El protocolo de Oracle verificable ORA está lanzando su Oracle de IA en cadena (OAO) en la red principal de Ethereum.
Aunque el lanzamiento inicial de OAO se realizará en Ethereum, durante las próximas semanas el oráculo también estará disponible en Optimism, Base, Polygon y Manta.
La implementación del aprendizaje automático (ML) o IA en la cadena de bloques brinda acceso al cálculo del aprendizaje automático a la verificabilidad, validez, equidad y transparencia de la cadena de bloques. A pesar de los beneficios, ha habido dificultades para incorporar la IA a la cadena.
En primer lugar, para permitir la descentralización, varios nodos deben ejecutar complicados cálculos de aprendizaje automático. Sin embargo, esto es bastante costoso y requiere mucho tiempo. Además, el entorno computacional de Ethereum está diseñado específicamente para contratos inteligentes EVM y no es necesariamente compatible con el aprendizaje automático y las adaptaciones computacionales relacionadas con la IA.
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La solución de ORA a este problema es a través de sus OAO, impulsadas por el aprendizaje automático optimista (opML) en Ethereum. OpML puede diseñar cualquier modelo de ML en cadena, aunque la advertencia radica en supuestos de seguridad más débiles.
Según la documentación de ORA, opML utiliza un “juego de verificación” similar al utilizado por los sistemas acumulativos optimistas para permitir un consenso descentralizado y verificable sobre el servicio de aprendizaje automático.
Una vez que un solicitante inicia una tarea de servicio de ML y el servidor la finaliza, los resultados se confirman en cadena. Luego, un verificador debe validar los resultados, de forma similar a lo que se hace en un resumen optimista. Si los resultados son inexactos, se iniciará un juego de disputa con el servidor y el reclamo se enviará a un contrato inteligente de arbitraje para su resolución.
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Grok, un chatbot generativo de IA; Stable Diffusion, un modelo de inteligencia artificial de texto a imagen de aprendizaje profundo; y Llama2, el modelo de lenguaje grande de código abierto de Meta, ahora están disponibles a través de OAO de ORA.
Kartin Wong, fundador de ORA, señaló en un comunicado de prensa revisado por Blockworks que “solo opML puede poner a Grok en la cadena. Ésta es la supremacía opML de ORA”.
Otro tipo de ML con el que se ha experimentado en cadena es el ML de conocimiento cero (zkML). Este tipo de tecnología espera generar pruebas criptográficas para los cálculos de ML que puedan ser lo suficientemente concisas como para ser verificadas en cadena. Sin embargo, la potencia informática actual prácticamente no puede generar pruebas de manera eficiente y asequible.
Wong afirma que, a diferencia de zkML, opML puede incorporar de manera eficiente el modelo de 314 mil millones de parámetros de Grok a la cadena, lo que reduce los costos generales en más de 1.000.000 veces.