El protocolo de oráculo verificable ORA está lanzando su oráculo de inteligencia artificial en cadena (OAO) en la red principal de Ethereum.
Aunque el lanzamiento preliminar de OAO es en Ethereum, en las próximas semanas el oráculo también estará en vivo en Optimism, Base, Polygon y Manta.
Implementar aprendizaje automático (ML) o inteligencia artificial en la cadena proporciona acceso a la verificabilidad, validez, equidad y transparencia de la cadena de bloques. A pesar de los beneficios, ha habido dificultades para llevar la IA a la cadena.
En primer lugar, para permitir la descentralización, varios nodos deben ejecutar cálculos de aprendizaje automático complejos. Sin embargo, esto es algo costoso y que consume mucho tiempo. Además, el entorno de computación de Ethereum está especialmente diseñado para contratos inteligentes de EVM y no es necesariamente compatible con adaptaciones computacionales relacionadas con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
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La solución de ORA a este problema es a través de sus OAOs, impulsados por aprendizaje automático optimista (opML) en Ethereum. OpML puede diseñar cualquier modelo de aprendizaje automático en la cadena, aunque la advertencia radica en suposiciones de seguridad más débiles.
Según la documentación de ORA, opML utiliza un “juego de verificación” similar al utilizado por sistemas de rollup optimista para permitir un consenso descentralizado y verificable sobre el servicio de aprendizaje automático.
Una vez que un solicitante inicia un proceso de servicio de aprendizaje automático y el servidor lo finaliza, los resultados se comprometen en la cadena. Luego, un verificador debe validar los resultados, similar a lo que se hace en un rollup optimista. Si los resultados son inexactos, comenzará un juego de disputa con el servidor y la reclamación se enviará a un contrato inteligente de arbitraje para su resolución.
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Grok, un chatbot de inteligencia artificial generativo; Difusión constante, un modelo de inteligencia artificial de traducción de texto a imagen; y Llama2, el modelo de lenguaje grande de código abierto de Meta, están ahora disponibles a través del OAO de ORA.
Kartin Wong, el fundador de ORA, señaló en un comunicado de prensa revisado por Blockworks que “solo opML puede poner a Grok en la cadena. Esta es la supremacía de opML de ORA”.
Otro tipo de aprendizaje automático que se ha experimentado en la cadena es el aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML). Este tipo de tecnología espera generar pruebas criptográficas para cálculos de aprendizaje automático que sean lo suficientemente concisas como para ser verificadas en la cadena. Sin embargo, la potencia informática actual no puede generar pruebas de manera eficiente y asequible.
Wong afirma que, a diferencia de zkML, opML puede llevar eficientemente el modelo de 314 mil millones de parámetros de Grok a la cadena, reduciendo los costos generales en más de 1,000,000 veces.
