a16z: 11 casos de uso de la fusión entre Crypto y AI

Compilado | Saoirse, Foresight News

La lógica económica de Internet ha cambiado silenciosamente. A medida que la red abierta se reduce gradualmente a un “campo de entrada de comandos”, nos vemos obligados a reflexionar: ¿la inteligencia artificial nos llevará hacia un Internet abierto, o caeremos en un laberinto compuesto por nuevas barreras de pago? ¿El control estará en manos de grandes empresas centralizadas, o de una amplia base de usuarios?

Este es precisamente el campo de aplicación de Crypto. Hemos explorado varias veces la intersección entre AI y Crypto — en resumen, la blockchain es un nuevo paradigma que reconstruye la arquitectura de los servicios de Internet, capaz de construir un sistema de red descentralizado, confiable y neutral, y que pertenece a los usuarios. Al redefinir las reglas económicas que sustentan los sistemas existentes, la blockchain ofrece un camino efectivo para contrarrestar la tendencia a la centralización en el ámbito de AI, para lograr un ecosistema de Internet más abierto y resiliente.

La idea de la colaboración bidireccional entre Crypto y los sistemas de IA ya existe, pero la forma en que se combinan ha carecido de una definición clara. Algunos campos intermedios (como la verificación de «identidad humana» en el contexto de la proliferación de herramientas de IA de bajo costo) han atraído la atención de desarrolladores y usuarios, mientras que otros escenarios de aplicación pueden tardar años o incluso décadas en materializarse. Por lo tanto, este artículo compartirá 11 escenarios de aplicación cruzada entre IA y Crypto, con el objetivo de fomentar la discusión relacionada: explorar las posibles sinergias y los desafíos que enfrenta la combinación de IA y Crypto, y vislumbrar más direcciones innovadoras. Estos escenarios se basan en el nivel tecnológico actual y abarcan desde el procesamiento masivo de micropagos hasta asegurar que los humanos mantengan el control en las interacciones con la IA en el futuro.

1. Datos persistentes y contexto en la interacción de IA

Artículo por: Scott Duke Kominers

El desarrollo de la IA generativa depende en gran medida de los datos, pero en muchos escenarios de aplicación, la importancia del contexto (es decir, el estado y la información de fondo relacionados con la interacción) es tan significativa como la de los datos, e incluso más crítica.

En un estado ideal, ya sea un agente, una interfaz de modelo de lenguaje grande u otras aplicaciones, un sistema de IA debería poder recordar detalles como el tipo de trabajo del usuario, su estilo de comunicación, el lenguaje de programación preferido, entre otros. Sin embargo, en la realidad, los usuarios a menudo necesitan restablecer estos contextos en diferentes sesiones de la misma aplicación (por ejemplo, al iniciar una nueva sesión de ChatGPT o Claude), y mucho menos al cambiar entre diferentes sistemas. Actualmente, el contexto de una aplicación de IA generativa casi no se puede transferir a otras aplicaciones.

Con la ayuda de la tecnología blockchain, los sistemas de IA pueden transformar elementos clave de contexto en activos digitales persistentes, lo que permite que se carguen al iniciar la conversación y se transfieran sin problemas entre diferentes plataformas de IA. Además, debido a sus características, la blockchain podría ser la única solución que cumpla simultáneamente con los requisitos de “compatibilidad hacia adelante” e “interoperabilidad”.

Esta aplicación es especialmente adecuada en el ámbito de los juegos y los medios mediados por IA — las preferencias de los usuarios (desde la configuración de dificultad hasta la asignación de teclas) pueden mantenerse consistentes en diferentes juegos y escenarios. Pero el verdadero valor se encuentra en los escenarios de aplicación del conocimiento (como la necesidad de que la IA entienda el acervo de conocimientos y los patrones de aprendizaje del usuario) y en las aplicaciones de IA especializadas (como la asistencia en programación). Por supuesto, algunas empresas ya han desarrollado robots personalizados para contextos empresariales específicos, pero en tales escenarios, el contexto a menudo no puede ser transferido entre sistemas, e incluso es difícil de compartir entre diferentes herramientas de IA dentro de la misma empresa.

Las instituciones apenas comienzan a darse cuenta de este problema, y la solución general actualmente son los robots personalizados con un fondo fijo. Sin embargo, la migración de contexto entre los usuarios dentro de la plataforma ya ha comenzado a vislumbrarse fuera de la cadena: por ejemplo, en la plataforma Poe, los usuarios pueden alquilar sus robots personalizados a otros.

Al poner estas escenas en la cadena, nuestro sistema de IA interactivo podrá compartir una capa de contexto que contenga todos los elementos clave de la actividad digital. Ellos entenderán inmediatamente las preferencias del usuario y optimizarán la experiencia de uso de manera más precisa. Por otro lado, un sistema de registro de propiedad intelectual en la cadena, permite que la IA cite el contexto persistente en la cadena, también crea posibilidades para nuevas interacciones comercializadas en torno a palabras clave e información - los usuarios pueden autorizar o comercializar directamente su propia experiencia profesional, al tiempo que mantienen el control de los datos. Por supuesto, compartir contexto también dará lugar a muchas posibilidades que aún no hemos previsto.

2. Sistema de identidad genérica del agente (Agent)

Escrito por: Sam Broner

La identidad (es decir, “el registro autoritativo de las propiedades esenciales de algo”) es la arquitectura subyacente que sustenta la descubrimiento digital, la agregación y los sistemas de pago actuales. Dado que la plataforma encierra esta arquitectura dentro de un muro ecológico, la identidad en los ojos de los usuarios se ha convertido en parte de la funcionalidad del producto: Amazon asigna un identificador único a los productos (ASIN o FNSKU), muestra los productos de manera centralizada y ayuda a los usuarios a completar el descubrimiento y el pago; Facebook hace lo mismo, la identidad del usuario es la base fundamental de su flujo de información y de toda la funcionalidad de descubrimiento dentro de la aplicación, incluidos listados de productos, publicaciones nativas y anuncios pagados.

Con la evolución de los agentes de IA, este patrón está a punto de cambiar. A medida que más empresas adoptan agentes (para atención al cliente, gestión de logística, procesamiento de pagos, entre otros escenarios), sus plataformas ya no estarán limitadas a aplicaciones de interfaz única, sino que cruzarán ecosistemas multiplataforma, acumularán contexto profundo y realizarán tareas más diversas para los usuarios. Sin embargo, si la identidad del agente se limita a un único mercado, perderá utilidad en otros escenarios clave (como hilos de correo electrónico, canales de Slack y otros productos).

Por lo tanto, el agente necesita un «pasaporte digital» único y portátil. Sin este pasaporte, no se podrá determinar cómo pagar al agente, verificar su información de versión, consultar sus atributos funcionales, conocer su objeto de servicio o rastrear su historial de reputación entre diferentes aplicaciones y plataformas. La identidad del agente debe incorporar múltiples funciones como billetera, registro de API, registro de cambios y prueba social, para asegurar que cualquier interfaz (correo electrónico, Slack u otro agente) pueda ser interpretada e interactuada con un estándar unificado. La falta de esta información compartida de «identidad» hará que cada integración del sistema deba construir su arquitectura subyacente desde cero, y el mecanismo de descubrimiento siempre estará en un estado temporal, lo que hará que los usuarios pierdan información contextual cada vez que cambien de canal o plataforma.

Tenemos la oportunidad de diseñar una infraestructura de代理 desde los principios básicos. Entonces, ¿cómo construir una capa de identidad confiable y neutral que sea más completa que los registros DNS? Los代理 no deberían repetir el error de las plataformas monolíticas que ataron “identidad y descubrimiento, agregación, funciones de pago”, sino que deberían poder aceptar pagos, mostrar funciones en múltiples ecosistemas y sin preocuparse por quedar atrapados en una plataforma específica. Este es precisamente el valor de la fusión entre Crypto y AI — la combinabilidad sin permisos que ofrece la red blockchain, que puede ayudar a los desarrolladores a construir代理 más útiles y una experiencia de usuario de mayor calidad.

En general, las soluciones de integración vertical (como Facebook o Amazon) actualmente ofrecen una mejor experiencia de usuario. Uno de los desafíos inherentes a crear productos excepcionales es asegurar que todos los componentes trabajen en conjunto de arriba hacia abajo. Pero el costo de esta conveniencia es alto, especialmente cuando los costos de construir software de agregación, marketing, comercialización y distribución continúan disminuyendo, y la cobertura de las aplicaciones de agentes sigue expandiéndose. Aunque todavía hay un largo camino por recorrer para alcanzar el nivel de experiencia de usuario de las plataformas de integración vertical, construir una capa de identidad confiable y neutral para los agentes permitirá a los emprendedores tener el control de su “pasaporte digital” y fomentar la exploración innovadora en los niveles de distribución y diseño.

3. Mecanismo de prueba de “identidad humana” hacia adelante compatible

Escrito por: Jay Drain Jr., Scott Duke Kominers

A medida que la tecnología de IA se infiltra en varios escenarios de interacción en línea (incluyendo la suplantación profunda y la manipulación de redes sociales), se vuelve cada vez más difícil determinar “si se está interactuando en línea con seres humanos reales”. Este colapso del sistema de confianza ya ha ocurrido — desde los ejércitos de comentarios en la plataforma X (anteriormente Twitter) hasta las cuentas de robots en aplicaciones de citas, los límites entre lo virtual y lo real se están volviendo gradualmente borrosos. En este contexto, la prueba de “identidad humana” se convierte en la infraestructura fundamental del ecosistema digital.

Una forma de “probar que uno es humano” es a través de un ID digital (incluyendo ID centralizados utilizados por TSA). El ID digital abarca todos los elementos que se pueden utilizar para la verificación de identidad, como nombres de usuario, PIN, contraseñas, y pruebas de terceros (como la identidad o la calificación crediticia). La descentralización muestra un valor significativo aquí: cuando los datos se almacenan en sistemas centralizados, el emisor puede revocar el acceso, cobrar tarifas adicionales o implementar vigilancia; mientras que el modelo descentralizado invierte esta lógica — el usuario (y no el administrador de la plataforma) tiene el control de su propia identidad, lo que lo hace más seguro y resistente a la censura.

A diferencia de los sistemas de identidad tradicionales, el mecanismo de prueba de “identidad humana” descentralizado (como el Proof of Human de World) permite a los usuarios gestionar de forma autónoma su información de identidad y verificar los “atributos humanos” de manera que proteja la privacidad y sea confiable y neutral. Al igual que una licencia de conducir que puede utilizarse en cualquier región (independientemente de cuándo y dónde se emita), la prueba de “identidad humana” descentralizada puede servir como un protocolo subyacente universal de múltiples plataformas, incluso aplicable a nuevas plataformas emergentes que aún no han nacido. En otras palabras, la prueba de “identidad humana” basada en blockchain tiene características de compatibilidad a futuro, ya que posee las siguientes ventajas:

· Portabilidad: Los protocolos relacionados son estándares abiertos, cualquier plataforma puede integrarlos. La prueba de “identidad humana” descentralizada puede ser gestionada a través de infraestructuras públicas, controlada de manera autónoma por los usuarios, con completa portabilidad, y cualquier plataforma, ahora o en el futuro, puede lograr compatibilidad;

· Acceso sin licencia: la plataforma puede elegir de forma autónoma un ID de «identidad humana» reconocido, sin necesidad de pasar por API que pueden ser discriminatorias para diferentes casos de uso.

Los desafíos que enfrenta este campo son las aplicaciones prácticas: aunque aún no ha surgido un escenario de aplicación de “prueba de identidad humana” a gran escala, anticipamos que, cuando la cantidad de usuarios alcance una escala crítica, se formen asociaciones tempranas y aparezcan aplicaciones de tipo “killer”, la tasa de adopción aumentará rápidamente. Cada aplicación que adopte un estándar de ID digital específico aumentará el valor de esa ID para los usuarios, lo que a su vez atraerá a más usuarios a obtener la ID, creando un ciclo positivo (y dado que las ID en cadena están diseñadas para ser interoperables, los efectos de red pueden acumularse rápidamente).

Hemos visto aplicaciones de consumo mainstream como juegos, citas y redes sociales anunciar colaboraciones con World ID para ayudar a los usuarios a confirmar que están interactuando con humanos reales (y no programas) en juegos, chats y transacciones; este año también han surgido nuevos protocolos de identidad como el Solana Attestation Service (SAS) — aunque SAS no es un emisor de prueba de “identidad humana”, permite a los usuarios vincular datos fuera de la cadena (como KYC compliance o calificación de inversión) de manera privada a sus billeteras de Solana, ayudando a construir un sistema de identidad descentralizado. Todas estas señales indican que el punto de inflexión para la prueba de “identidad humana” descentralizada podría no estar lejos.

El significado de la «prueba de identidad humana» no solo radica en prohibir a los robots, sino en trazar una clara frontera entre los agentes de IA y las redes humanas. Permite a los usuarios y aplicaciones distinguir entre las interacciones humanas y las máquinas, creando así una experiencia digital de mayor calidad, seguridad y autenticidad.

4. Infraestructura descentralizada en el campo de la IA (DePIN)

Escrito por: Guy Wuollet

La IA, aunque pertenece a los servicios digitales, su desarrollo está cada vez más limitado por la infraestructura física. La red de infraestructura descentralizada (DePIN) ofrece un nuevo modelo para construir y operar sistemas del mundo real, ayudando a democratizar la infraestructura de computación detrás de la innovación en la IA, haciéndola más económica, más resiliente y más resistente a la censura.

¿Cómo lograr este objetivo? Los dos principales desafíos que enfrenta el desarrollo de la IA son el suministro de potencia de cálculo y la obtención de chips. Las redes de potencia de cálculo descentralizadas pueden proporcionar más potencia de cálculo, mientras que los desarrolladores también están utilizando DePIN para agregar recursos de chips ociosos de fuentes como PCs de juegos y centros de datos. Estos dispositivos de computación pueden formar un mercado de computación sin licencia, creando un entorno competitivo justo para el desarrollo de nuevos productos de IA.

Otros escenarios de aplicación incluyen el entrenamiento y ajuste fino distribuido de grandes modelos de lenguaje, así como redes distribuidas para la inferencia de modelos. El entrenamiento y la inferencia descentralizados (debido a la utilización de recursos computacionales ociosos) pueden reducir significativamente los costos, al mismo tiempo que proporcionan resistencia a la censura, asegurando que los desarrolladores no sean interrumpidos por proveedores de servicios en la nube de gran escala (como gigantes de servicios en la nube centralizados).

El problema del monopolio de modelos de IA por parte de unas pocas empresas ha existido durante mucho tiempo, y las redes descentralizadas ayudan a construir un ecosistema de IA más económico, resistente a la censura y escalable.

5. Infraestructura y marco de reglas para la interacción entre agentes de IA, proveedores de servicios terminales y usuarios.

Artículo por: Scott Duke Kominers

A medida que las herramientas de IA mejoran en la resolución de tareas complejas y en la ejecución de cadenas de interacción multinivel, los sistemas de IA necesitarán cada vez más interactuar con otros sistemas de IA sin intervención humana.

Por ejemplo, un agente de IA puede necesitar solicitar datos específicos relacionados con tareas de cálculo, o reclutar agentes de IA especializados para completar tareas específicas (como asignar a robots estadísticos para desarrollar y ejecutar simulaciones de modelos, o invocar robots generadores de imágenes al crear materiales de marketing). Los agentes de IA también crearán un valor importante al completar todo el proceso de transacciones u otras actividades en nombre del usuario, como buscar y reservar boletos de avión según las preferencias del usuario, o descubrir y ordenar nuevos libros de su tipo favorito.

Hoy en día, no existe un mercado maduro de intercambio entre agentes de propósito general, y este tipo de consultas entre sistemas generalmente solo se pueden realizar a través de conexiones API explícitas o implementando llamadas entre agentes como una función interna en un ecosistema de IA.

En general, la mayoría de los agentes de IA actuales operan en ecosistemas aislados, con interfaces de API relativamente cerradas y una falta de estandarización arquitectónica. Sin embargo, la tecnología blockchain puede ayudar a los protocolos a establecer estándares abiertos, lo cual es crucial para la implementación de aplicaciones a corto plazo; a largo plazo, esto también apoya la compatibilidad prospectiva — a medida que evolucionan y surgen nuevos agentes de IA, podrán conectarse a la misma red subyacente. La blockchain, por sus características de interoperabilidad, código abierto, descentralización y, a menudo, facilidad de actualización, puede adaptarse de manera más flexible a las necesidades innovadoras en el campo de la IA.

Con el desarrollo del mercado, varias empresas han comenzado a construir infraestructuras de blockchain para la interacción entre agentes: por ejemplo, Halliday ha lanzado recientemente un protocolo relacionado que proporciona una arquitectura de cadena cruzada estandarizada para flujos de trabajo e interacciones de IA, y ofrece mecanismos de protección a nivel de protocolo para asegurar que el comportamiento de la IA no exceda la intención del usuario; Catena, Skyfire y Nevermind utilizan tecnología blockchain para soportar pagos automáticos entre agentes de IA, sin necesidad de intervención humana. Se están desarrollando más sistemas de este tipo, e incluso Coinbase ha comenzado a ofrecer soporte de infraestructura para estas exploraciones.

6. Asegurar la sincronización de aplicaciones de IA / programación personalizada

Escrito por: Sam Broner, Scott Duke Kominers

La innovación de la IA generativa ha permitido un salto cualitativo en la eficiencia del desarrollo de software: la velocidad de codificación ha mejorado en varios órdenes de magnitud, y lo más importante es que se puede realizar a través del lenguaje natural — incluso los programadores sin experiencia pueden replicar programas existentes o construir nuevas aplicaciones desde cero.

Pero la codificación asistida por IA, al crear nuevas oportunidades, también introduce una gran cantidad de incertidumbre tanto dentro como fuera del programa. La “programación personalizada” (Vibe coding) abstrae la compleja red de dependencias subyacentes del software, pero esto también hace que los programas sean vulnerables a fallos de funcionalidad y seguridad cuando se producen cambios en el repositorio de origen y otros inputs. Además, cuando las personas utilizan IA para crear aplicaciones y flujos de trabajo personalizados, la interacción con otros sistemas se vuelve más difícil — de hecho, incluso si dos programas de “programación personalizada” tienen la misma funcionalidad, su lógica operativa y estructura de salida pueden diferir significativamente.

Históricamente, el trabajo de estandarización para asegurar la consistencia y compatibilidad del software ha sido asumido primero por los formatos de archivo y los sistemas operativos, y en años recientes depende del software compartido y la integración de API. Sin embargo, en la nueva era de la evolución, iteración y ramificación en tiempo real del software, la capa de estandarización necesita tener una amplia accesibilidad y una capacidad de actualización continua, al mismo tiempo que mantiene la confianza del usuario. Además, solo con IA no se puede resolver el problema de “incentivar a las personas a construir y mantener estas conexiones”.

La tecnología blockchain aborda simultáneamente estos dos problemas: una capa de sincronización protocolar que puede integrarse en la arquitectura de software personalizada del usuario y actualizarse dinámicamente para mantener la compatibilidad entre sistemas a medida que cambian las condiciones. Históricamente, las grandes empresas podrían pagar millones de dólares a “integradores de sistemas” como Deloitte para personalizar instancias de Salesforce. Hoy en día, los ingenieros pueden crear una interfaz personalizada para ver información de ventas durante el fin de semana, pero a medida que aumenta el número de software personalizado, los desarrolladores necesitan apoyo profesional para mantener estas aplicaciones en funcionamiento sincronizado. (Nota: Salesforce es un proveedor de servicios de software de gestión de relaciones con clientes (CRM) creado en marzo de 1999 en EE. UU.)

Esto es similar al modelo de desarrollo de las bibliotecas de software de código abierto de hoy en día, pero cuenta con actualizaciones continuas (en lugar de lanzamientos periódicos) y mecanismos de incentivo — ambos son más fáciles de lograr gracias a la tecnología Crypto. Al igual que otros protocolos basados en blockchain, el mecanismo de propiedad compartida de la capa de sincronización incentiva a todas las partes a invertir activamente en mejoras: desarrolladores, usuarios (y sus agentes de IA) y otros consumidores pueden recibir recompensas por introducir, usar y optimizar nuevas funciones e integraciones.

Por el contrario, la propiedad compartida une a todos los usuarios con el éxito general del protocolo, formando un mecanismo de amortiguación contra comportamientos maliciosos — así como Microsoft no destruiría fácilmente el estándar .docx (debido a las repercusiones en los usuarios y la marca), los co-propietarios de la capa de sincronización tampoco estarían inclinados a introducir código ineficiente o malicioso en el protocolo.

Al igual que con todas las arquitecturas de software estandarizadas que hemos visto, aquí existe un enorme potencial de efectos de red. A medida que la “explosión cámbrica” del software de codificación AI sigue evolucionando, la red de sistemas heterogéneos que necesitan mantener la comunicación se expandirá de manera exponencial. En pocas palabras: la “programación personalizada” no solo requiere un “estilo de codificación”, sino que también necesita tecnología Crypto para mantener la sincronización del sistema.

7. Sistema de micropagos que admite la división de ingresos

Escrito por: Liz Harkavy

ChatGPT, Claude, Copilot y otras herramientas y agentes de IA han proporcionado nuevas formas de navegación en el mundo digital, pero ya sea bueno o malo, están socavando las bases económicas de Internet abierto. Hemos visto manifestaciones concretas de esta tendencia: por ejemplo, las plataformas educativas han experimentado una drástica disminución de tráfico debido al uso masivo de herramientas de IA por parte de los estudiantes, y varios periódicos estadounidenses están demandando a OpenAI por supuesta infracción de derechos de autor. Si no se ajustan los mecanismos de incentivos, podríamos enfrentarnos a un Internet cada vez más cerrado: más barreras de pago y menos creadores de contenido.

Por supuesto, siempre existen soluciones políticas, pero al mismo tiempo que se avanzan a través de procesos judiciales, también están surgiendo una serie de soluciones tecnológicas. La solución más prometedora (y también la más desafiante desde el punto de vista técnico) podría ser la incorporación de un mecanismo de participación en los ingresos dentro de la arquitectura de la red: cuando el comportamiento impulsado por AI facilita una transacción, la fuente de contenido que proporciona soporte informativo para esa decisión debería recibir una participación correspondiente. El ecosistema de marketing de afiliación ya está llevando a cabo un seguimiento de atribuciones y participaciones en los ingresos similares, mientras que versiones más avanzadas podrían rastrear automáticamente y recompensar a todos los contribuyentes en la cadena de información — la tecnología blockchain puede desempeñar un papel clave en el seguimiento de esta cadena de origen.

Pero tales sistemas también necesitan contar con nuevas infraestructuras que posean otras funciones: especialmente, sistemas de micropagos capaces de manejar microtransacciones de múltiples fuentes, protocolos de atribución que evalúen de manera justa el valor de diferentes contribuciones, y modelos de gobernanza que aseguren transparencia y equidad. Muchas herramientas blockchain existentes (como Rollups y Layer2, la institución financiera nativa de IA Catena Labs, el protocolo de infraestructura financiera 0xSplits) han demostrado tener potencial de aplicación, apoyando transacciones casi sin costo y divisiones de pagos más granulares.

La blockchain puede implementar sistemas de pago por proxy complejos a través de varios mecanismos:

· Los pagos en nano se pueden dividir entre múltiples proveedores de datos, permitiendo que un solo usuario interactúe mediante contratos inteligentes automáticos para activar micropagos a todas las fuentes de contribución.

· Los contratos inteligentes admiten el desencadenamiento de pagos retroactivos ejecutables después de que se complete la transacción, compensando de manera completamente transparente y rastreable a las fuentes que proporcionan información para la toma de decisiones de compra.

· Además, la blockchain soporta una distribución de pagos compleja y programable, asegurando que los ingresos se distribuyan de manera justa mediante reglas forzadas por código, en lugar de depender de decisiones centralizadas, creando relaciones financieras sin necesidad de confianza entre agentes autónomos.

A medida que estas nuevas tecnologías maduran, crearán nuevos modelos económicos para la industria de los medios, capturando toda la cadena de creación de valor desde los creadores hasta las plataformas y los usuarios.

8. Sistema de blockchain para la propiedad intelectual y el registro de trazabilidad

Artículo por: Scott Duke Kominers

El desarrollo de la IA generativa ha creado una urgente necesidad de mecanismos de registro y seguimiento de propiedad intelectual programables y eficientes — tanto para aclarar la titularidad de los derechos como para apoyar modelos comerciales en torno al acceso, compartición y recreación de la propiedad intelectual. El marco actual de protección de la propiedad intelectual depende de costosos intermediarios y medidas de defensa de derechos post-facto, lo que no se adapta a las demandas de la era de consumo instantáneo de contenidos por parte de la IA y la generación de nuevas variantes con un solo clic.

Lo que necesitamos es un sistema de registro público abierto, que proporcione pruebas claras de propiedad, permitiendo a los creadores de propiedad intelectual participar de manera eficiente en la interacción, y que las aplicaciones de IA y otras aplicaciones en la red puedan conectarse directamente. La tecnología blockchain es la opción ideal: permite registrar la propiedad intelectual sin intermediarios, proporcionando pruebas de trazabilidad inalterables, y también facilita que las aplicaciones de terceros puedan identificar, autorizar y utilizar dicha propiedad intelectual.

Algunas personas son escépticas sobre la idea de que “la tecnología puede proteger la propiedad intelectual” — después de todo, las primeras dos eras de desarrollo de Internet (y la continua evolución de la revolución de la IA) a menudo se han relacionado con una debilitación de la protección de la propiedad intelectual. Parte de la razón es que muchos modelos de negocio basados en la propiedad intelectual hoy en día se centran en “prohibir las obras derivadas”, en lugar de incentivar y comercializar la creación derivada. Sin embargo, la infraestructura de propiedad intelectual programable no solo permite a los creadores, marcas y propietarios de IP establecer claramente la propiedad en el espacio digital, sino que también abre la puerta a “modelos de negocio que giran en torno a la compartición de IP (para IA generativa y otras aplicaciones digitales)” — lo que en realidad convierte la principal amenaza de la IA generativa para la creación en una oportunidad.

Hemos visto a los creadores intentar nuevos modelos en el campo de los NFT desde una etapa temprana: las empresas utilizan activos NFT en Ethereum para apoyar los efectos de red y la acumulación de valor bajo la construcción de marca CC0; recientemente, los proveedores de infraestructura también están construyendo protocolos para el registro y la autorización de IP estandarizados y combinables (como Story Protocol) e incluso blockchains dedicadas. Algunos artistas ya han comenzado a utilizar estas herramientas, autorizando su estilo y obras para la recreación creativa a través de protocolos como Alias, Neura, Titles, entre otros. La serie Emergence de Incention invita a los fans a co-crear universos de ciencia ficción y sus personajes, y el registro en blockchain construido sobre Story Protocol permite rastrear la atribución de los creadores de cada elemento.

9. Mecanismo de araña web para compensar a los creadores de contenido

Escrito por: Carra Wu

Hoy en día, el agente de IA que mejor se adapta a las demandas del mercado no es una herramienta de programación o entretenimiento, sino un rastreador web: navegan por la web de forma autónoma, recopilan datos y deciden de dónde extraer información.

Se estima que actualmente casi la mitad del tráfico en la red proviene de entidades no humanas. Los crawlers a menudo ignoran el protocolo robots.txt (que debería informar a los crawlers automáticos si se les permite acceder al sitio web, pero su fuerza vinculante es en realidad débil) y utilizan los datos recopilados para reforzar las barreras de mercado de las grandes empresas tecnológicas. Peor aún, los sitios web deben pagar por estos intrusos, asumiendo el costo de proporcionar ancho de banda y recursos de CPU a una gran cantidad de crawlers no identificados. Como respuesta, CDN como Cloudflare ofrecen servicios de bloqueo, pero esta es solo una solución parche que no debería existir.

Hemos señalado que el protocolo nativo de Internet (los acuerdos económicos entre creadores de contenido y plataformas de distribución) podría colapsar, y los datos están comprobando esta tendencia. En los últimos 12 meses, los propietarios de sitios web han bloqueado masivamente a los arañas de IA: en julio de 2024, solo el 9% de los 10,000 principales sitios web del mundo prohibían a las arañas de IA; hoy, esa proporción ha alcanzado el 37%, y a medida que más operadores de sitios web actualicen su tecnología y aumenten las quejas de los usuarios, esta cifra seguirá subiendo.

Si no se depende de un CDN para bloquear completamente el acceso de los posibles crawlers, ¿se puede encontrar una solución intermedia? Los crawlers de IA no deberían aprovechar gratuitamente un sistema diseñado para el tráfico humano, sino que deberían pagar por el derecho a extraer datos. Este es precisamente el lugar donde blockchain puede ser útil: cada proxy de crawler en la red puede poseer Crypto y negociar en línea a través del protocolo x402 con los “proxies de acceso” o los protocolos de muro de pago de cada sitio (por supuesto, el desafío es que el protocolo robots.txt ha estado profundamente arraigado en la lógica comercial de Internet desde la década de 1990, y se necesita una gran colaboración o la participación de CDNs como Cloudflare para lograrlo).

Al mismo tiempo, los humanos pueden acceder al contenido de forma gratuita a través de World ID para verificar su identidad (ver capítulo tres). En este modelo, los creadores de contenido y los propietarios de sitios web pueden ser compensados durante la recopilación de datos de IA, mientras que los usuarios humanos aún pueden disfrutar de un internet de “libertad de información”.

10. Publicidad personalizada con protección de la privacidad

Escrito por: Matt Gleason

La IA ha comenzado a influir en la experiencia de compra en línea, pero ¿qué pasaría si los anuncios que vemos a diario pudieran ser “realmente útiles”? La razón por la que la gente desagrada la publicidad es evidente: los anuncios ineficaces son simplemente ruido, mientras que la publicidad de IA excesivamente precisa basada en enormes datos de consumo parece invadir la privacidad. Otras aplicaciones, por otro lado, monetizan imponiendo “anuncios ineludibles” que limitan el contenido (como en servicios de streaming o niveles de juegos).

Crypto ha ofrecido la posibilidad de reconstruir el modelo publicitario. Los agentes de IA personalizados combinados con blockchain pueden encontrar un punto de equilibrio entre “publicidad irrelevante” y “publicidad excesivamente precisa”, lanzando anuncios basados en las preferencias personalizadas de los usuarios. Más importante aún, este modelo no requiere la exposición de los datos globales de los usuarios y puede compensar directamente a los usuarios que comparten datos de manera activa o interactúan con la publicidad.

Para lograr este objetivo, se deben cumplir los siguientes requisitos técnicos:

· Pagos digitales de bajas tarifas: Para compensar la interacción publicitaria de los usuarios (visitas, clics, conversiones), las empresas deben enviar pagos pequeños con alta frecuencia, lo que requiere que el sistema tenga una capacidad de procesamiento de alta velocidad y comisiones casi nulas;

· Verificación de datos de protección de la privacidad: el agente de IA debe demostrar que el usuario cumple con ciertas características demográficas; la prueba de conocimiento cero puede completar la verificación de atributos bajo la premisa de proteger la privacidad.

· Modelo de incentivos: si Internet adopta un modelo de ganancias basado en micropagos (como interacciones únicas de menos de 0.05 dólares, ver capítulo siete), los usuarios podrán elegir “ver anuncios a cambio de pequeñas recompensas”, transformando el actual modelo “explotador” en un modelo “participativo”.

Durante décadas, la publicidad en línea (e incluso la publicidad fuera de línea durante cientos de años) ha estado en busca de la “relevancia”. Al reconstruir la publicidad desde la perspectiva de Crypto y AI, finalmente tendrá un mayor valor práctico — personalizada pero no intrusiva, beneficiando a todas las partes: para desarrolladores y anunciantes, desbloqueando modelos de negocio más sostenibles y compatibles con incentivos; para los usuarios, obteniendo más caminos para explorar el mundo digital.

Esto no solo aumentará el valor de los espacios publicitarios, sino que también podría revolucionar la economía publicitaria “explotadora” profundamente arraigada en la actualidad, construyendo un sistema más centrado en las personas: los usuarios ya no serán mercancías en transacción, sino sujetos participantes.

11. Compañeros de IA poseídos y controlados por humanos

Escrito por: Guy Wuollet

Hoy en día, el tiempo que las personas pasan en dispositivos ha superado al de las interacciones en persona, y se utiliza cada vez más para interactuar con modelos de IA y contenido generado por IA. Estos modelos han comenzado a ofrecer valor de compañía, ya sea para entretenimiento, obtención de información, satisfacer intereses de nicho o educar a los niños. No es difícil imaginar que, en un futuro cercano, los compañeros de IA utilizados para la educación, la atención médica, la consulta legal y la compañía emocional se convertirán en la forma de interacción predominante.

Los futuros compañeros de IA tendrán una paciencia infinita y estarán personalizados para las necesidades individuales — ya no serán solo herramientas o sirvientes robots, sino que podrían convertirse en relaciones altamente valoradas. Por lo tanto, la cuestión de “quién posee y controla estas relaciones” es crucial (¿los usuarios o intermediarios como las empresas?). Si en la última década te has preocupado por la filtración y censura de contenido en las redes sociales, esta cuestión se volverá más compleja y más personal en el futuro.

La opinión de que “una plataforma de custodia de blockchain resistente a la censura es el camino más viable para lograr que los usuarios controlen la IA” ha sido discutida en múltiples ocasiones (como se mencionó anteriormente). En teoría, los individuos pueden ejecutar modelos en dispositivos locales o comprar GPU por su cuenta, pero la mayoría de las personas o no pueden permitírselo o carecen de la capacidad técnica.

Aunque la popularización de los compañeros de IA aún requiere tiempo, la tecnología relacionada está iterando rápidamente: los compañeros de interacción textual humanizados ya están bastante maduros, la tecnología de avatares visuales ha avanzado significativamente y el rendimiento de la blockchain sigue mejorando. Para garantizar que los compañeros resistentes a la censura sean fáciles de usar, necesitamos confiar en una mejor experiencia de usuario para lograr aplicaciones impulsadas por criptomonedas. Afortunadamente, billeteras como Phantom han simplificado en gran medida la interacción con la blockchain; las billeteras integradas, las claves criptográficas y la tecnología de abstracción de cuentas permiten a los usuarios poseer billeteras autogestionadas sin necesidad de recordar frases de recuperación. La tecnología de computación confiable de alto rendimiento basada en procesadores Optimistic y ZK también ayudará a construir relaciones profundas y duraderas con compañeros digitales.

En un futuro cercano, el enfoque de la discusión pasará de “¿cuándo aparecerán los compañeros digitales realistas?” a “¿quién puede controlarlos?”.