Coinbase impulsa la primera transacción criptográfica de IA a IA

El 30 de agosto de 2024, Coinbase, el mayor intercambio de criptomonedas que cotiza en bolsa en los Estados Unidos, manejó la primera transacción criptográfica de IA a IA.

Este hito, anunciado por el CEO de Coinbase, Brian Armstrong, representa un paso significativo hacia un futuro donde la intersección de la inteligencia artificial y la industria de las criptomonedas se vuelve cada vez más evidente.

Coinbase aprovecha los agentes de IA para transacciones en una economía descentralizada

Coinbase realizó sus primeras transacciones criptográficas de IA a IA utilizando Base Sepolia Network. Conocida por su escalabilidad y bajos costos de transacción, Base Sepolia proporcionó el entorno ideal para este evento.

Coinbase empleó su avanzada tecnología de Computación Multipartita (MPC) para crear una billetera segura para agentes de IA. Esto aseguró que la transacción permaneciera controlada y a prueba de manipulaciones.

Después de crear y financiar una billetera mediante un método faucet, el agente de IA podría transferir criptomonedas sin problemas a otra billetera. Esta billetera podría pertenecer a un usuario humano u otro agente de IA. Demostró la versatilidad y el potencial de las transacciones de IA a IA en un ecosistema descentralizado.

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El concepto de que los agentes de IA realicen transacciones de forma autónoma es revolucionario. Tradicionalmente, la IA se ha limitado a procesar información y tomar decisiones basadas en algoritmos preprogramados. Sin embargo, con la capacidad de gestionar y transferir activos sin supervisión humana, los agentes de IA ahora pueden operar dentro de sistemas financieros descentralizados.

Este desarrollo permite a los agentes de IA realizar transacciones con otras entidades de IA, humanos y comerciantes. También permite a los agentes de IA adquirir recursos, pagar servicios y realizar tareas que requieren transacciones financieras. Todas estas transacciones pueden ocurrir sin intervención humana.

“Este es un paso importante para que las IA realicen un trabajo útil. Hoy en día, si asignas una tarea a un agente de IA y regresas después de unos días o unas horas, no puede realizar un trabajo útil. La tecnología en sí y productos como devin.ai se están acercando a esto. La otra razón es que las IA no pueden realizar transacciones para adquirir los recursos que necesitan. No tienen una tarjeta de crédito, ni un método de pago para reservar el boleto de avión. hotel para su próximo viaje, pueden superar los muros de pago (por ejemplo, para leer un artículo científico), promocionar su publicación en X con un anuncio pago o utilizar la creciente red de API pagas para integrar los datos que necesitan”, Armstrong elaborar.

Agentes de IA en la criptoeconomía: oportunidades y obstáculos futuros

En un informe de diciembre de 2023, Mason Nystrom, socio junior de Pantera Capital, señaló cómo los bots han evolucionado hasta convertirse en “agentes de IA robustos” que pueden manejar de forma independiente tareas complejas y tomar decisiones informadas. Nystrom también señaló que construir agentes de IA sobre binarios criptográficos ofrece varios beneficios clave. Una de las principales ventajas es la capacidad de los agentes de IA para acceder al capital a través de vías de pago nativas, como las criptomonedas.

“Los binarios criptográficos representan una mejora significativa al brindarles a los agentes de IA acceso al capital, en comparación con tenerles acceso a cuentas bancarias o procesadores de pagos (por ejemplo, Stripe), o lidiar con la gran mayoría de otras ineficiencias que existen en nuestro mundo fuera de la cadena. ”, escribió.

Además, los agentes de IA con propiedad de cartera obtienen la capacidad de poseer activos digitales, como NFT o tokens de rendimiento. Esto les otorga derechos de propiedad digital inherentes a los criptoactivos. Esta capacidad es particularmente importante para las transacciones entre agentes, donde las acciones verificables y deterministas son cruciales.

«Las transacciones dentro de la cadena son de naturaleza determinista, lo que significa que ocurren o no, lo que significa que los agentes de IA podrán completar tareas dentro de la cadena con mayor precisión que las fuera de la cadena», señaló.

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A pesar de la promesa de los agentes de IA en la criptoeconomía, Nystrom también identificó importantes desafíos y limitaciones. Una limitación importante es que los agentes de IA deben ejecutar una lógica compleja fuera de la cadena para optimizar la eficiencia.

Si bien las transacciones dentro de la cadena son deterministas y verificables, la lógica computacional necesaria para la toma de decisiones y la ejecución de tareas a menudo debe procesarse fuera de la cadena. Esta condición introduce un nivel de complejidad y vulnerabilidad potencial, ya que los componentes fuera de la cadena pueden no tener el mismo nivel de seguridad y transparencia que las transacciones dentro de la cadena.

Además, la calidad de las herramientas proporcionadas influye directamente en la eficacia de los agentes de IA. Por ejemplo, un agente de IA encargado de resumir noticias en tiempo real necesita acceso a herramientas de web scraping, mientras que un agente que se ocupa del comercio necesita una billetera con permisos de firma de claves. Esta dependencia de herramientas externas significa que las capacidades de los agentes de IA están inherentemente limitadas por los recursos y la infraestructura a su disposición.

Además, garantizar que estas herramientas sean seguras, confiables y se integren perfectamente con la tecnología blockchain sigue siendo un desafío importante.

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La última iniciativa de Coinbase también refuerza la narrativa de la intersección entre la IA y las criptomonedas, particularmente blockchain. Según un artículo de enero relación de Grayscale Research, la intersección de la IA y las criptomonedas podría ofrecer beneficios significativos para mitigar los problemas sociales asociados con la IA. Estos problemas incluyen la difusión de información errónea y deepfakes.

Búsqueda digital de galaxias el agrega otra dimensión de esta discusión. Destaca que las cadenas de bloques pueden servir como el entorno transparente y rico en datos que los modelos de IA necesitan para un rendimiento óptimo. Si bien las cadenas de bloques tienen una capacidad computacional limitada, su transparencia y naturaleza descentralizada las hacen ideales para integrar la IA de una manera que mejore tanto la seguridad como la confianza.