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Se espera que para el 2025, el mercado de la inteligencia artificial supere los USD 6 billones.
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La tecnología Bitcoin ha sido fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial.
Cuando comenzó la popularización de los ordenadores hace 70 años, nunca hubiéramos imaginado el nivel de digitalización que experimenta el mundo en la actualidad. Con la llegada del metaverso y el desarrollo de la inteligencia artificial (AI), cada vez es más difícil distinguir entre lo físico y lo digital.
Por otro lado, los datos se han convertido en un recurso de gran valor en la era digital. Generados a partir del registro de las características y comportamientos de los objetos observados, los datos pueden tomar muchas formas, incluidas palabras, números, gráficos, audios y videos.
Según Statista, se estima que los dispositivos conectados en todo el mundo sumarán 30.900 millones de unidades para el 2025. Estos dispositivos generan datos masivos. IDC predice que, para el mismo año, el círculo de datos global se expandirá a 163ZB (1 billón de GB), lo que equivale a diez veces los 16,1ZB de datos generados en 2016.
¿Cómo podemos aprovechar el valor de los datos a una escala de tal magnitud? La inteligencia artificial puede ser la respuesta.
Hace 60 años la inteligencia artificial aparece en el mapa
Durante un seminario de seis meses en el Dartmouth College en el verano de 1956, un grupo de jóvenes científicos, incluido Minsky, acuñó el término «inteligencia artificial». Desde entonces, los algoritmos de aprendizaje automático basados en big data y una gran potencia informática han logrado avances en varios campos de la inteligencia artificial.
Hoy en día, la mayoría de las personas están familiarizadas con la inteligencia artificial. Esta tecnología se ha integrado a nuestra vida cotidiana. Desde las compras online hasta la producción industrial, vemos la conveniencia y el progreso que genera la inteligencia artificial.
El White Paper de Deloitte sobre el desarrollo global de inteligencia artificial en 2019, predijo que se espera que el mercado global de IA supere los $ 6 billones para 2025, con una tasa de crecimiento compuesta del 30% de 2017 a 2025. Un informe de investigación publicado por PwC sugiere que el PIB global será 14% más alto para 2030 como resultado de la adopción de la IA, contribuyendo $ 15.7 billones adicionales a la economía mundial.
Durante los últimos 60 años, el campo de la inteligencia artificial ha florecido. A medida que avanzamos hacia la cuarta revolución industrial, la revolución tecnológica, el poder de esta tecnología se ha hecho cada vez más evidente.
La privacidad de datos: ¿un obstáculo para la inteligencia artificial?
Para que la inteligencia artificial se convierta en la tecnología central, son indispensables tres elementos: datos, algoritmos y poder de cómputo.
La adopción generalizada del Internet móvil ha contribuido al increíble crecimiento de los datos globales. Estos datos proporcionan el «material de producción» para la IA. Aunque no podemos negar el gran avance de la inteligencia artificial, aún hay obstáculos por superar para su adopción masiva.
El primer desafío es la presión de la gobernanza de los datos y la privacidad. En 2018, la Unión Europea introdujo el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). En 2021, entraron en vigor la Ley de seguridad de datos y la Ley de protección de información personal de China. Todas estas normas más estrictas sobre la privacidad y los datos personales buscan prevenir eficazmente el uso indebido de los datos.
Además, la presión de la privacidad de los datos también proviene del interior. Las empresas se enfrentan a un gran dilema: aunque compartir datos e interactuar con otras empresas claramente mejora el rendimiento de los algoritmos de inteligencia artificial, también deben asegurarse de que sus datos no se divulguencomo tal.
Adicionalmente, desarrollar inteligencia artificial es costoso. Algunas instituciones creen que el costo de entrenar modelos de inteligencia artificial de última generación podría aumentar en un factor de 100 para 2025, pasando de alrededor de $1 millón en la actualidad a más de $100 millones.
Frente a desafíos como la privacidad de los datos, los altos costos y la centralización de las tecnologías, ¿cómo puede la inteligencia artificial superar estos obstáculos y avanzar? La investigación y aplicación de ciertas tecnologías de vanguardia han allanado el camino.
Blockchain llega al rescate
La aparición de blockchain y la computación para preservar la privacidad ha inspirado a la IA. El ingenioso tejido de datos ha catalizado la interacción entre la cadena de bloques, la computación para preservar la privacidad y la IA de diferentes maneras. Cuando se combinan estas tecnologías, el procesamiento de datos alcanza un nuevo nivel.
Por ejemplo, los algoritmos de consenso de Blockchain ayudan a completar las tareas de colaboración de sujetos en los sistemas de IA. Al mismo tiempo, sus características técnicas permiten la valorización de datos. De esa manera, puede incentivar la adición de una gama más amplia de datos, algoritmos y potencia informática para crear modelos de IA más eficientes.
Hay una variedad de plataformas desarrolladas para preservar la privacidad. AntChain Morse MPC y Baidu MesaTEE son un ejemplo. Sin embargo, la mayoría de estas plataformas prestan sus servicios a otras empresas. La razón es simple: el negocio de datos entre empresas es la necesidad comercial más fundamental, que resuelve la contradicción básica entre compañías para el intercambio de datos, la interacción y la mejora del algoritmo de IA.
Los servicios empresariales son solo el comienzo de lo que la IA puede lograr hasta ahora. En un futuro previsible, la propiedad de los datos finalmente se devolverá a las personas.
Recientemente, un producto lanzado por una empresa que se enfoca en tecnología de punta ha mostrado a los usuarios y al mercado una nueva dirección en la aplicación de la Inteligencia Artificial Universal (UAI).
Una solución al problema de la privacidad de datos
Una red diseñada de manera innovadora para integrar los tres elementos de la inteligencia artificial (potencia informática, algoritmo y datos) es PlatON Privacy-preserving Computation Network (nombre provisional). Es una red de infraestructura informática descentralizada para compartir datos y preservar la privacidad.
PlatON no solo es útil para empresas, también para individuos. Las personas y las instituciones pueden agregar datos y participar en las tareas informáticas publicadas en la plataforma, así como proporcionar potencia informática en la plataforma para completar las tareas informáticas de otros. Los desarrolladores de IA individuales pueden desarrollar los algoritmos de IA deseados y las tareas informáticas completadas con sus algoritmos también generarán ganancias para ellos.
Este enfoque innovador permite la identificación efectiva de la propiedad, la fijación de precios y la protección de los datos, así como la creación de activos con preservación de la privacidad.
La red cuenta con múltiples medidas de preservación de la privacidad de los datos. La computación colaborativa segura, la prueba de conocimiento cero, la encriptación homomórfica, la computación verificable, el aprendizaje federal y otras tecnologías criptográficas, protegen bien los datos.
Aparte, los resultados informáticos, como los modelos de IA entrenados, también están protegidos contra fugas. Los productos pueden ejecutar contratos inteligentes de manera eficiente y marcos de aprendizaje profundo populares sin problemas, lo que garantiza su versatilidad, compatibilidad y alta disponibilidad.
PlatON está pasando por una prueba beta cerrada, y una plataforma tan grande y compleja inevitablemente enfrentará desafíos. ¿Cómo fijar el precio de los datos por múltiples partes? ¿Cómo capturar y aplicar con precisión los datos a medida que circulan entre varias partes? ¿Cómo atraer a los desarrolladores de IA para que proporcionen algoritmos básicos?
Es evidente que se trata de una cantidad de datos nunca vista. La integración y aplicación de nuevas tecnologías necesita tiempo, pero PlatON ya ha dado un paso adelante en la comercialización de datos.