Autor: CloudY, Jam
Editor: Vincero, YL
Crítico: Yasmina
A finales de noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT, un sistema conversacional inteligente que atrajo atención global y estimuló un amplio discurso.
Las acciones dentro del sector de la IA experimentaron un aumento notable en el mercado de acciones A, el mercado de valores de EE. UU. y el ámbito de las criptomonedas. A medida que ChatGPT obtuvo una adopción generalizada, su profundo impacto en el panorama global se hizo evidente, lo que llevó al surgimiento de nuevos escenarios de aplicación y productos iterativos de naturaleza similar.
Incluso la adquisición de OpenAI por parte de Microsoft y la posterior integración de ChatGPT en el ecosistema de Bing y Office generaron enormes expectativas para los inversores, lo que se reflejó en un aumento significativo del precio de las acciones. Sin embargo, la introducción de ChatGPT4, que muestra capacidades de inteligencia artificial sobrehumanas, atenuó el entusiasmo inicial e impulsó a las personas a contemplar los efectos transformadores de la IA en sus respectivas industrias y los riesgos potenciales asociados con un mayor avance de la IA.
En este contexto, este artículo tiene como objetivo explorar y abordar estas consultas mediante la realización de una investigación exhaustiva de las industrias de la IA y Blockchain, buscando proporcionar conocimientos y soluciones.
Estado de desarrollo actual de la industria de la IA
Herramientas de productividad
La IA puede considerarse una herramienta transformadora de la productividad, similar al impacto de los avances tecnológicos históricos, como las herramientas de piedra, las máquinas de vapor, los motores de combustión interna, los motores eléctricos, las computadoras e Internet, en la sociedad humana. Al minimizar las barreras a la interacción persona-computadora y aumentar la eficiencia de las tareas de producción repetitivas, la IA puede inducir cambios sustanciales en la productividad y las relaciones de producción. En consecuencia, la influencia de la IA se extiende a mejorar la calidad general de la existencia humana y mitigar los impedimentos al progreso humano.
La tecnología de IA ha influido significativamente en diversos sectores, incluida la fabricación inteligente, la atención sanitaria, las finanzas, el transporte, la educación, etc. Al permitir que las máquinas adquieran conocimientos y ejecuten de forma autónoma tareas no creativas, la IA contribuye a mejorar la productividad y reducir los costos en industrias específicas. En particular, en la investigación farmacéutica, la IA encuentra aplicación en la predicción de la estructura de las proteínas. El modelo ESMFold fue desarrollado por el equipo de Meta AI, que predijo eficazmente las estructuras de las proteínas a partir de un vasto conjunto de datos que comprende más de 600 millones de macrogenomas. Este notable logro revela el amplio alcance y variedad de proteínas naturales, superando los límites anteriores de la imaginación.
En términos prácticos, la tecnología de IA permite procesar programas complejos a través del lenguaje natural. Evita la necesidad de comprender una programación compleja o poseer competencia en codificación. En cambio, los usuarios pueden expresar el resultado deseado al sistema de inteligencia artificial, que ejecuta de forma autónoma los pasos intermedios necesarios para lograr el resultado deseado. Esta productividad aumentada surge de la capacidad de la IA para salvar la divergencia entre las intenciones humanas y la ejecución de tareas, eliminando la necesidad de una amplia experiencia en programación o comprensión de algoritmos complejos.
La tecnología AIGC tiene un gran potencial para aplicaciones en diversos dominios, incluido el servicio de atención al cliente inteligente, agentes virtuales y juegos. Al aprovechar los conjuntos de datos de idiomas existentes, ChatGPT permite una experiencia de conversación natural y fluida en sistemas de agentes virtuales y plataformas de juegos, lo que mejora la satisfacción del usuario y la competitividad del producto. Además, ChatGPT reemplaza efectivamente a los humanos en tareas repetitivas de generación de contenido, como generar informes, recopilar y resumir información, traducir y producir ilustraciones condicionales. Este aumento de la IA libera la productividad humana, permitiendo que las personas se concentren en brindar instrucciones esenciales y participar en actividades creativas, liberándolos de la ejecución de tareas mundanas.
Guía de tendencias tecnológicas
Las principales aplicaciones predominantes de la IA abarcan la inteligencia artificial general, los gráficos de conocimiento, el análisis y síntesis de datos, la conducción autónoma y el contenido generado por IA (AIGC).
Gráficos de conocimiento: las representaciones gráficas de diversas entidades, relaciones y atributos en los gráficos de conocimiento respaldan aplicaciones inteligentes de búsqueda, recomendación y respuesta a preguntas.
Datos sintéticos: generados a través del aprendizaje automático y otras técnicas de IA, los datos sintéticos se utilizan para entrenar y evaluar modelos de IA, superando desafíos relacionados con la privacidad y la seguridad al obtener o compartir datos reales.
AIGC: la tecnología AIGC, que utiliza modelos generativos y de aprendizaje profundo, se analiza y aplica ampliamente en dominios como la generación de texto, generación de audio, generación de imágenes, generación de video y más.
En 2022, AIGC experimentó un avance significativo en la financiación del mercado y la atención de los medios. Sin embargo, es fundamental señalar que AIGC es todavía una tecnología incipiente y se encuentra en las primeras etapas de exploración y desarrollo.
En concreto, las etapas de desarrollo del AIGC se pueden categorizar de la siguiente manera:
Etapa de investigación: esta fase se centra principalmente en dilucidar los principios y algoritmos fundamentales de AIGC, investigar metodologías para el entrenamiento y optimización de modelos y establecer bases de datos completas.
Etapa de aplicación: AIGC inicia su implementación en diversos escenarios del mundo real, explorando la integración efectiva de la tecnología AIGC en dominios específicos.
Etapa de industrialización: AIGC experimenta una adopción generalizada en múltiples industrias y campos, dando lugar a su cadena industrial distintiva y su ecosistema complementario.
En resumen, recientemente hemos pasado de la etapa de investigación a la etapa de aplicación, lo que indica que el desarrollo de AIGC aún se encuentra en su fase incipiente.
Componentes clave
Los datos, los algoritmos y la potencia informática son los tres factores fundamentales que impulsan el avance de la IA.
En el ámbito de los datos, la creciente importancia de la calidad y diversidad de los datos acompaña la evolución continua de la tecnología de IA. Además de abundantes datos específicos de dominio, la limpieza, el preprocesamiento y el etiquetado de datos efectivos son imprescindibles para mejorar la precisión del entrenamiento de algoritmos. Además, la fusión de datos entre modos y dominios es fundamental para extraer mayor valor e inteligencia.
En cuanto a los algoritmos, el estado actual de la tecnología de IA muestra avances iterativos y un refinamiento continuo. Las tendencias futuras se centran en algoritmos de aprendizaje profundo que abarcan modelos multimodales y de gran escala junto con innovaciones en aprendizaje autónomo, transferencia de conocimientos y aprendizaje incremental. Estos desarrollos elevarán el nivel de inteligencia y ampliarán el alcance de la aplicación de los algoritmos de IA, facilitando la adopción generalizada de la tecnología de IA.
En cuanto a la potencia informática, la aceleración y optimización de los cálculos de IA impulsan actualizaciones y mejoras continuas del hardware. Los chips especializados como GPU y TPU se han convertido en contribuyentes cruciales, amplificando significativamente la eficiencia y la velocidad de los cálculos de la IA. Además, los avances en la computación en la nube y en el borde ofrecen entornos computacionales más flexibles y diversos para el procesamiento de IA.
La etapa actual de la industria Blockchain
Libro mayor distribuido
Blockchain es un libro de contabilidad distribuido descentralizado.
Blockchain es un libro de contabilidad descentralizado y distribuido con la propiedad crucial de inmutabilidad derivada de su mecanismo de consenso subyacente. Los datos en cadena se registran en bloques y los mineros/validadores los validan, formando una cadena continua. Una vez que los datos se registran en un bloque, ya sea generado por contratos o cuentas inteligentes, se vuelven inalterables.
La dificultad y el costo de alterar el consenso aumentan con la cantidad de nodos, la distribución geográfica, el poder computacional o el valor de los tokens apostados. Como resultado, alterar el contenido grabado se convierte en una tarea formidable para las entidades centralizadas.
Además, en un entorno inalterable, los contratos inteligentes, construidos mediante código, permiten a los usuarios interactuar con ellos sin depender de la confianza de ningún tercero. Estos contratos inteligentes ejecutan rutas de código predeterminadas para facilitar las operaciones relevantes y, en última instancia, permiten la realización de transacciones sin confianza en la cadena de bloques.
Además, solo la cuenta asociada puede acceder a los activos dentro del contrato inteligente, lo que evita que otras cuentas transfieran activos desde la cuenta original a través del contrato inteligente. Cada operación de la cuenta original requiere una firma para confirmar la identidad, e incluso la interacción de transferencia inicial requiere una aprobación previa para que el contrato inteligente acceda a los activos de la cuenta. Este diseño posiciona la cuenta de billetera del usuario como el vehículo ideal para su identidad (DID) y sus activos.
En el marco de los mecanismos de consenso y los contratos inteligentes, todos los activos y acciones en cadena se pueden registrar y atribuir con precisión, lo que facilita la agregación automática de beneficios relacionados en la cuenta del propietario legítimo. Esto resuelve eficazmente los problemas de los activos falsificados y la suplantación de identidad, ya que evita que personas no autorizadas copien y peguen para robar activos o usurpar los intereses del propietario legítimo.
Específicamente, los activos digitales se pueden definir de forma única utilizando direcciones de contratos inteligentes tokenizadas. Por ejemplo, los tokens no fungibles (NFT) pueden representar obras de arte digitales. Además, las acciones de las personas pueden autenticarse mediante tokens intransferibles (SBT), proporcionando prueba de su trabajo o presencia en un tiempo y espacio específico (Prueba de Trabajo/Prueba de Asistencia).
Guía de tendencias tecnológicas
La estructura en capas de la arquitectura de la tecnología Blockchain se caracteriza por la Capa 0-2, con cadenas de consorcio y cadenas privadas que representan distintos tipos de escenarios de aplicación de Blockchain.
La capa 0 se refiere a la infraestructura física y la arquitectura de red de Blockchain, que abarca dispositivos de hardware, protocolos de red y medios de transmisión. Sirve como un componente fundamental que permite la comunicación entre cadenas y aborda problemas relacionados con los activos. En particular, tecnologías líderes como Cosmos, Polkadot y LayerZero son representantes destacados dentro de este dominio.
La capa 1, también conocida como capa base o cadena pública, juega un papel fundamental en el ecosistema Blockchain. Ejemplos destacados de la Capa 1 incluyen plataformas ampliamente reconocidas como Bitcoin y Ethereum. El diseño de los protocolos y la implementación tecnológica en la Capa 1 tienen una influencia significativa en el rendimiento central y las funcionalidades del sistema Blockchain. Además, la Capa 1 se puede clasificar en distintos tipos, como EVM (Ethereum Virtual Machine) y sistemas no basados en EVM, según sus características específicas.
La Capa 2 se refiere a los protocolos y soluciones creados sobre la Capa 1, con el objetivo de mejorar el rendimiento y ampliar los escenarios de aplicación de Blockchain. Actualmente existen seis tipos de protocolos de Capa 2, siendo ZK Rollup y Optimistic Rollup los principales. Estos protocolos permiten que Blockchain procese una mayor cantidad de transacciones, mejore el TPS y reduzca las tarifas del gas.
Una Cadena de Consorcio es una red blockchain colaborativa gobernada por múltiples organizaciones o instituciones con intereses compartidos, como bancos, compañías de seguros y empresas de la cadena de suministro. Se diferencia de las cadenas públicas en que tiene un número restringido de participantes y nodos, lo que mejora la velocidad y la seguridad de las transacciones.
Una Cadena Privada es una red blockchain autorizada que pertenece a una sola organización o institución, y que generalmente solo permite la participación del personal interno.
Componentes clave
Los nodos distribuidos, la criptografía, los algoritmos de consenso, los contratos inteligentes y las criptomonedas constituyen los elementos fundamentales que impulsan el avance de la tecnología Blockchain.
Los nodos distribuidos constituyen la esencia fundamental de la tecnología Blockchain, facilitando el almacenamiento y la transmisión de datos descentralizados. La criptografía sirve como un instrumento teórico esencial, garantizando la seguridad y privacidad de Blockchain. Además, los algoritmos de consenso desempeñan un papel fundamental a la hora de establecer un consenso distribuido dentro de la red Blockchain. Los contratos inteligentes, al ser programas informáticos autoejecutables, permiten la ejecución de diversas instrucciones lógicas en Blockchain. Por último, las criptomonedas, potenciadas por técnicas de cifrado, garantizan la seguridad y el anonimato de las transacciones.
Mediante la utilización de nodos distribuidos, todos los participantes pueden mantener una réplica completa de los datos, garantizando así transparencia y seguridad. Las tecnologías esenciales dentro de Blockchain, incluidas las funciones hash, las firmas digitales y el cifrado asimétrico, son aplicaciones criptográficas. Estas tecnologías desempeñan un papel crucial en la salvaguardia de la integridad de los datos y la verificación de identidades, al mismo tiempo que defienden la privacidad del usuario.
Mediante la implementación de algoritmos de consenso que incluyen Prueba de trabajo (PoW) y Prueba de participación (PoS), todos los nodos pueden lograr un acuerdo unánime, garantizando la coherencia e inmutabilidad de los datos. Los contratos inteligentes facilitan las transacciones sin confianza, eliminando la necesidad de intermediarios y mejorando así la eficiencia y la seguridad de las transacciones hasta cierto punto. La aparición de criptomonedas como Bitcoin y Ethereum ha impulsado la adopción y el avance generalizados de la tecnología blockchain.
La intersección de Blockchain y la IA
En medio de la revolución de la IA, es imperativo reflexionar sobre hasta qué punto la IA ha transformado Blockchain, así como el impacto de la descentralización y las capacidades de confianza de Blockchain en la IA.
En primer lugar, la IA, que funciona como herramienta de productividad, posee el potencial de disminuir las barreras técnicas, reduciendo en consecuencia los obstáculos dentro de la industria blockchain y mejorando su eficiencia general.
En segundo lugar, los juegos y metaversos impulsados por IA se liberarán de entornos predeterminados, dando paso a nuevas narrativas y experiencias de juego dentro del ámbito de la cadena de bloques.
Los contratos inteligentes de Blockchain pueden establecer los dominios y límites dentro de los cuales opera la IA o imponer limitaciones a los permisos de la IA, evitando así su proliferación injustificada.
Además, la descentralización de blockchain puede facilitar el intercambio y la asignación de recursos, incluidos los datos fundamentales y el poder computacional indispensables para entrenar modelos de IA.
Además, las capacidades de autenticación de blockchain pueden proporcionar evidencia sobre la integridad de los datos, la validación de la identidad y los derechos de propiedad, mitigando así los conflictos de intereses que pueden surgir de las aplicaciones de IA.
La importancia de la IA para Blockchain
En primer lugar, la IA, como herramienta, tiene el potencial de reducir las barreras a la creación de contenidos, permitiendo a personas sin experiencia técnica expresar su creatividad y producir contenidos de alta calidad. Esto abarca varios dominios, como la creación de NFT, el desarrollo de activos de juegos, el modelado de metaverso y la generación de código.
Sin embargo, la utilización actual de AIGC en el campo NFT se limita predominantemente a generar imágenes simples, sin distinciones fundamentales del arte generativo tradicional. Para aprovechar al máximo el potencial de AIGC en el espacio NFT, se requiere una mayor exploración para ampliar las características de las NFT, de forma similar a cómo Mirror World emplea la IA para dotar a las NFT de una esencia distintiva.
En segundo lugar, hay una reducción significativa de las barreras técnicas relacionadas con el desarrollo de código. La escritura de código abarca la implementación de contratos inteligentes y actividades de piratería o de sombrero blanco, que representan extremos opuestos del espectro. La IA puede facilitar la implementación de contratos inteligentes a través de programación en lenguaje natural, mientras que los adversarios pueden emplear IA para analizar el código del contrato y lanzar ataques. Al aprovechar la IA, es posible iterar sobre el código de contrato implementado, fomentando la competencia interna y estableciendo una base de código más sólida y confiable en toda la industria. Esta base permite a las partes interesadas priorizar la optimización de la arquitectura blockchain, diseñar proyectos integrales y mejorar la jugabilidad, fomentando así la innovación a nivel empresarial.
De manera similar, la simplificación de las barreras técnicas mediante la IA permite la aplicación generalizada de operaciones que antes eran complejas. Los ejemplos incluyen préstamos rápidos, estrategias de minería óptimas y adquisición de rendimiento automatizada, el juicio del tiempo de salida del jefe minero, todo lo cual puede lograrse mediante IA. La IA posee la capacidad de programar, seleccionar rutas y ejecutar directamente estas operaciones de forma autónoma. Esto es paralelo al uso de cartas de habilidad en el juego Yu-Gi-Oh!, donde las cartas de habilidad se activan y entran en vigor automáticamente. Esta accesibilidad permite a los usuarios comunes participar en operaciones que antes estaban limitadas a aquellos con alta experiencia técnica. Por ejemplo, capturar MEV normalmente requiere programar un bot MEV. Sin embargo, cuando estas tareas se vuelven realizables por personas comunes y corrientes, los márgenes de ganancia disminuyen a medida que la participación se generaliza. En consecuencia, se produce una carrera por el gas, en la que las elevadas tarifas del gas erosionan el valor del MEV debido a los principios de la teoría de juegos. En última instancia, esto conduce a una rentabilidad reducida y un impacto reducido del MEV. Este fenómeno ejemplifica una forma de desarrollo tecnológico que estimula la optimización de la industria.
La IA facilitará la adopción generalizada de la tecnología blockchain. Actualmente, hay menos de 320.000 usuarios activos de Ethereum, lo que representa una pequeña fracción del total de usuarios de Internet, según datos de Footprint Analytics. El principal desafío radica en la falta de demanda de los usuarios y las complejidades de las interacciones en cadena. Anteriormente, integrar datos en la cadena de bloques o utilizar boletos y credenciales basados en la cadena de bloques requería establecer un sistema de cadena de bloques o incurrir en altas tarifas de gas, lo que generaba costos significativos. Sin embargo, aprovechar la tecnología de inteligencia artificial ahora permite la construcción de cadenas de bloques de bajo costo y la optimización del uso de datos en la cadena, lo que lleva a una reducción de las tarifas del gas. Como resultado, se puede aplicar la tecnología blockchain y desplegar contratos inteligentes en diversos dominios que requieren autenticación y transparencia. En última instancia, un sistema de interacción simplificado impulsado por IA atraerá a un número significativo de usuarios a la industria blockchain.
El impacto de la IA en el contexto de blockchain se limita principalmente a la capa de aplicación. Los usuarios pueden aprovechar la IA para evitar las complejidades de redactar contratos inteligentes e implementar directamente aplicaciones adaptadas a sus necesidades. En consecuencia, el énfasis en el desarrollo de proyectos pasará de la emisión a la innovación y las operaciones. Se espera que la capa de aplicación experimente cambios transformadores sustanciales en el futuro. Sin embargo, la influencia de la IA no se extiende a las capas subyacentes, incluidas las capas de ejecución, consenso y datos, que requieren avances fundamentales. La mera automatización de tareas repetitivas no es suficiente para impulsar transformaciones cualitativas en estas áreas. Por ejemplo, la implementación de EIP1559 en la actualización de Ethereum London ha reforzado el progreso de Ethereum, mientras que la finalización de la actualización de Shanghai es crucial para aumentar el volumen de apuestas de ETH, reforzar la seguridad de Ethereum y revitalizar el crecimiento del sector LSD.
El papel de Blockchain en la IA
Paradójicamente, la disparidad inherente entre la descentralización de blockchain y la tecnología de IA centralizada brinda una oportunidad para abordar los desafíos que enfrenta la IA.
La centralización predominante de las tecnologías modernas de inteligencia artificial y big data bajo el control de un número limitado de entidades poderosas con importantes capacidades y recursos tecnológicos confiere influencia sobre las tendencias del mercado y el comportamiento de los usuarios. En consecuencia, las personas se ven obligadas a confiar en la fiel ejecución de las instrucciones de la IA, lo que genera riesgos inherentes como violaciones de la privacidad, sesgos algorítmicos y uso indebido de datos.
La naturaleza distribuida y descentralizada de blockchain proporciona una solución práctica a estos desafíos. A través de contratos inteligentes, se pueden limitar la accesibilidad a los datos y los límites operativos, aliviando así el riesgo de comportamiento malicioso. La implementación de nodos de monitoreo permite penalizar las malas conductas confiscando los recursos computacionales de la IA. Este marco garantiza el enfoque de la IA en el desarrollo humano, evitando una utilización excesiva y acciones no autorizadas.
Blockchain permite a los usuarios anónimos decidir si desean contribuir con los datos necesarios subyacentes para el entrenamiento del modelo de IA. La tecnología de conocimiento cero (zk) permite la divulgación de datos del usuario preservando al mismo tiempo la privacidad personal. Todo el proceso de recopilación, almacenamiento e intercambio de datos opera en nodos descentralizados, lo que garantiza la seguridad, la disponibilidad y la verificación de la fuente de los datos. En consecuencia, una parte proporcional de las ganancias generadas por el modelo de IA se puede distribuir como dividendos a los propietarios de los datos. Un mecanismo de incentivo adecuado puede aprovechar la naturaleza descentralizada de blockchain con una alta seguridad de los datos.
Del mismo modo, los usuarios que solicitan modelos de IA también pueden recibir ganancias parciales en función de la propiedad de las indicaciones cuando se utilizan. Este acuerdo salvaguarda los intereses tanto de los propietarios de datos de IA como de los proveedores rápidos.
La minería computacional es una consideración crucial debido a la gran cantidad de datos y los requisitos adecuados de potencia computacional. Sin embargo, la oferta global actual de recursos computacionales no satisface la demanda. Para abordar esto, los grupos de minería de computación en la nube descentralizados pueden agregar recursos y proporcionar subsidios a los contribuyentes. Posteriormente, la subasta de potencia computacional para el entrenamiento de modelos de IA garantiza la utilización eficiente de recursos limitados con seguridad y confiabilidad computacional. Además, la integración de datos, algoritmos y potencia computacional permite el desarrollo de un protocolo de IA como servicio. Aprovechando la descentralización y la reutilización, este protocolo ofrece servicios de construcción de modelos de IA a los usuarios que los necesitan, cubriendo la adquisición de datos, el procesamiento, la selección de algoritmos y la asignación de recursos computacionales. Este enfoque basado en ecosistemas mitiga los riesgos de centralización y al mismo tiempo preserva los beneficios de la cadena de suministro.
En el ámbito de las aplicaciones de IA, blockchain aborda eficazmente cuestiones como la piratería, el plagio y las identidades virtuales que surgen de las notables capacidades de aprendizaje de la IA. Al registrar obras de arte como NFT en cadena, las direcciones de contratos inteligentes únicas validan su autenticidad. El valor de las obras de arte, además de sus cualidades artísticas inherentes, también depende de la identidad de sus creadores, del mismo modo que las imitaciones del Girasol de Van Gogh tienen poco valor. Mientras que blockchain puede demostrar qué pintura de girasol está realmente elaborada por la mano de Van Gogh. Además, blockchain se puede emplear para crear gráficos de conocimiento distribuido, garantizando la integridad, permanencia y disponibilidad de los datos.
Para abordar la construcción de identidades virtuales utilizando datos personales por parte de la IA, se pueden utilizar tokens certificados por el propietario (OAT) o tokens biométricos autosoberanos (SBT). Cada acción de blockchain se registra y el OAT o SBT correspondiente creado es distinto, lo que permite la verificación de identidad basada en estos tokens. La naturaleza a prueba de manipulaciones de Blockchain garantiza la imposibilidad de fabricar eventos inexistentes.
En resumen, la IA sirve como herramienta de productividad, impulsando la adopción de blockchain e introduciendo narrativas novedosas para el metaverso. Sin embargo, la IA se limita a reemplazar tareas repetitivas y reducir barreras técnicas, incapaz de impulsar la innovación en tecnologías críticas. En consecuencia, el impacto de la IA en la industria blockchain sigue limitado a la capa de aplicación.
Por otro lado, blockchain funciona como controlador de riesgos y optimizador de recursos en la industria de la IA. Frena el desarrollo excesivo de la IA y las operaciones no autorizadas, protege los datos y los derechos de propiedad de los activos y optimiza la integración de los datos y los recursos computacionales que requiere la IA. No obstante, su ámbito de competencia se centra principalmente en promover la transparencia, la descentralización y la propiedad de los datos dentro de la IA.
Referencia
[1]"Bitcoin: un sistema de efectivo electrónico entre pares" por Satoshi Nakamoto (2009.03)
[2]"Dominar Bitcoin" por Andreas Antonopoulos (2016.03)
[3] "Desafíos y avances recientes en las redes de canales de pago basados en Blockchain" (2021.07)
[4] "Más allá de Web3: La fantástica deriva de AIGC, el nuevo favorito del capital" por 0xmin (2022.10)
[5] "El dilema de AIGC y la forma de romper barreras en Web3" por wheart.eth (2022.11)
[6] "AIGC: La revolución de la productividad del contenido" por Yang Renwen (2022.12)
[7] "Información de aparición y evolución de modelos de lenguaje grandes: aceleración de la predicción de la estructura de las proteínas" por Zeming Lin (2023.03)
[8] "Cómo la IA puede ayudar a construir Web3" de crypto.com (2023.03)
[9] "Reflexiones: El impacto de los avances de la IA en los creadores y las NFT" por Sleepy (2023.04)
[10] "Libro blanco de Ethereum" de Vitalik Buterin (2023.05)
#OpenAI >#chatGPT-4 >#crypto2023 >#Binance
