Resumen :
La Inteligencia Artificial Descentralizada (DeAI) combina los principios de la
descentralización, propios de la Web3, con la potente IA. Este trabajo busca entender en
profundidad cómo se unen estos dos mundos, conectando tecnologías como blockchain, el
aprendizaje federado y la computación distribuida, dando lugar a modelos de IA más
transparentes, seguros y accesibles.
A lo largo del documento se realiza un recorrido por los conceptos fundamentales que
definen la DeAI, su evolución histórica desde sistemas centralizados, y los principios que
la sostienen: privacidad, transparencia, interoperabilidad e imparcialidad en los sistemas de
inteligencia artificial. También se hace una comparación detallada con los modelos
tradicionales de IA, mostrando cómo la descentralización permite a los usuarios mantener
el control de sus datos y reducir la dependencia de grandes corporaciones tecnológicas.
Se dedica un capítulo completo al análisis de las tecnologías habilitadoras que permiten
implementar la DeAI, desde blockchains y contratos inteligentes, a otras tecnologías de
registro distribuido, conocidas genéricamente como DLTs (Distributed Ledger
Technologies), criptografía avanzada y edge computing. A través de casos de uso concretos
en sectores como las finanzas (DeFi), la salud, las ciudades inteligentes o la investigación
científica, se demuestra cómo estas tecnologías ya están impactando en la vida cotidiana y
abriendo nuevas posibilidades de colaboración e innovación.
Además, se examinan plataformas pioneras en el ecosistema DeAI como Bittensor, Ocean
Protocol, SingularityNET o Fetch.AI, que ilustran diferentes enfoques para lograr una IA
abierta, colaborativa y económicamente sostenible. También se analizan los principales
retos que enfrenta la DeAI como la escalabilidad, el consumo energético, los problemas de
gobernanza, la falta de una regulación clara y las implicaciones.
Por último, el trabajo plantea una reflexión crítica sobre las perspectivas futuras de esta
tecnología, destacando su capacidad para integrarse con otros avances tecnológicos.
También se exploran modelos emergentes de gobernanza participativa que podrían
redefinir la forma en que se diseña y controla la IA en el futuro. Asimismo, se incorpora un
anexo específico dedicado al programa Deep Funding de SingularityNET, un ejemplo
sobre cómo la financiación descentralizada puede apoyar y democratizar proyectos
innovadores dentro del ecosistema DeAI.
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