Estudio del entorno de la Inteligencia Artificial Descentralizada (DeAI)

Abstract

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.