La necesidad urgente de una Capa de datos lista para IA en Web3: abordando el caos de datos

En el paisaje de Web3 que evoluciona rápidamente, los agentes de IA están preparados para desempeñar un papel crucial. Estos agentes operan en un ciclo simple pero intrincado: observar, decidir, actuar y aprender. Sin embargo, su efectividad depende del acceso a datos frescos, fiables y sin permisos. Mientras que Web2 ofrece soluciones centralizadas, Web3 presenta un escenario más complejo con datos dispersos a través de numerosas cadenas heterogéneas, pilas de nodos, indexadores y oráculos off-chain. Esta fragmentación crea un entorno desafiante para los agentes de IA, similar a entidades hambrientas en una despensa caótica.

Entendiendo el Dilema de Datos AI-Web3

La integración de la IA en Web3 está acelerándose, pero los datos siguen siendo el principal obstáculo. Los líderes de la industria reconocen cada vez más la naturaleza complementaria de las tecnologías de IA y cripto. La IA aporta capacidades generativas y autonomía, mientras que la cripto ofrece propiedad, procedencia y mercados abiertos para el cómputo y los datos.

Vitalik Buterin ha destacado diversas intersecciones entre las criptomonedas y la IA, enfatizando la necesidad de un diseño de incentivos cuidadoso. Esto es especialmente crucial en mercados adversariales donde la calidad y la seguridad de los datos son fundamentales.

Los Desafíos Enfrentados por los Desarrolladores de IA en Web3

Los desarrolladores de IA en el espacio Web3 enfrentan varios obstáculos significativos:

1. Heterogeneidad: Cada blockchain tiene características únicas, lo que hace que la agregación de datos entre cadenas sea compleja.
2. Obsolescencia de datos vs. Costo: Equilibrando entre datos asequibles pero lentos y datos en tiempo real costosos.
3. Complejidad Semántica: Convertir datos brutos de blockchain en información significativa requiere procesos ETL constantes.
4. Problemas de fiabilidad: La congestión de la red y el retraso de los oráculos crean escenarios impredecibles para los agentes autónomos.

Definiendo 'Datos Accionables' en Web3

Para que los datos sean verdaderamente accionables en Web3, deben cumplir varios criterios:

• Semánticas normalizadas a través de cadenas
• Frescura y determinismo con SLOs de latencia definidos
• Verificabilidad a través de la procedencia criptográfica
• Capacidades de computación cerca de los datos
• Funcionalidad de transmisión con consultas de viaje en el tiempo

Actualmente, la pila Web3 ofrece fragmentos de estos requisitos, pero carece de una estructura cohesiva, de baja latencia y cruzada necesaria para agentes de IA de calidad de producción.

Lecciones de Incidentes del Mundo Real

En los últimos años, varios proyectos de AI×Web3 han enfrentado desafíos o han cesado operaciones, incluyendo la plataforma WWA de Planet Mojo y Brian, un asistente Web3 de texto a transacción. Estos casos destacan cómo la latencia y la fragmentación de datos pueden afectar gravemente a los proyectos impulsados por IA en el espacio de blockchain.

Soluciones Emergentes y Mejores Prácticas

Para abordar estos desafíos, están surgiendo varias estrategias:

1. Sistemas basados en la intención en lugar de llamadas en bruto
2. Indicadores de frescura conscientes de la finalización
3. Computación en la periferia para el procesamiento de datos
4. Fuentes de datos redundantes con derivaciones explicables
5. Salvaguardias de humano en el circuito para acciones de alto impacto

Imaginando una capa de datos lista para IA para Web3

Una capa de datos ideal lista para IA para Web3 debería ser:

• Programable y verificable
• Compatible en tiempo real y entre cadenas
• Capaz de normalización de datos multi-chain
• Equipado con funcionalidades de transmisión y captura de instantáneas
• Integrado con sistemas basados en intentos
• Diseñado con robustas características de seguridad y auditoría

El Futuro de la IA en Web3

Con una infraestructura de datos adecuada, podemos anticipar desarrollos emocionantes:

• Creación de mercado autónoma considerando la frescura de los datos
• Sistemas de gobernanza asistidos por IA
• Gestión de cartera intercadena
• Mercados de datos para modelos de IA con procedencia basada en blockchain

Conclusión: El Camino a Seguir

A medida que los agentes de IA se vuelven cada vez más integrales al ecosistema Web3, la arquitectura de datos subyacente jugará un papel fundamental en la determinación del éxito. Los equipos que puedan establecer una capa de datos lista para IA – normalizada, reflejada, computable y consciente de la finalización – estarán mejor posicionados para desplegar agentes de IA efectivos en el complejo entorno multi-cadena de Web3.

El futuro de Web3 radica en proporcionar a los agentes de IA la robusta y confiable estructura de datos que requieren para operar de manera eficiente en este dinámico y a menudo adversarial panorama del mercado.

Descargo de responsabilidad: Este artículo es solo para fines informativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.