A mediados de marzo, la Universidad de Stanford realizó una conferencia sobre Blockchain y IA, reuniendo a profesores, CEO de startups y capitalistas de riesgo (VCs). El enfoque principal del evento fue la convergencia de dos tecnologías importantes: blockchain e IA. Sin embargo, la conferencia podría haberse beneficiado de un enfoque más fuerte en Bitcoin y IA, considerando la posición dominante de mercado de Bitcoin y las nuevas innovaciones que emergen en las soluciones Layer 2 de Bitcoin. Un tema clave en el evento fue que blockchain e IA se han desarrollado en gran medida como campos separados—cada uno con inversores, emprendedores, investigadores y comunidades distintas. Aunque la idea de fusionar estos ámbitos era ambiciosa, muchos ponentes se centraron en sus propias especialidades, luchando por establecer conexiones claras entre blockchain e IA. Se podría decir que sería más preciso denominarlo la Conferencia Blockchain O IA. Por ejemplo, un capitalista de riesgo ofreció una visión general del sector de IA, destacando avances notables en generación de imágenes, audio y código. Mientras tanto, un investigador de DeepMind abordó el aprendizaje automático adversarial, donde pequeños cambios en los datos de entrada pueden alterar drásticamente la salida de una IA. Un ejemplo destacado fue modificar solo unos pocos píxeles en una imagen de un gato, haciendo que la IA lo identificara incorrectamente como guacamole. En el ámbito del blockchain, las conversaciones giraron en torno a varios protocolos, pero gran parte de la tecnología sigue siendo muy experimental o, en algunos casos, totalmente teórica. Las integraciones entre blockchain e IA aún están en etapa incipiente, y las aplicaciones prácticas todavía no se han materializado. Prueba de Cálculo Una de las charlas más ilustrativas fue la de Dan Boneh, criptógrafo aplicado en Stanford, quien habló sobre SNARKs (argumentos sucintos no interactivos de conocimiento) y pruebas de conocimiento cero. Estos abordan un desafío criptográfico fundamental: probar de forma eficiente el conocimiento de un cálculo. Este principio está bien establecido en blockchain y criptografía.

Por ejemplo, factorizar un número grande en primos es muy difícil computacionalmente, pero verificar la factorización mediante multiplicación es sencillo. De manera similar, encontrar un encabezado de bloque cuyo hash cumpla con una dificultad establecida es costoso, mientras que verificar esa prueba es barato. Esta diferencia entre cálculo y verificación es esencial en los sistemas blockchain, donde los nodos verifican continuamente el trabajo de los demás. En Bitcoin, los nodos validan firmas y las pruebas de trabajo de los mineros. Los SNARKs amplían este concepto, permitiendo pruebas criptográficas que pueden verificarse sin revelar información sensible. A medida que los agentes de IA se vuelvan más autónomos, verificar los cálculos mientras se preserva la privacidad será un gran desafío. Muchos usuarios dudan en subir datos sensibles a plataformas como OpenAI debido a preocupaciones de seguridad. Esto crea una fuerte necesidad de una verificación que preserve la privacidad—un método que permita a los usuarios demostrar que un modelo de IA realizó un cálculo correctamente sin divulgar los datos subyacentes. Tal tecnología podría desbloquear casos de uso de IA en campos sensibles como la salud, la defensa y las finanzas, donde la protección de datos es fundamental. Se espera que esto evolucione en una industria multimillonaria en la próxima década. Cabe destacar que esta idea proviene de las redes blockchain que implementan técnicas criptográficas. Como señaló Boneh, el concepto de que una máquina verifique eficazmente el cálculo costoso de otra surgió de Bitcoin, pero podría tener una segunda aplicación importante en IA. De cara al futuro, espero que las próximas conferencias pongan más énfasis en las contribuciones de Bitcoin en estas áreas. Por ejemplo, BitVM se basa en conceptos de pruebas de conocimiento cero para conectar Bitcoin con nuevos protocolos Layer 2, lo que potencialmente permite que los agentes de IA interactúen directamente con el ecosistema de Bitcoin.