Vitalik Rechaza Carrera Hacia AGI y Propone IA Descentralizada con Ethereum como Infraestructura

Por Vismaya V

Vitalik Buterin está llamando a seguir un camino diferente en inteligencia artificial, uno que rechaza una ciega "carrera hacia la AGI" y en su lugar se apoya en la descentralización al estilo Ethereum, la verificación y la privacidad como barreras de protección para la era de la IA.

"El marco de 'trabajar en AGI' en sí mismo contiene un error", escribió el lunes en X el cofundador de Ethereum, Buterin, señalando que el objetivo a menudo se trata como una carrera indiferenciada donde la principal distinción es simplemente "que tú llegas a ser quien está en la cima".

Comparó la frase con describir vagamente a Ethereum como simplemente "trabajar en finanzas" o "trabajar en computación", afirmando que oscurece preguntas más importantes sobre dirección y valores.

Buterin señaló que la IA y las criptomonedas a menudo se abordan desde "perspectivas filosóficas completamente separadas", e instó a los constructores a integrarlas.

En lugar de acelerar sin límites, el desarrollo de IA debería centrarse en sistemas que "fomenten la libertad y el empoderamiento humano" y aseguren que "el mundo no explote", escribió Buterin, haciendo eco de su marco de aceleración defensiva, o d/acc.

Joni Pirovich, fundador y CEO de Crystal aOS, dijo a Decrypt: "Ethereum convirtiéndose en la capa de liquidación por defecto para las interacciones de IA a IA es realista.

Se trata menos de 'acelerar la AGI' y más de proporcionar los rieles y las barreras de protección necesarias para el comercio, el intercambio y la inversión de agentes.

La confianza y la coordinación, especialmente a nivel de infraestructura tecnológica y de cumplimiento, son ahora más importantes que nunca".

Los comentarios llegan mientras las principales empresas de IA continúan empujando públicamente hacia la AGI y la superinteligencia, con los principales laboratorios describiendo un rápido progreso en agentes autónomos y modelos avanzados.

Buterin afirma que su alternativa se centra en una infraestructura más segura y verificable en lugar de modelos más grandes, delineando una hoja de ruta práctica en la que Ethereum desempeña un papel central, aunque no exclusivo.

Eso incluye herramientas locales de LLM, pagos de conocimiento cero que permiten a los usuarios llamar a APIs de IA sin vincular la identidad entre solicitudes, privacidad criptográfica más fuerte y verificación del lado del cliente de servicios de IA y certificaciones.

"Usar Ethereum como una capa económica para la interacción de IA a IA también es direccionalmente correcto, pero vivirá principalmente en rollups y L2 específicas de aplicaciones", dijo a Decrypt Midhun Krishna M, cofundador y CEO del rastreador de costos de LLM TknOps.io.

Las economías de agentes descentralizadas necesitan depósitos programables, pagos basados en uso y resolución de disputas on-chain, señaló Krishna, agregando que la gobernanza mejorada con IA requerirá "identidad, reputación y responsabilidad ponderada por participación, no solo mejores interfaces".

Desglosándolo

Vitalik agrupó el espacio de diseño Ethereum-IA en un marco de cuatro partes, ilustrado como un gráfico de 2x2, que abarca infraestructura versus impacto y resultados de sobrevivir versus prosperar.

Un cuadrante se centra en herramientas para la interacción de IA sin confianza y privada, incluyendo LLMs locales, pagos de conocimiento cero para llamadas anónimas a APIs, actualizaciones de privacidad criptográfica y verificación del lado del cliente de servicios de IA, certificaciones de TEE y pruebas.

Otro cuadrante posiciona a Ethereum como una capa económica para la actividad de IA, apoyando pagos de API, contratación de bot a bot, depósitos de seguridad, resolución de disputas on-chain y estándares de reputación de IA, como los modelos basados en ERC propuestos, dirigidos a habilitar la coordinación de agentes descentralizados en lugar del control de plataformas internas.

Un tercer enfoque revive la visión cypherpunk de "no confíes, verifica" a través de asistentes de LLM locales que pueden proponer transacciones, auditar contratos inteligentes, interpretar pruebas de verificación formal e interactuar con aplicaciones sin depender de interfaces centralizadas.

Un cuarto se dirige a mercados de predicción mejorados, votación cuadrática y sistemas de gobernanza.

Los comentarios hacen eco de una división que surgió el año pasado entre Buterin y el CEO de OpenAI, Sam Altman, quien dijo que su empresa confiaba en que sabía cómo construir AGI y que los agentes de IA pronto podrían "unirse a la fuerza laboral", mientras que Buterin promovió barreras de seguridad basadas en criptomonedas y mecanismos de control coordinado.

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