Por qué la IA general necesita infraestructura descentralizada

El éxito de los grandes modelos de lenguaje demuestra que la IA general no solo es posible, sino potencialmente inminente. El avance fundamental reside en nuestra capacidad para entrenar modelos con miles de millones de parámetros en conjuntos de datos masivos, algo que las redes neuronales no podían hacer antes de la era de los modelos de lenguaje a gran escala.

Sin embargo, persiste una limitación crucial: los datos que utilizamos para el entrenamiento están específicamente seleccionados para modelos de lenguaje. Aún no sabemos cómo entrenar eficazmente con datos reales sin procesar ni filtrar. Resolver este problema podría ser clave para el desarrollo de la IA general.

También podrían ser necesarios otros avances en datos de entrenamiento, hardware o arquitectura. Pero cabe plantearse otra pregunta: ¿ contamos ya con la infraestructura que la IA general necesitará para funcionar?

Los sistemas de aprendizaje automático actuales no tienen conexión directa con el mundo exterior. Les proporcionamos nuestra percepción de la realidad a través del lenguaje. Son sofisticados, pero su diseño los limita fundamentalmente. La infraestructura para conectar la IA general con el mundo físico — y hacerla consciente de ese mundo — aún se encuentra en sus primeras etapas.

¿Cómo sería esa infraestructura?

1. Conectividad directa y descentralizada

Si la IA general necesita arraigarse en el mundo físico, requerirá una red de agentes de IA que recopilen datos localmente, ajusten sus modelos con esos datos y compartan modelos actualizados entre sí. Es probable que estos agentes necesiten comunicarse directamente, de igual a igual, sin depender de una infraestructura centralizada como internet. Una coordinación rápida favorecería los protocolos de comunicación de corto alcance, similares al Wi-Fi de largo alcance. Los agentes también necesitarían un almacenamiento de datos compartido y autónomo, por ejemplo, para distribuir los pesos y las actualizaciones de los modelos.

2. Coordinación y reputación

Los agentes de IA general aprenderán unos de otros y se potenciarán mutuamente, lo que requiere coordinación. La coordinación, a su vez, requiere la toma de decisiones colectiva y un sistema de reputación fiable.

Es casi seguro que los agentes de IA se especializarán. La interacción entre agentes especializados es más eficiente que la interacción entre agentes generalistas, pero solo si los agentes pueden predecir qué esperar unos de otros. Esto hace que los sistemas de reputación incorruptibles sean esenciales. Dichos sistemas podrían combinar la retroalimentación mutua tradicional con la verificación de la ejecución: un modelo conocido se ejecuta en hardware de confianza y produce pruebas criptográficas de la correcta ejecución.

3. Gobernanza y uso compartido de recursos

La coordinación entre agentes exige una asignación eficiente de recursos. Debe existir un proceso de toma de decisiones que, por ejemplo, priorice y replique los modelos más eficientes o les otorgue acceso preferencial a la computación. Al igual que en las sociedades humanas, esto requiere gobernanza: un proceso colectivo para la distribución equitativa de recursos. En el caso de la IA, la gobernanza puede ser más sencilla de implementar, pero aun así necesitará mecanismos como la votación ponderada por reputación y estructuras similares a las DAO.

Blockchain como sustrato natural

Los sistemas de reputación, la gobernanza descentralizada y la comunicación entre pares apuntan hacia las redes malladas y las cadenas de bloques. La tecnología blockchain, con su almacenamiento inmutable, el descubrimiento de nodos entre pares y la verificación de contratos inteligentes en la cadena, se adapta perfectamente a la infraestructura de la IA general. Incluso las limitaciones bien conocidas de blockchain, como la redundancia y la baja velocidad de procesamiento de transacciones, resultan menos perjudiciales en este contexto: la infraestructura de la IA general necesita principalmente almacenamiento inmutable y gobernanza, ninguno de los cuales requiere una velocidad extrema.

Invirtiendo la pregunta: ¿Qué necesitamos de la IAG?

Las tendencias actuales sugieren que lo que más necesitaremos es acceso universal e irrestricto a la IA general. Será un recurso enormemente valioso, y los actores poderosos se verán tentados a acapararlo y controlar el acceso.

Un enfoque de infraestructura abierta puede evitar esto. Al incorporar el acceso universal en la capa de protocolo — donde, por ejemplo, poseer un token de red otorga acceso a cualquier modelo de IA en la red, ya que el protocolo requiere que los modelos presten servicio a los participantes que lo poseen — podemos garantizar que la IA general siga siendo un recurso compartido en lugar de uno controlado.

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