Illia Polosukhin de NEAR: la IA como pieza crucial en el avance de Web3

Durante la semana de EthCC, en NEAR AI Showcase, tuve la oportunidad de sentarme con Illia Polosukhin, cofundador de CERCA Protocolo y un importante contribuyente a los campos de la inteligencia artificial y blockchain. Conocido por su trabajo en la creación del modelo transformador y su papel en la adición de la "T" a ChatGPT, Illia compartió su visión de integrar la IA con Web3 para impulsar la innovación que beneficie a todos.

Illia, tu trabajo en Google y en la creación del modelo transformador ha sentado las bases para la IA moderna. ¿Cómo has visto cambiar la IA desde entonces?

Definitivamente ha cambiado, ¿verdad? La IA pasó de ser una tecnología de back-end que respalda los productos a ser el producto en sí. Esa es la razón por la que dejé Google originalmente para iniciar NEAR AI: porque quería hacer de la IA el producto y luego aprovechar el ciclo de datos para mejorarlo. En aquel momento, en 2017 y 2018, era demasiado pronto. Pero hoy nos encontramos en un punto interesante en el que estos productos basados en la IA están empezando a surgir.

El desafío con estos productos es que las nuevas empresas tienen un tiempo muy limitado para descubrir cómo monetizarlos. Suben con valoraciones altas, tienen muchas inversiones y ahora muchas están siendo compradas por grandes empresas. Entonces, lo que está sucediendo es que la IA beneficia a los operadores tradicionales porque ya tienen distribución, la capacidad de gastar más y saben cómo monetizar la atención de los usuarios.

Web3 está empezando a resolver ese problema. Está dando tiempo para crear nuevos productos de consumo que realmente beneficien a los usuarios, tal vez con un modelo de negocio diferente, y aprovechen la IA como plataforma. Entonces creo que ahí es donde comienza. Hay muchos componentes en la pila que lo impulsarán. En lugar de que una gran empresa intente hacer todo, puede haber muchas empresas trabajando juntas, como en esta mentalidad Web3. Para una audiencia más general, las nuevas empresas de IA Web2 tienen muy poco tiempo para volverse muy rentables o necesitan ser adquiridas por grandes empresas.

Perplejidad es un gran ejemplo; gastan mucho dinero en informática, lo que encarece mucho sus operaciones. Es por eso que necesitan monetizar rápidamente para sostener su crecimiento, o correrán el riesgo de ser adquiridas por una de las empresas más grandes que puedan afrontar esos costos.

¿Cómo encaja NEAR en todo esto y qué planea hacer con ambas tecnologías?

La brecha más grande que vimos es que hay muchos fundadores capaces que inician diferentes partes de este conjunto más amplio dentro de estas grandes empresas, pero no están bien conectados. Hay crowdsourcing de datos, etiquetado de datos, inferencia descentralizada, pagos a agentes y más, pero no existe un producto cohesivo. Como desarrollador, no quiero descubrir cómo utilizar 50 piezas diferentes; eso es demasiado complicado. En lugar de ir a OpenAI o Google, donde hay una única API para usar.

Por eso, nos centramos en NEAR AI y la Incubadora de IA de la Fundación NEAR para reunir estos proyectos y encontrar una interfaz para coordinarlos, simplificando la interacción con ellos. Además, podemos coordinar investigaciones de código abierto. Los investigadores de las mejores universidades no tienen mucho acceso a la capacidad de computación, pero si resuelven problemas interesantes para las aplicaciones, esas aplicaciones gastarían cantidades significativas para hacerlo. Por lo general, el código y los modelos que desarrollan están hechos a medida y no son reutilizables.

Estamos creando un centro de coordinación para conectar a los investigadores, otorgarles créditos, computación y adquisición de datos, y resolver problemas de aplicaciones específicas o problemas genéricos. Su trabajo se vuelve reutilizable para los casos de uso de producción y los desarrolladores de aplicaciones.

Es como un mercado complejo de cuatro direcciones, que une a todas las audiencias dispares que una empresa centralizada manejaría contratando a todos y haciéndolo todo ella misma. En cambio, estamos creando una plataforma abierta donde todo es de código abierto y se combina en un solo centro para que todos lo usen.

¿Puedes explicar el concepto de IA propiedad del usuario, por qué es importante y en qué se diferencia de los modelos de IA tradicionales?

El contraste aquí es por qué no me gusta la "IA de código abierto" como categoría. Hay mucho en código abierto y es realmente importante, pero la parte más importante es que estos modelos están optimizados para funciones específicas. Cuando trabajo en Google, mi objetivo es ganar más dinero para Google porque así es como me incentivan. Recibo bonificaciones, opciones sobre acciones y otros beneficios basados en las ganancias de Google. Incluso si una gran empresa abre un modelo, sigue siendo una decisión comercial destinada a beneficiar a esa empresa.

Lo contrario es la IA, que beneficia a cada usuario individual. Digamos que quiero consumir contenido interesante y no enojarme todo el tiempo. Para eso, se necesita un modelo muy diferente de operación e investigación de IA. La investigación actual se lleva a cabo en laboratorios cerrados con objetivos definidos.

En los sistemas tradicionales con fines de lucro, hay una transición en la que al principio eres una startup, aumentas tu audiencia y aportas valor. En algún momento llegas a tu público objetivo o a una gran parte de él. Ahora, para aumentar los ingresos, es necesario monetizar más la base de usuarios existente. Ya les has proporcionado valor, ya están usando tus cosas. Ahora, necesitas descubrir cómo lograr que dediquen más tiempo y monetizarlos más.

Ahí es donde ocurre el principal problema con estas empresas. En tecnología, debido a los bajos costos de volumen y los efectos de red, normalmente, cuando se llega a ese punto de inflexión, hay muchos competidores. Pero aquí en la tecnología, simplemente estás en un monopolio y comienzas a extraer valor. Aquí es donde entra en juego la Web3: crear una economía que no requiere que uno se vuelva extractivo. Las criptomonedas no requieren registrar más ingresos cada año. Sí, la gente quiere que el número aumente, pero no es necesario. Podemos estar contentos con que Bitcoin esté en, digamos, $65,000, y eso es totalmente normal.

Podemos tener una economía en la que todos participen y se beneficien. No necesitas crecimiento o expansión constante; estás bien con el estado tal como es. Ésta es la diferencia conceptual que buscamos con la IA propiedad del usuario.

¿Qué otras innovaciones está explorando que se alineen con la equidad y la sostenibilidad?

En materia de sostenibilidad, hemos invertido para ser neutrales en carbono para NEAR, que es una red de prueba de participación, y tenemos proyectos de créditos de carbono, seguimiento y reforestación. Estos son importantes. La mentalidad de investigador de IA que hay en mí siempre está buscando cómo podemos desarrollar herramientas de IA más sofisticadas para resolver estos problemas.

Tengo amigos en la investigación del cáncer y en la ciencia de materiales, y esos campos me entusiasman. Pero donde puedo aplicar mi intelecto es en la creación de mejores herramientas para ayudar a estos investigadores. Los científicos de datos en estos campos a menudo no tienen acceso a buenos recursos de codificación o ciencia de datos. Los desarrolladores pueden ampliar sus esfuerzos de manera significativa.

Lo mismo ocurre con blockchain: equipar a las personas con incentivos y herramientas de coordinación para construir mejores redes para resolver problemas.

¿Tiene una aplicación favorita o un caso de uso basado en NEAR?

No puedo elegir favoritos, jaja. Cada caso de uso es excelente. Vemos muchos productos orientados al usuario provenientes de Web2, como Sweatcoin, que utiliza blockchain bajo el capó para pagos, lealtad y transacciones. La mayoría de sus usuarios ni siquiera saben que están usando NEAR.

Hay billeteras que se están volviendo multicadena, como HOT y Bitte, lo que permite a los usuarios realizar transacciones a través de múltiples cadenas sin problemas. Bitte incluso tiene una interfaz de lenguaje natural para comandos.

También tenemos aplicaciones financieras, DEX multicadena, préstamos entre diferentes activos y más. En el lado de la IA, las aplicaciones de crowdsourcing como NEAR Crowd han estado funcionando durante años, mejorando la adquisición de datos a costos más bajos. Todas estas piezas se están uniendo y NEAR ha crecido exponencialmente en usuarios activos.

Alguien tuiteó que hay más eventos paralelos en EthCC que aplicaciones blockchain. ¿Cómo puede mejorar el espacio?

Es por eso que estamos creando AI Developer y AI Hub. Podemos intentar que la gente cree aplicaciones o facilitar su creación. Hay muchos incentivos desalineados en este espacio y simplemente hablar de ellos no soluciona el problema. Hemos invertido en acercar las aplicaciones existentes a los usuarios, integrándolas e interconectándolas, razón por la cual tenemos la mayor cantidad de usuarios en Web3.

Crear aplicaciones para consumidores es difícil y es más fácil recaudar fondos para infraestructura. Queremos simplificar el proceso de creación de aplicaciones para que las personas puedan experimentar más e innovar.