Opinión de: Felix Xu, cofundador de ARPA Community y Bella Protocol
La IA ha sido una narración dominante desde 2024, pero los usuarios y las empresas aún no pueden confiar por completo. Ya se trate de finanzas, datos personales o decisiones de atención médica, la duda en torno a la confiabilidad e integridad de la IA sigue siendo alta.
Este creciente déficit de fideicomiso de IA es ahora una de las barreras más importantes para la adopción generalizada. Las tecnologías descentralizadas de preservación de la privacidad se reconocen rápidamente como soluciones viables que ofrecen verificabilidad, transparencia y protección de datos más sólida sin comprometer el crecimiento de la IA.
El déficit de confianza generalizado de IA
AI fue la segunda categoría más common que ocupaba Crypto Mindshare en 2024, con más del 16% de interés de los inversores. Las nuevas empresas y las compañías multinacionales han asignado recursos considerables a la IA para expandir la tecnología a las finanzas, la salud y cualquier otro aspecto de las personas.
Por ejemplo, el sector emergente Defi x ai (defai) envió más de 7,000 proyectos con un límite de mercado máximo de $ 7 mil millones A principios de 2025 antes de que los mercados se estrellen. Defai ha demostrado el potencial transformador de la IA para hacer que las finanzas descentralizadas (DEFI) sean más fáciles de usar con comandos de lenguaje pure, ejecutar operaciones complejas de varios pasos y realizar investigaciones de mercado complejas.
Sin embargo, la innovación por sí sola no ha resuelto las vulnerabilidades centrales de la IA: alucinaciones, manipulación y preocupaciones de privacidad.
En noviembre de 2024, un usuario convenció a un agente de IA en la base para enviar $ 47,000 a pesar de ser programado para nunca hacerlo. Si bien el escenario period parte de un juego, planteó preocupaciones reales: ¿se puede confiar en los agentes de IA con autonomía sobre las operaciones financieras?
Las auditorías, las recompensas de errores y los equipos rojos ayudan pero no eliminan el riesgo de inyección inmediata, defectos lógicos o uso de datos no autorizados. Según KPMG (2023), 61% De las personas todavía dudan en confiar en la IA, e incluso los profesionales de la industria comparten esa preocupación. Una encuesta de Forrester citada en Harvard Enterprise Overview encontró Ese 25% de los analistas nombraron a Belief como el mayor obstáculo de IA.
Ese escepticismo sigue siendo fuerte. Una encuesta realizada en la Cumbre de la Crimson del CIO de Wall Road Journal encontró Ese 61% de los principales líderes de TI de Estados Unidos todavía están experimentando con agentes de IA. El resto todavía estaba experimentando o evitándolos por completo, citando la falta de confiabilidad, los riesgos de ciberseguridad y la privacidad de los datos como preocupaciones principales.
Las industrias como la atención médica sienten estos riesgos de manera más aguda. Compartir registros de salud electrónicos (EHR) con LLM para mejorar los resultados es prometedor, pero también es de riesgo authorized y éticamente sin protecciones de privacidad herméticamente.
Por ejemplo, la industria de la salud sufre negativamente de las violaciones de la privacidad de los datos. Este problema se agota cuando los hospitales comparten datos de EHR para capacitar a los algoritmos de IA sin proteger la privacidad del paciente.
Infraestructura descentralizada y preservadora de la privacidad
JM Barrie escribió en Peter Pan“Todo el mundo está hecho de fe, confianza y polvo de duendes”. La confianza no es solo una agradable de tener en la IA, es basic. La bendición económica proyectada de AI de $ 15.7 billones para 2030 puede nunca materializarse sin él.
Ingrese sistemas criptográficos descentralizados como los argumentos de conocimiento no interactivos no interactivos (ZK-SNARK). Estas tecnologías ofrecen una nueva ruta: permitir a los usuarios verificar las decisiones de IA sin revelar datos personales o el funcionamiento interno del modelo.
Al aplicar la criptografía de preservación de la privacidad a la infraestructura de aprendizaje automático, la IA puede ser auditable, confiable y que respeta la privacidad, especialmente en sectores como las finanzas y la atención médica.
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ZK-Snarks se basa en sistemas avanzados de prueba criptográfica que permiten que una parte demuestre que algo es cierto sin revelar cómo. Para la IA, esto permite que los modelos se verifiquen para la corrección sin revelar sus datos de entrenamiento, valores de entrada o lógica patentada.
Think about un agente de préstamos de IA descentralizado. En lugar de revisar los registros financieros completos, verifica pruebas de puntaje de crédito cifrado para tomar decisiones de préstamos autónomos sin acceder a datos confidenciales. Esto protege tanto la privacidad del usuario como el riesgo institucional.
La tecnología ZK también aborda la naturaleza de la caja negra de LLM. Al usar pruebas dinámicas, es posible verificar las salidas de IA mientras protege tanto la integridad de los datos como la arquitectura del modelo. Esa es una victoria para los usuarios y las empresas: uno ya no teme el mal uso de los datos, mientras que el otro salvaguarda su IP.
IA descentralizada
Estamos entrando en una nueva fase de IA donde mejores modelos no son suficientes. Los usuarios exigen transparencia; Las empresas necesitan resiliencia; Los reguladores esperan responsabilidad.
La criptografía descentralizada y verificable ofrece los tres.
Las tecnologías como ZK-Snarks, el cálculo multipartidista umbral y los sistemas de verificación basados en BLS no son solo “herramientas criptográficas”, se están convirtiendo en la base de la IA confiable. Combinado con la transparencia de Blockchain, crean una nueva pila poderosa para sistemas de IA de preservación de la privacidad, auditables y confiables.
Gartner predijo que el 80% de las empresas utilizarán IA para 2026. La adopción no será impulsada por exageración o recursos solos. Dirigirá a la construcción de AI en la que las personas y las empresas realmente puedan confiar.
Y eso comienza con la descentralización.
Opinión de: Felix Xu, cofundador de ARPA Community y Bella Protocol.
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