IA y criptomonedas: ¿compatibilidad o incompatibilidad perfectas?

Como entusiasta de la tecnología y desarrollador apasionado en ambos sectores, siempre me ha cautivado el potencial de las tecnologías de vanguardia para transformar las industrias. En los últimos años, una tecnología que ha causado furor en el mundo de las criptomonedas es la Inteligencia Artificial (IA). La fusión de la IA y las criptomonedas ha abierto un sinfín de oportunidades, pero también tiene sus propias limitaciones. Depende de cómo se interprete la IA en criptomonedas: Ya sea como cripto impulsado por IA o IA impulsada por cripto. En este blog, exploraremos el papel de la IA en las criptomonedas, sus capacidades y limitaciones, los posibles casos de uso y las oportunidades de inversión.

¿Qué es la IA?

La IA, un campo de la informática centrado en la creación de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas sin intervención humana, ha avanzado rápidamente. Gracias a los avances en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y análisis de datos, la IA ha encontrado aplicaciones en varios sectores, incluido el financiero. Más recientemente, los LLM (modelos lingüísticos de gran tamaño) como ChatGPT (conocido formalmente como GPT3.5) han arrasado en todo el mundo. El mercado de las criptomonedas, con sus intrincados algoritmos, su toma de decisiones basada en datos y su naturaleza volátil, parece un terreno de juego perfecto para la IA.

¿Cómo se aplica la IA a las criptomonedas?

Una de las principales funciones de la IA en el criptoespacio es el análisis de datos. Los mercados de criptomonedas generan cantidades ingentes de datos que incluyen datos históricos de precios, volúmenes de negociación, sentimiento en las redes sociales y datos en cadena. Analizar estos datos manualmente sería poco práctico, si no imposible para una sola persona. Aquí es donde la IA adquiere protagonismo. Los algoritmos de la IA pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones y hacer predicciones basadas en datos históricos, indicadores técnicos y sentimiento del mercado. Esto puede ayudar a los operadores e inversores a tomar decisiones con conocimiento de causa, gestionar los riesgos y optimizar sus estrategias de negociación. Un ejemplo que permite este caso de uso es The Graph (GRT) mediante la indexación de datos de blockchain a través de subgrafos.

Otro posible uso de la IA en criptomonedas es la detección de fraude y la seguridad. El carácter anónimo y descentralizado de las criptomonedas puede atraer a defraudadores y estafadores. La IA puede emplearse para detectar actividades sospechosas, rastrear transacciones e identificar posibles comportamientos fraudulentos. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar patrones de transacciones, identificar actividades inusuales que puedan indicar blanqueo de capitales u otras actividades ilícitas, y emitir alertas. Esto puede ayudar a mejorar la seguridad e integridad del ecosistema de las criptomonedas y proteger a los inversores y usuarios de fraude. Esto es especialmente interesante para aplicaciones descentralizadas como Web3 y DeFi. Por ejemplo, SingularityNET (AGIX), es una plataforma blockchain que permite a cualquiera construir, compartir y monetizar servicios de IA para cualquier aplicación, incluidas las aplicaciones Web3.

Limitaciones de la IA

La mayor limitación son las grandes diferencias en la infraestructura necesaria. La IA requiere sobre todo una infraestructura centralizada, ya que cada operación debe ser lo más rápida posible. La IA requiere miles de millones, si no billones, de cálculos por segundo. Por esta razón no puede existir una IA nativa de criptomonedas, al menos no en el estado actual del sector. La criptomoneda, como sabemos, está descentralizada y optimizada principalmente para la seguridad y el acceso público. Por lo general, esto significa operaciones mucho más lentas de lo que sería posible en una infraestructura centralizada. Además de las limitaciones, la IA en criptomonedas también conlleva riesgos que a menudo se pasan por alto. La IA dista mucho de ser perfecta, lo que implica que podría malinterpretar los datos, tomar decisiones erróneas basadas en esos datos malinterpretados y pasar por alto casos de fraude o abuso. Vemos que los grandes modelos complejos como chatGPT suelen estar confiadamente equivocados, tener "alucinaciones" y proponer fuentes que no existen. Esto supone un riesgo enorme para los usuarios, especialmente si se utiliza en un entorno financiero como las criptomonedas.

En mi opinión, la importancia de la narrativa de la inteligencia artificial en las criptomonedas está muy sobrevalorada. En los últimos meses, un puñado de proyectos que hacen algo con IA se han disparado debido a la explosión de crecimiento causada por ChatGPT. Las oportunidades para la IA que estoy estudiando actualmente son, por ejemplo, la propiedad distribuida de los modelos de IA, los cálculos multipartitos para descentralizar la ejecución de los modelos de IA y los modelos incentivos de tokens para utilizar la capacidad de procesamiento de los usuarios para hacer posible la IA.