Entrevista exclusiva | El fundador de XtAo dijo que Bittensor espera convertirse en Bitcoin en el campo de la inteligencia artificial

Según Bijie.com, Karia Samaroo, fundadora y directora ejecutiva de XtAo, explicó por qué la IA necesita ser descentralizada. XtAO es la única empresa que figura en la lista dedicada al ecosistema Bittensor. La inteligencia artificial ha atraído la imaginación del público a un ritmo sin precedentes. Sin embargo, bajo su potencial, se ocultan serias preocupaciones sobre la concentración de poder y control. Actualmente, los modelos de IA más populares son la propiedad exclusiva de varias compañías tecnológicas grandes que controlan completamente el diseño y el uso de estos modelos. Crypto.News entrevistó a Karia Samaroo, fundadora y CEO de XtAo, una empresa que cotiza en bolsa dedicada al ecosistema de IA descentralizado de Bittensor (TAO). Samaroo explica por qué se necesita un modelo alternativo para hacer que la IA sea más abierta, descentralizada y satisfacer las necesidades de los usuarios. Crypto.News: ¿Qué aporta Blockchain a la IA y qué papel juega Bittensor? Karia Samaroo: La centralización es el mayor problema con la IA. A medida que la IA se convierte en la herramienta más poderosa jamás creada por los humanos, solo unas pocas compañías la controlan crea enormes riesgos concentrados. A menudo comparo a Bittensor con Bitcoin. Bitcoin resuelve el problema de centralización en torno a la moneda: no se inflará, puede ser accedido por cualquiera y no hay guardián. Bittensor aplica la misma idea a la IA. Para la IA centralizada, como Operai, una institución decide cómo capacitar a un modelo, qué datos usar, qué sesgos hay y qué revisar. También pueden cortar el acceso en cualquier momento. Este es un gran problema. Bittensor usa el modelo de Bitcoin para resolver este problema de IA. CN: ¿Cómo introducen las empresas la descentralización en IA? KS: Hay algunos buenos ejemplos de soluciones de IA descentralizadas. Grass motiva la recopilación de datos, aunque se centra en una parte de la pila de IA. Render es una red informática descentralizada, que también es muy importante. Bittensor tiene un rango más amplio. Lo llamaría "la red global de IA". Se centra más de un área como datos o computación. Tiene múltiples subredes, cada una resolviendo diferentes problemas en la pila de IA, y todos están conectados entre sí. CN: ¿Por qué las empresas se basan en Bittensor en lugar de usar modelos más maduros como OpenAI? KS: Creo que hay varias razones. Uno es filosófico. Muchas personas basadas en Bittensor ven el valor de contribuir a la red de redes descentralizadas y la misión de IA descentralizada. Esto definitivamente tiene mucho atractivo. El otro es técnico. En redes descentralizadas, la escalabilidad tiene ventajas. Bitcoin, por ejemplo, creó la computadora más grande del mundo a través de su mecanismo de incentivos. Es tan amplio que nunca se apagará porque tiene muchos nodos ejecutados en diferentes ubicaciones, diferentes redes y fuentes de alimentación. Luego está el concepto de innovación abierta. Cualquiera puede experimentar, iterar y monetizar sus modelos sin la necesidad de un guardián. Si usted es un ingeniero de IA, generalmente debe solicitar un trabajo, asistir a una entrevista, ser contratado y finalmente trabajar en una tarea muy específica dentro de la empresa. En Bittensor, puede elegir una subred en la que desea minar, construir su modelo, competir con otros y recibir un pago de inmediato. CN: Los modelos de IA administrados por grandes compañías tecnológicas se benefician de muchos datos, como Grok posee Twitter. ¿Cómo compite la IA descentralizada? KS: Creo que Grass es un buen ejemplo, y hay proyectos similares en Bittensor. La idea es crowdsource datos e inspirar a las personas a recopilar y administrar datos. La red ha evolucionado muy significativamente. Así es como las redes descentralizadas introducen conjuntos de datos iguales o incluso de mayor calidad. Las grandes empresas tecnológicas controlan los datos más ricos en la actualidad, pero con los incentivos correctos, los sistemas descentralizados pueden competir con él. Otro gran problema es que cuando Meta o Twitter tienen sus datos, no obtiene nada de vuelta. Como contribuyente, no obtendrá recompensas. Las redes descentralizadas subvierten esto. Alinean incentivos con los creadores y colaboradores, y así es como deberían ser. Si toma una foto, debe estar firmado. Si publicó un artículo, debe beneficiarse de él. CN: ¿Cómo resuelve la IA descentralizada los problemas de seguridad y impacto social de sus modelos? KS: Hay varios aspectos de la seguridad. Uno son los datos de entrenamiento. Si es sesgado, tóxico o contiene información confidencial, entonces hay un problema, que es cierto para los sistemas centralizados y descentralizados. Este es un problema que las personas están trabajando duro para resolver todos los días. El otro es la salida del modelo. ¿Cómo se previene la producción dañina? En Bittensor, esto es manejado por el validador. Son responsables de detectar resultados dañinos o de baja calidad, y cuanto mejor hagan, más recompensas reciben. Se ha incorporado al diseño web. La Fundación también tiene algunas políticas de monitoreo, pero el objetivo es eliminar estas políticas. Con el tiempo, la seguridad y la gobernanza se han convertido en el trabajo de los validadores. CN: ¿Le preocupa que estos modelos estén bajo escrutinio en el futuro, ya sea del gobierno o como respuesta a la producción sesgada? KS: Esa es una buena pregunta. Lo compararía con los medios centralizados o estatales donde un solo tomador de decisiones tiene la opción de mostrar o no qué. Si están bajo presión o simplemente toman decisiones internamente, pueden cambiar la forma en que se ve la salida. Este es un gran problema. Ya hemos visto esto en las redes sociales. Si Meta quiere presionar por alguna narrativa, lo harán. No es necesariamente malvado, es cómo funcionan los incentivos. La IA descentralizada puede representar mejor a las personas. No es perfecto, pero si una subred o producto en Bittensor se vuelve demasiado parcial, los participantes en la red pueden votar y ajustar los incentivos. Esto significa que el bajo rendimiento recibirá menos recompensas. La idea es que si el sistema refleja la población, las personas apoyarán productos que se sientan justos y transparentes. Y es más fácil auditar: puede ver la estructura de incentivos, puede ver el código. Con sistemas cerrados, no puede hacer esto. Es por eso que las personas están preocupadas por la IA centralizada.