Introducción
Probablemente has escuchado que ahora puedes llamar a ChatGPT por teléfono. Esto parece irreal. Es genial, pero ¿tienes idea con quién vas a hablar? Lo mejor que puedes hacer es confiar en la reputación del proveedor de servicios – OpenAI OpCo, LLC.
Problemas con la IA Actual
- Modelos Centralizados: La mayoría de los modelos ampliamente utilizados como GPT-4 o Claude son de código cerrado y centralizados.
- Dependencia de Infraestructura Centralizada: Incluso los modelos “de código abierto” a menudo se ejecutan en plataformas centralizadas como Groq o Together AI.
- Operaciones Opacas: Es imposible verificar cómo operan los agentes, incluyendo las indicaciones, limitaciones y listas de parada.
- Preocupaciones sobre la Privacidad de los Datos: Los usuarios tienen poca visibilidad sobre cómo se manejan o almacenan sus datos.
Estos desafíos enfatizan la necesidad de un uso responsable de la IA y precaución al depender de agentes de IA para decisiones críticas.
IA y Aprendizaje
Eres afortunado si te graduaste de la escuela antes de que te malcriara la IA.
Pero, ¿qué pasa si no puedes verificar cosas simplemente porque no has desarrollado habilidades de aprendizaje, pensamiento crítico, habilidades de razonamiento o simplemente porque eres muy joven o te has vuelto adicto a los agentes de IA “útiles y eficientes”? Esto podría ser un problema serio. Las calculadoras comenzaron como herramientas costosas y limitadas, dando a las escuelas años para adaptarse. Ahora, la IA está transformando la educación instantáneamente, impactando en cada materia. Los estudiantes harán trampa con la IA pero también la integrarán en su trabajo, desafiando a los educadores y cuestionando la relevancia de las tareas tradicionales.
La comprensión común es que a menos que las tareas se completen en clase, es imposible determinar de manera confiable si el trabajo es hecho por humanos.
La IA verificable puede cambiar esto.
NEAR AI Hub
NEAR.AI es la respuesta.
Mientras está en Alpha, ya hay algunas características emocionantes disponibles para probar. Nada se compara con aprender probando, así que hagámoslo.
Ve al Centro de Investigación de IA de NEAR.
Puedes iniciar sesión con tu cuenta de NEAR para interactuar con la plataforma. En la pestaña de Agentes encontrarás todos los agentes agregados al Registro – Almacenamiento descentralizado con soporte de elementos privados y encriptados.
Encuentra y revisa el agente de IA de Aprendizaje 0.0.1.
Ahora vamos a profundizar un poco más. Cambia a la pestaña de Modelos.
Ya hay más de 50 modelos de código abierto disponibles. Como puedes ver y verificar, Learn AI está utilizando ese LLaMA en particular alojado en la infraestructura de NEAR AI. ¡Usar cuentas de NEAR para interactuar con modelos a través de agentes asegura que sepas con quién estás hablando realmente!
NEAR AI planea construir el próximo modelo de IA de frontera de próxima generación con 1.4T de parámetros. La idea es hacer que el desarrollo de IA de código abierto sea sostenible a través de un modelo de pago por uso y aquí es donde NEAR jugará un papel crucial.
What is one major advantage of the NEAR AI infrastructure compared to centralized AI models?
¿Cómo logrará NEAR AI construir un modelo monetizable de 1.4T de parámetros de manera descentralizada? Entra en el mundo de Entornos de Ejecución Confiables, o TEEs.
Los procesadores y GPUs modernos (comenzando con los H100) permiten que un actor, Alice, ejecute código en una máquina de otro actor, Bob, sin confiar en Bob, mientras tiene las siguientes dos garantías: (a) Bob está ejecutando el código que Alice esperaba que ejecutara, y (b) Bob no puede espiar la ejecución que Alice quiere que realice. En otras palabras, Alice puede enviar de forma segura cualquier dato privado a dicha computación, estando segura de que Bob no podrá verlo.
Conclusión
La infraestructura descentralizada de NEAR AI representa un avance significativo en la habilitación de la IA propiedad del usuario. Al ofrecer transparencia, control y flexibilidad, NEAR AI capacita a los usuarios para interactuar con agentes de IA de una manera que garantiza la privacidad de los datos y fomenta la confianza.
LNC, como pionero de NEAR, está a la vanguardia de aprovechar esta infraestructura para aplicaciones prácticas, incluido el agente de IA en vivo Learn AI, el Tutor Lean NEAR (en desarrollo) y el Agente de Compras de WooCommerce planificado.
Como aprendiz, estás invitado a participar activamente en este innovador ecosistema (L)Earn. Haz preguntas relevantes a (L)Earn AI, paga con nLEARNs, adquiere conocimientos y gana nLEARNs contribuyendo a la mejora de la IA.
What is the unique feature of the (L)Earn AI agent in the NEAR ecosystem?
📚¡Feliz (L)Earning!🕺