Liberar el potencial futuro de la IA: el poder de las redes de incentivos descentralizadas
Summary:
Este artículo explora cómo las redes de incentivos descentralizadas pueden hacer frente a la creciente demanda de potencia computacional de la IA. Explica la teoría de las redes de incentivos, que recompensan los comportamientos beneficiosos para la red en general, mejorando así el éxito mutuo. El artículo detalla numerosos ejemplos de redes de incentivos efectivas, enfatizando cómo las estructuras de incentivos estratificadas y los mecanismos de ajuste dinámicos generan sistemas justos y diversos. Destaca que estas redes, combinadas con la IA, podrían aumentar significativamente la productividad y ofrecer un equilibrio de poder justo entre las grandes corporaciones y los contribuyentes individuales. El autor insta a los lectores a investigar proyectos de IA exitosos y considerar los posibles ahorros que ofrecen los modelos impulsados por redes de incentivos.
Si bien las redes descentralizadas pueden agregar capas de complejidad, prosperan en la gestión de tareas sofisticadas. De hecho, la descentralización podría ser la respuesta para satisfacer la insaciable necesidad de potencia computacional de la inteligencia artificial (IA). Las redes de incentivos, un tipo de red descentralizada, recompensan las acciones que benefician a la red en general, fomentando una mentalidad de éxito mutuo. A diferencia de un ecosistema que emerge de un afortunado equilibrio de fuerzas que compiten entre sí, una red de incentivos está diseñada deliberadamente para el logro compartido desde el principio.
Pero, ¿cómo se relaciona la IA con esto? Considere las aplicaciones de IA a gran escala como motores mecánicos que producen soluciones simples a partir de grandes cantidades de datos utilizando potencia computacional, al igual que el combustible en un vehículo. Cuantos más datos procese y más rápido necesite respuestas, más combustible o potencia computacional necesitará. A medida que los modelos de IA se hacen más grandes y complejos, su consumo de recursos se multiplica: GPT-4 de OpenAI costó 78 millones de dólares en computación para entrenamiento, mientras que Gemini Ultra de Google tuvo un precio enorme de 191 millones de dólares. Por lo tanto, es crucial un sistema que reduzca el gasto en hardware y asigne dinámicamente los recursos para reducir los costos generales, un papel ideal para las redes de incentivos.
La eficacia de las redes de incentivos depende en gran medida de la gamificación y la concesión de tokens. Estos métodos motivan a los usuarios a adoptar comportamientos que beneficien a todos, aumentando el valor general de la red. El uso de tokens permite un intrincado sistema de recompensas incluso a nivel micro, creando una economía sofisticada para los participantes.
Ejemplos de redes de incentivos en acción incluyen Numeraire (también conocido como Numeraire). Numerai), un fondo de cobertura impulsado por científicos de datos que son recompensados por predicciones precisas del mercado de valores, y Farcaster, un protocolo de redes sociales descentralizado que otorga a los usuarios más control sobre su contenido en todas las plataformas. Estos ejemplos demuestran cómo los modelos de negocio tradicionales y los problemas antiguos pueden resolverse a través de la externalización sistémica.
Al observar las tendencias del mercado de tokens de IA, es evidente que las redes de incentivos tienen potencial para abordar uno de los principales desafíos del siglo XXI: el crecimiento desenfrenado de la IA y el consiguiente aumento de la demanda de potencia informática.
Sin embargo, las redes de incentivos exitosas deben poseer características particulares. Deben fomentar comportamientos beneficiosos, ser programados y ampliamente aceptados, y garantizar la equidad al tiempo que se da cabida a la diversidad. También deben ser lo suficientemente simples como para que los participantes los entiendan o confíen en ellos. Para hacer frente a estas complejidades, se implementan estructuras de incentivos en capas, lo que permite recompensas personalizadas basadas en el rol y las contribuciones de un usuario. Además, los mecanismos de ajuste dinámico pueden pivotar las estructuras de recompensa en función de las condiciones de la red, lo que garantiza la estabilidad del sistema y una participación óptima.
Al abordar el poder de cómputo, el objetivo es establecer un sistema que se adapte de manera justa tanto a las entidades pequeñas como a las grandes, al tiempo que satisface las necesidades del mercado. Este sistema no debe inclinarse hacia ningún usuario o proveedor en particular, ni debe depender en gran medida de los principales actores, sino que debe permitir una monetización justa de los activos y la propiedad intelectual.
Al igual que con cualquier información, es esencial realizar su propia investigación. Investiga proyectos como ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) y Ocean Protocol (OCEAN) para entender cómo puedes contribuir, ya sea como inversor, constructor o miembro de la comunidad. Si eres un emprendedor ambicioso que planea revolucionar las industrias con IA, debes explorar a fondo la mecánica de la capacitación y actualización de la IA. El uso de un modelo de incentivos impulsado por la red podría proporcionar inmensos ahorros y recursos escalables para su empresa.
Dadas las complejidades de estos sistemas, la gestión requeriría naturalmente medios sofisticados, como la IA. De este modo, la red puede recopilar continuamente datos de rendimiento y comentarios de los usuarios, lo que abre el camino para sistemas más complejos y cada vez más eficaces que añaden valor a los usuarios. Estas redes también pueden interactuar individualmente con los usuarios, ofreciendo recomendaciones de equipos o habilidades para maximizar su contribución e incentivo.
La combinación de IA y redes de incentivos tiene el potencial de trasladar el poder de las grandes corporaciones a los contribuyentes individuales, al tiempo que mejora la productividad. Depende de nosotros mantenernos al tanto de estos avances y fomentar una visión de un mundo que no solo sea teóricamente mejor, sino también justo, personalizado y eficiente en términos prácticos.
Mario Casiraghi actualmente se desempeña como director financiero del grupo en SingularityNET y cofundador de SingularityDAO. Tiene una amplia experiencia en blockchain desde 2016, con funciones anteriores en los mercados financieros tradicionales en Bank of America Merrill Lynch y RBS.
Este artículo contiene información general y no califica como asesoramiento legal o de inversión. Los puntos de vista del autor expresados aquí no reflejan ni representan necesariamente los puntos de vista y opiniones de Cointelegraph.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.