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Ayer anunciamos que los usuarios ahora pueden vincular las direcciones de billetera de Solana a sus cuentas de Grass. Por varias razones, esta es una ocasión trascendental no sólo para Grass, sino para toda la industria de la IA. Nuestro plan siempre ha sido revolucionar completamente el desarrollo de la inteligencia artificial, y he aquí por qué esto es tan importante:
Como sabes, Grass es una red que proporciona datos de IA a los desarrolladores. Cuando se extraen datos de la web, deben enrutarse a través de la conexión a Internet de un nodo específico. Si eres usuario de Grass, esto es lo que has estado haciendo todo el tiempo. Ahora, cuando conecte su billetera en el tablero, se vinculará una dirección de Solana a su ID de nodo particular.
Entonces, ¿por qué importa eso?
– Esto permitirá que las personas sean recompensadas proporcionalmente a la cantidad de recursos que hayan contribuido a la red.
Una cosa que la próxima infraestructura de Grass podrá hacer es realizar un seguimiento de qué nodo extrae qué datos de la web. Luego, siempre que estos datos se utilicen en la inferencia o el entrenamiento de la IA, habrá un linaje comprobado que vincula las acciones de raspado con los conjuntos de datos. Cuando tenemos una dirección de billetera asociada con cada nodo, podemos distribuir el valor de la IA al nodo exacto que proporcionó los datos.
Este es un paso hacia un método totalmente descentralizado de seguimiento del uso de recursos. Estos registros están más allá de la capacidad de cualquier empresa para manipularlos u ocultarlos, y eso significa una IA más justa y equitativa en la que las personas individuales puedan ganar una participación.
Y considerando que ya está proporcionando a las empresas estos recursos de forma gratuita (1), la única diferencia es que en realidad será recompensado por ello.
– Sentará las bases para ver la procedencia de todos los datos de entrenamiento de IA, aportando un nivel de transparencia a la IA que nunca antes había sido posible.
Con esta funcionalidad implementada, la red no solo realizará un seguimiento de qué nodo eliminó qué conjunto de datos. También realizará un seguimiento del origen específico del conjunto de datos en sí: de dónde provienen exactamente los datos en la web.
En el momento en que se extrae un conjunto de datos, la red compilará automáticamente metadatos sobre su origen junto con el nodo que lo extrajo, para ser agrupados y asentados en la cadena: un registro permanente de la procedencia de los datos.
Esta es una capacidad que ninguna otra solución de aprovisionamiento de datos ha tenido jamás y creemos que es el eslabón perdido para resolver los mayores problemas que enfrenta la IA en la actualidad.
– Esto hará que la IA sea menos opaca y sesgada, y al mismo tiempo estará menos concentrada en manos de unos pocos.
Pensemos en los mayores problemas que afectan actualmente a la IA. Para los desarrolladores, no hay forma de estar seguros de que un conjunto de datos que están utilizando no haya sido envenenado, salvo volver atrás y extraerlo usted mismo para asegurarse. Para los usuarios, no hay forma de saber si un agente con el que están interactuando es parcial, sin ver con qué datos el desarrollador decidió entrenarlo. Y para todos, corremos el riesgo de que un pequeño número de empresas dominen la IA y formen un monopolio sobre la tecnología más importante de todos los tiempos.
Grass está diseñado para resolver todos estos problemas. Cuando un desarrollador puede verificar sin lugar a dudas que un conjunto de datos proviene directamente del lugar de donde se suponía que debía provenir, ya no necesita preocuparse por el envenenamiento de datos.
Cuando esta información se puede hacer pública para modelos individuales, los usuarios que interactúan con ellos pueden saber sin lugar a dudas si se les presenta información legítima o noticias falsas. Y lo más importante, cuando se crea un sistema para distribuir el valor de la IA entre los millones de personas que colectivamente operan una red, en lugar de un pequeño puñado de grandes empresas tecnológicas, todos podemos trabajar juntos para hacerla más justa y menos explotadora.
Y eso no es todo…
Además del impacto positivo que Grass está teniendo en la adquisición de datos de entrenamiento, también está rompiendo barreras tecnológicas con la introducción de Live Context Retrieval. Esto se refiere a la extracción de datos en tiempo real, para proporcionar contexto a los LLM en el punto de inferencia. Esta es una capacidad actualmente en desarrollo que no existe en ningún otro lugar y pronto publicaremos más información al respecto.
Creemos que un mundo mejor es posible y el futuro está frente a nosotros. Todavía hay tiempo para salvar la IA y estamos comprometidos a hacerlo. La misión está en marcha. A todos nuestros usuarios, gracias por ver la visión y gracias por tocar Grass.
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