Vitalik Buterin está llamando a un camino diferente en la inteligencia artificial—uno que rechaza una “carrera ciega hacia la AGI” y en su lugar se basa en la descentralización, la verificación y la privacidad al estilo de Ethereum como salvaguardas para la era de la IA. “El marco de ‘trabajar en la AGI’ en sí contiene un error,” escribió el cofundador de Ethereum en una publicación en X el lunes, señalando que el objetivo a menudo se trata como una carrera indistinta donde la principal diferencia es simplemente “que tú seas el que esté en la cima.” Comparó la frase con describir vagamente a Ethereum como solo “trabajar en finanzas” o “trabajar en computación,” diciendo que esto oculta preguntas más importantes sobre la dirección y los valores. Buterin afirmó que la IA y las criptomonedas se abordan con demasiada frecuencia desde “perspectivas filosóficas completamente separadas,” y urgió a los desarrolladores a integrarlas.
En lugar de una aceleración pura, 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 que “que Ethereum se convierta en la capa de liquidación predeterminada para las interacciones de IA a IA es realista. Es menos sobre ‘acelerar la AGI’ y más sobre proporcionar las vías y salvaguardas necesarias para el comercio, el intercambio y la inversión con agentes.
La confianza y la coordinación, especialmente a nivel de infraestructura tecnológica y cumplimiento, son aún más importantes ahora que nunca.” Los comentarios llegan en un momento en que las principales empresas de IA continúan impulsando públicamente hacia la AGI y la superinteligencia, con laboratorios líderes que describen avances rápidos 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 juega un papel central, aunque no exclusivo. Esto incluye herramientas locales de LLM, pagos de conocimiento cero que permiten a los usuarios llamar a APIs de IA sin vincular la identidad en las solicitudes, mayor privacidad criptográfica y verificación del lado del cliente de servicios y attestaciones de IA. “Usar Ethereum como una capa económica para la interacción de IA a IA también es correcto en términos de dirección, pero principalmente se implementará en rollups y L2 específicos de aplicaciones,” dijo Midhun Krishna M, cofundador y CEO de TknOps.io, a Decrypt. Las economías descentralizadas de agentes necesitan depósitos programables, pagos basados en uso y resolución de disputas en cadena, añadió Krishna, quien afirmó que la gobernanza aumentada por 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 2x2, que abarca infraestructura vs. impacto y sobrevivir vs. 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 API anónimas, mejoras en la privacidad criptográfica y verificación del lado del cliente de servicios de IA, attestaciones TEE y pruebas.
Otro cuadrante posiciona a Ethereum como una capa económica para la actividad de IA, apoyando pagos por API, contratación bot a bot, depósitos de seguridad, resolución de disputas en cadena y estándares de reputación de IA, como modelos propuestos basados en ERC, destinados a facilitar la coordinación descentralizada de agentes en lugar del control de plataformas internas. Un tercer enfoque revive la visión cypherpunk de “no confiar, verificar” mediante asistentes LLM locales que puedan proponer transacciones, auditar contratos inteligentes, interpretar pruebas de verificación formal e interactuar con aplicaciones sin depender de interfaces centralizadas. Un cuarto apunta a mercados de predicción mejorados, votación cuadrática y sistemas de gobernanza. Los comentarios reflejan una división que surgió el año pasado entre Buterin y el CEO de OpenAI, Sam Altman, quien dijo que su empresa confiaba en saber cómo construir una AGI y que los agentes de IA pronto “se unirían a la fuerza laboral,” mientras que Buterin promovía salvaguardas basadas en criptomonedas y mecanismos de control coordinados.
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