Hablando con crypto.news, Matthijs de Vries, director ejecutivo y fundador de Nuklai, profundizó en las implicaciones éticas del uso de la IA en el sector NFT.
La aparición de la IA ha abierto muchas posibilidades nuevas y uno de los sectores que ha aprovechado en gran medida esta tecnología son las NFT. Desde generar arte NFT hasta mejorar los procesos de verificación, la IA se está convirtiendo en una herramienta fundamental en el mundo del arte digital descentralizado.
Sin embargo, esta rápida integración también genera algunas preocupaciones éticas. Cuestiones como los derechos de propiedad intelectual, el potencial de uso indebido del contenido generado por IA y la transparencia de los algoritmos de IA están en la vanguardia de este debate.
La necesidad de directrices éticas y políticas sólidas se vuelve más crítica a medida que crece la influencia de la IA en el espacio NFT. Equilibrar la innovación con consideraciones éticas será clave para fomentar un ecosistema sostenible y confiable.
De Vries ve la IA como una fuerza transformadora para mejorar la verificación y la seguridad de las NFT, pero afirma que abordar sus desafíos éticos es crucial para mantener un ecosistema de arte digital confiable y sostenible.
La IA enfrenta críticas por problemas de derechos de autor y también se considera una solución para los problemas de derechos de autor de NFT. ¿Cómo puede la IA abordar estos problemas de manera efectiva, teniendo en cuenta sus propios desafíos en materia de derechos de autor?
La tecnología puede ser un arma de doble filo. Por ejemplo, los modelos generativos de la IA han ayudado y perjudicado al mismo tiempo. Se han utilizado para copiar el trabajo de los artistas sin permiso; este uso indebido es bastante común en las estafas. El uso no autorizado de la obra de un artista por parte de un estafador a menudo da como resultado creaciones generadas por IA que son similares o indistinguibles de la obra original del artista. Este tipo de creaciones despiertan la conversación sobre las violaciones de los derechos de propiedad e ilustran la necesidad de regulaciones más estrictas en el desarrollo de la IA. Al mismo tiempo, los algoritmos de IA pueden detectar obras derivadas y falsificaciones, incluso si tienen cambios sutiles. Los humanos podrían pasarlos por alto. Por ejemplo, la IA puede aprender el estilo de un artista y luego identificar copias. Esta capacidad es crucial para abordar las cuestiones de derechos de autor.
También existen algunas preocupaciones éticas. Estos incluyen la propiedad intelectual y el posible uso indebido del contenido creado por IA. ¿Cómo deberían las plataformas abordar estas preocupaciones para mantener la confianza y la integridad?
La IA requiere datos específicos para su entrenamiento. Los artistas pueden incorporar detalles de propiedad en el NFT que representa una obra de arte. Esta clara trazabilidad hasta el creador original garantiza que cualquiera pueda verificar el propietario de la pieza. Las plataformas pueden implementar IA para escanear esos datos y rastrear Internet en busca de piezas que intenten replicar el arte del creador. Si encuentra piezas similares, puede comprobar la información de autenticación. Señalará cualquier diferencia y ayudará a los artistas a hacer cumplir sus derechos de propiedad intelectual. Las plataformas también pueden distribuir pagos automáticos de regalías según el uso permitido del arte.
Este sistema garantiza un pago justo y rastrea el uso de datos en blockchains. Protege los derechos de los creadores y fomenta el uso ético de contenidos. Además, un mercado NFT con inteligencia artificial avanzada protege a los artistas del mal uso de la propiedad y a los compradores del arte falso. Estas medidas reducen las estafas y aumentan la confianza y la integridad de la plataforma.
Según su experiencia, ¿qué avances se están logrando para lograr la verificación NFT en tiempo real utilizando IA?
Dada la información sobre la procedencia de las NFT, la IA puede procesar estas grandes cantidades de datos para verificar una NFT real o falsa casi en tiempo real. Podemos entrenar la IA para que reconozca atributos únicos que solo se encuentran en NFT auténticas. Esta verificación rápida evita listados fraudulentos y puede alertar a los usuarios antes de que compren falsificaciones. Ayuda a prevenir la venta de NFT falsificados o incluso robados.
¿Cómo crees que estos avances impactan la experiencia del usuario?
A medida que la IA mejora en la detección de esta información, puede ampliar sus capacidades más allá de identificar NFT falsas. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para encontrar picos de volumen para una lista de NFT en particular. También podría marcar varios listados de NFT con atributos similares. Esto los cerraría antes de que alguien tuviera la oportunidad de comprar. Todos los mercados NFT se ejecutan en redes blockchain, que son famosas por su naturaleza de código abierto. Un mercado de NFT confiable hará públicos los aprendizajes de su IA para que cualquiera pueda verlos, lo que permitirá a los compradores ver el historial de un NFT. Esto sin mencionar que las cadenas de bloques son inmutables, lo que significa que los usuarios pueden estar seguros de que los datos de una NFT no fueron manipulados.
Cada vez más, la gente utiliza sistemas basados en inteligencia artificial para verificar los orígenes de las NFT. ¿Cómo garantizan estos sistemas la autenticidad de los activos digitales?
Para verificar si un activo digital es auténtico, la IA necesita un rastro de datos sólido para determinar el origen y la propiedad. Las fuentes de datos públicos ofrecen un rastro verificable de autenticidad. Son el medio ideal para entrenar la IA, ya que muestran las muchas formas en que los estafadores intentan jugar con el sistema. Las colaboraciones en materia de datos y verificación en cadena pueden agregar un valor significativo a la valoración de los activos digitales por parte de la IA. La IA también puede evaluar activos del mundo real (RWA) y derechos de propiedad intelectual.
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¿Cuáles cree que son algunos de los principales desafíos para mantener la precisión de los datos y prevenir el fraude?
Por supuesto, los malos actores seguirán encontrando formas de eludir los sistemas existentes. Es por eso que la colaboración pública es fundamental, ya que ampliar los datos entrenables ayudará a la IA a detectar nuevos métodos de fraude tan pronto como aparezcan. El entrenamiento de IA también necesita datos precisos. Esto requiere que los propietarios de NFT documenten adecuadamente el historial de sus activos. Mientras el lado humano de las NFT sea correcto, los hallazgos de la IA también lo serán. Cuando se trata de privacidad, la IA puede aprender qué información compartir y qué mantener privada. Esto se reduce a que los desarrolladores y mercados de NFT construyan sus sistemas de una manera que promueva la privacidad de los artistas. La IA no decide qué información debe ser privada o no; eso depende de los humanos.
Los pasaportes de productos digitales (DPP) son un concepto en crecimiento. Su objetivo es rastrear la historia y la propiedad de artículos de lujo y NFT. ¿Cómo aumentan la IA y la cadena de bloques la seguridad y autenticidad de las DPP?
Los pasaportes digitales se crean fácilmente verificando y rastreando todos los datos de la cadena de suministro. Luego, estos datos se colocan en una NFT para mostrar su origen. Realiza un seguimiento de todo, como su huella ambiental, propiedad y mantenimiento. Luego, los modelos de IA pueden detectar el fraude al encontrar patrones inusuales. La IA puede rastrear la web más rápido que los humanos y no requiere descanso. Básicamente, la IA puede monitorear múltiples NFT las 24 horas del día, los 7 días de la semana y marcar inmediatamente las NFT con DPP no auténticas. Sin embargo, la IA funciona mejor con datos disponibles públicamente. Las cadenas de suministro impulsadas por blockchain son completamente transparentes. Permiten a la IA comprender su funcionamiento interno y notar discrepancias, lo que las hace más efectivas al rastrear NFT.
Por último, ¿podría explicar a nuestros lectores cómo las redes neuronales y el aprendizaje automático hacen que la autenticación NFT sea más precisa y eficiente?
Cualquiera podría replicar una colección de NFT y crear una versión falsificada, pero los datos subyacentes revelarían que no es el original. Las redes neuronales analizan todo, desde los metadatos de NFT hasta el estilo de su creador, de una manera que el ojo humano nunca podría captar. Los piratas informáticos y los estafadores son cada vez más inteligentes. Constantemente idean nuevas formas de engañar a la gente. Pero la IA puede validar de manera confiable la autenticidad de una NFT cuando se entrena con diversos conjuntos de datos y combatir cualquier método nuevo que se le ocurra a un mal actor. Distinguir las falsificaciones es difícil para la mayoría de las personas, y entrenar la IA en grandes conjuntos de datos facilita la detección del fraude. Los avances tecnológicos, como las redes neuronales, mejoran aún más la capacidad de incorporar amplias metodologías de verificación en los mercados de NFT.
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