En estos últimos años en el mundo cripto, me he vuelto cada vez más cauteloso con aquellos proyectos que predican "totalmente sin confianza". La verdad, lo más realista es preguntarse quién paga en caso de que algo salga mal.



La esencia de los oráculos es proporcionar un canal para conectar la cadena con datos externos. Pero este proceso está lleno de variables — los datos de precios pueden ser incorrectos, múltiples fuentes pueden contradecirse, e incluso hay quienes intencionalmente inyectan datos falsos. La mayoría de los proyectos o fingen que estos problemas no existen, o usan mecanismos complejos para intentar eliminar la incertidumbre por completo. Pero la realidad es que todo está lleno de problemas y no se puede eliminar por completo.

Una idea que me parece más práctica es: en lugar de afirmar que el sistema es infalible, es mejor admitir la existencia del caos y diseñar mecanismos para gestionarlo. Por ejemplo, dividir el procesamiento de datos en dos etapas — una de decisión rápida y verificación de fuentes fuera de la cadena, cerca de los datos, y una de decisiones finales que involucren el flujo de fondos, que se quede en la cadena. Así, incluso si un paso falla, las pérdidas se aíslan.

En DeFi, mantener la confianza cuesta. Colateralización excesiva, parámetros conservadores, puertas traseras centralizadas — todos estos son impuestos de confianza. ¿Cómo reducir estos impuestos? Alternar entre varias fuentes de datos, mecanismos de verificación en múltiples capas, y combinar incentivos económicos y sanciones. La lógica central es que las ganancias de hacer el mal sean menores que los costos, y que los datos anómalos no puedan esconderse. Esa es la operación práctica.

Hablando de aplicaciones de AI, aquí soy más cauteloso. La AI como herramienta auxiliar para detección de anomalías es útil, puede detectar señales sospechosas rápidamente. Pero si se la usa como árbitro final, es como introducir una capa de confianza en una caja negra — nadie entiende realmente cómo toma decisiones. Esto va en contra del espíritu de descentralización. La AI puede ser un ayudante, pero nunca debe ser la autoridad en decisiones. Muchos proyectos fracasan precisamente por esto.
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