A medida que la IA prolifera y las cosas en Internet son más fáciles de manipular, existe más necesidad que nunca de garantizar que los datos y las marcas sean verificables, dijo Scott Dykstra, CTO y cofundador de Space and Time, en el podcast Chain Reaction de TechCrunch.
"No quiero ser demasiado criptográficamente religioso, pero lo vimos durante el colapso de FTX", dijo Dykstra. “Teníamos una organización que confiaba en cierta marca, como si yo tuviera los ahorros de mi vida personal en FTX. Confié en ellos como marca”.
Pero el ahora desaparecido intercambio de cifrado FTX estaba manipulando sus libros internamente y engañando a los inversores. Dykstra considera que esto es similar a realizar una consulta a una base de datos para obtener registros financieros, pero manipularla dentro de su propia base de datos.
Y esto trasciende más allá de FTX y también llega a otras industrias. "Existe un incentivo para que las instituciones financieras quieran manipular sus registros... así que lo vemos todo el tiempo y se vuelve más problemático", dijo Dykstra.
Pero ¿cuál es la mejor solución para esto? Dykstra cree que la respuesta es a través de la verificación de datos y las pruebas de conocimiento cero (pruebas ZK), que son acciones criptográficas utilizadas para probar algo sobre una información, sin revelar los datos de origen en sí.
"Tiene mucho que ver con si existe un incentivo para que los malos actores quieran manipular las cosas", dijo Dykstra. Siempre que haya un incentivo mayor, donde la gente quiera manipular datos, precios, libros, finanzas o más, se pueden utilizar pruebas ZK para verificar y recuperar los datos.
En un nivel alto, las pruebas ZK funcionan al tener dos partes, el probador y el verificador, que confirman que una afirmación es verdadera sin transmitir ninguna información más que si es correcta. Por ejemplo, si quisiera saber si el puntaje crediticio de alguien es superior a 700, si existe uno, una prueba ZK (probador) puede confirmarlo al verificador, sin revelar el número exacto.
Space and Time pretende ser esa capa informática verificable para web3 mediante la indexación de datos tanto dentro como fuera de la cadena, pero Dykstra ve que se expandirá más allá de la industria y hacia otros. Tal como está, la startup ha indexado las principales cadenas de bloques como Ethereum, Bitcoin, Polygon, Sui, Avalanche, Sei y Aptos y está agregando soporte para más cadenas para impulsar el futuro de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain.
La preocupación más reciente de Dykstra es que los datos de IA no son realmente verificables. "Me preocupa bastante que nunca podamos verificar de manera realmente eficiente que un LLM se ejecutó correctamente".
Hoy en día hay equipos que están trabajando para resolver ese problema mediante la creación de pruebas ZK para aprendizaje automático o modelos de lenguaje grandes (LLM), pero puede llevar años intentar crear eso, dijo Dykstra. Esto significa que el operador del modelo puede alterar el sistema o el LLM para hacer cosas que sean problemáticas.
Es necesario que haya una “base de datos descentralizada, pero globalmente, siempre disponible” que pueda crearse a través de blockchains, dijo Dykstra. "Todo el mundo necesita acceder a él, no puede ser un monopolio".
Por ejemplo, en un escenario hipotético, Dykstra dijo que OpenAI en sí no puede ser propietario de una base de datos de una revista para la cual los periodistas crean contenido. Más bien, tiene que ser algo que sea propiedad de la comunidad y operado por la comunidad de una manera que esté fácilmente disponible y sin censura. "Tiene que ser descentralizado, tendrá que estar en cadena, no hay forma de evitarlo", dijo Dykstra.
Esta historia se inspiró en un episodio del podcast Chain Reaction de TechCrunch. Suscríbase a Chain Reaction en Apple Podcasts, Spotify o su plataforma pod favorita para escuchar más historias y consejos de los emprendedores que construyen las empresas más innovadoras de la actualidad.
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