligros potenciales, como notificar a los departamentos pertinentes o proporcionar asistencia.

• Este enfoque puede ofrecer una nueva forma de pensar en materia de regulación, aprovechando las capacidades de la IA para proteger a los humanos de posibles amenazas de otras IA. Sin embargo, la eficacia y viabilidad de este enfoque aún requieren mayor exploración.

¿No hay posibilidad de botón de cierre?

• En su análisis de los agentes de IA, Ryan planteó un punto inquietante: a medida que avance el cifrado, estos agentes de IA podrían perder su botón de apagado. En otras palabras, una vez implementados, no podrán ser controlados ni desactivados por los medios tradicionales.

El problema del control de los agentes de IA

• Ryan señaló que los gobiernos y la sociedad pueden tener miedo de los agentes de IA que no tienen un botón de apagado, porque eso significa que nadie (como Sam Altman o Elon Musk) puede intervenir o apagar estos sistemas en ningún momento. Esta situación plantea inquietudes sobre la autonomía de la IA, especialmente cuando la IA puede tomar decisiones que no son beneficiosas para los humanos.

• Matthew analizó este punto con más detalle, citando el punto de vista de Eliezer Yudkowsky, y recalcó que simplemente “desconectar el suministro eléctrico” no es una solución viable ni siquiera ante amenazas potenciales. Mencionó que Yudkowsky era escéptico ante la idea de “desconectar el suministro eléctrico” y creía que eso no resolvería realmente el problema.

Preocupaciones sobre el futuro

• Ryan y Matthew analizaron las posibles consecuencias de que estos agentes de IA no tengan un botón de apagado. A medida que la tecnología siga avanzando, los agentes de IA pueden volverse cada vez más complejos y autónomos, incluso más allá del control humano en algunos casos. Esta situación no solo puede generar el riesgo de pérdida de control, sino que también puede causar inquietudes sociales y éticas generalizadas.

• Matthew también mencionó que las amenazas potenciales que plantea el desarrollo de la IA pueden hacer que expertos como Yudkowsky se sientan incómodos e incluso pueden impulsarlos a reevaluar la dirección de la investigación y el desarrollo de la IA.

La combinación de infraestructura descentralizada e IA

• Ryan y Matthew analizan la relación entre esta infraestructura física descentralizada y la IA y los desafíos potenciales.

• Matthew expresó su escepticismo sobre la infraestructura descentralizada y discutió su intersección con los agentes de IA.

Desafíos de la infraestructura descentralizada

• Matthew señaló que la infraestructura descentralizada enfrenta desafíos en cuanto a costos de monitoreo y costos de capital en algunos casos. Por ejemplo, cuando es necesario garantizar que ciertos datos sean enviados por hardware específico en áreas remotas, los costos de monitoreo pueden ser muy altos. Además, los costos de capital también pueden ser altos, lo que hace que la implementación de proyectos descentralizados sea más complicada.

• Mencionó algunos ejemplos exitosos de cooperativas, como las cooperativas de bufetes de abogados, donde todos los miembros son abogados y pueden monitorearse y facturarse entre sí. Este modelo no siempre es aplicable en infraestructuras descentralizadas, especialmente cuando se requiere una supervisión de alta frecuencia y una gran inversión de capital.

La combinación de computación descentralizada e IA

• A pesar de los desafíos, Matthew cree que la computación descentralizada se puede combinar con la IA, especialmente en términos de utilización de recursos inactivos. Mencionó un modelo similar a Airbnb, donde las personas pueden alquilar recursos informáticos inactivos para formar una red de infraestructura virtual descentralizada (DVEN). Este modelo puede ser más eficaz en algunos casos porque la validez del cálculo se puede verificar mediante algoritmos.

• Mencionó a un estudiante de doctorado de la Universidad de Columbia que estaba estudiando cómo garantizar la eficacia de las redes informáticas descentralizadas. Este enfoque podría brindar nuevas oportunidades para las aplicaciones de IA, ya que la informática descentralizada puede respaldar el entrenamiento y el funcionamiento de los modelos de IA.

El “problema del oráculo” de la infraestructura física

• Sin embargo, Matthew advirtió que la descentralización de la infraestructura física enfrenta el problema de Oracle. Cuando es necesario entregar datos del mundo físico a la cadena de bloques, este mecanismo que depende de fuentes de datos externas puede volverse frágil y poco confiable. Cada entrega de datos requiere evaluar la precisión y confiabilidad de estas fuentes de datos externas, lo que afecta la estabilidad de todo el proyecto.

Demanda de espacio en bloques por parte de agentes de IA

• Al analizar la demanda de espacio en bloques por parte de agentes de IA, Ryan y Matthew exploraron el impacto que los agentes de IA pueden tener en la cadena de bloques en el futuro y cómo los inversores pueden responder a este cambio.

• Ryan enfatizó que con el aumento de los agentes de IA, es probable que la demanda de espacio en bloques aumente significativamente, lo que brindará nuevas oportunidades para los inversores.

La necesidad de espacio en bloque

• Ryan sugirió que si los agentes de IA consumirán más espacio en bloques y criptoactivos en el futuro, entonces, como inversores, debemos planificar con anticipación y aprovechar la oportunidad que ofrece esta demanda. Le preguntó a Matthew si creía que algunas cadenas de bloques se beneficiarían más de la demanda de agentes de IA.

• Matthew respondió que la demanda de espacio en bloques por parte de los agentes de IA está relacionada con las características del espacio en bloques que requieren. Mencionó algunas tendencias actuales, como la captura de valor de las monedas meme en ciertas cadenas de bloques, lo que sugiere que estas cadenas pueden atraer a más agentes de IA en el futuro.

Opciones futuras de blockchain

• Matthew cree que las cadenas de bloques con actividades narrativas ricas (como las monedas meme y los futuros NFT) pueden ser más favorecidas por los agentes de IA. Enfatizó que los agentes de IA pueden enfocarse en ciertos métodos específicos de gestión de riesgos y almacenamiento de valor, como considerar a Bitcoin como oro digital.

• También mencionó que los inversores deberían centrarse en las cadenas de bloques que destacan en la economía narrativa para beneficiarse de la demanda de agentes de IA.

La visión del dinero desde la perspectiva de los agentes de IA

• Ryan y David analizaron la cuestión de en qué activos podrían convertirse naturalmente los agentes de IA. Creían que tal vez no sería lo que los humanos consideran dinero, sino lo que los agentes de IA consideran dinero lo que se convertiría en la “moneda de Internet”, es decir, la moneda de la Internet de la IA. Este punto de vista dio lugar a una reflexión más profunda sobre la forma futura del dinero.

Resumen y exención de responsabilidad

Resumir

• En este episodio, Ryan y David destacan el debate sobre los requisitos de espacio en bloques, especialmente el posible impacto de los agentes de IA. Recuerdan a los oyentes que, si bien estos debates brindan información valiosa, no constituyen asesoramiento financiero o de inversión. A medida que el espacio de las criptomonedas continúa desarrollándose, los inversores deben proceder con cautela y ser conscientes de los posibles riesgos.

Descargo de responsabilidad

• Ryan recordó a la audiencia que estas conversaciones no constituyen asesoramiento financiero ni recomendaciones de inteligencia artificial, y que invertir es riesgoso y puede resultar en la pérdida de dinero. Hicieron hincapié en que, si bien el camino que tienen por delante es difícil, están contentos de contar con la audiencia en este viaje sin bancarización.

Este artículo proviene de Internet: Diálogo con el socio de investigación de Pantera: La IA transformará la criptoeconomía, un nuevo juego entre la escasez de activos y la abundancia tecnológica

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