Todas las industrias están volviéndose más dependientes de la IA para soporte en las operaciones diarias. Incluso en el espacio cripto, la IA ha sido un motor para la adopción. Sin embargo, debajo de la superficie, los mecanismos que alimentan una IA están gravemente defectuosos, creando sesgos y discriminación en su toma de decisiones. Si se deja desatendido, esto limitará el potencial de la tecnología y socavará su propósito en los mercados clave.
Resumen
La acción regulatoria sobre la IA ética se ha estancado, dejando a la industria la responsabilidad de autorregular la obtención de datos, la anotación y la equidad — o arriesgarse a agravar el sesgo sistémico.
El etiquetado de datos descentralizado basado en blockchain ofrece tanto transparencia como una compensación justa, especialmente para los contribuyentes subrepresentados y las economías emergentes.
Los pagos en stablecoin garantizan recompensas equitativas a nivel global, transformando la anotación de datos en una fuente de ingresos viable capaz de rivalizar con los salarios locales.
En la carrera armamentista de la IA, mejores datos significan mejor rendimiento, y la descentralización convierte la diversidad de una obligación moral en una ventaja competitiva.
La solución a este desafío radica en la blockchain. Aprovechar la misma tecnología descentralizada que permite una mayor transparencia en las transacciones también puede permitir una mayor equidad en cómo se construye y funciona la IA.
La fuente de sesgo
El sesgo de la IA proviene de los datos subyacentes que se utilizan para informar la tecnología. Estos datos — que pueden incluir todo, desde clips de audio hasta contenido escrito — necesitan ser ‘etiquetados’ para que la IA pueda entender y procesar la información. Sin embargo, los estudios han demostrado que hasta el 38% de los datos podrían contener sesgos que pueden reforzar estereotipos basados en género o raza.
Investigaciones más recientes continúan confirmando el problema. Por ejemplo, un estudio de 2024 sobre modelos de reconocimiento de expresiones faciales encontró que Enojo fue clasificado erróneamente como Desagrado 2.1 veces más a menudo en mujeres negras que en mujeres blancas. Además, una revisión de referencia de NIST de 2019 determinó que muchos algoritmos comerciales de reconocimiento facial identificaron incorrectamente rostros negros o asiáticos de 10 a 100 veces más frecuentemente que rostros blancos, lo que destaca cómo los conjuntos de datos sesgados conducen a tasas de error desproporcionadamente más altas para grupos subrepresentados.
Aquí es donde las discusiones sobre el uso ‘ético’ de la IA a menudo salen a la luz. Desafortunadamente, este tema está siendo despriorizado a través de la regulación y la creencia percibida de que un enfoque ético hacia la IA limitará la rentabilidad. Esto significa que la obtención y etiquetado ético de datos de IA es poco probable que provenga de los gobiernos en el corto plazo. El sector tiene que regularse a sí mismo si espera establecer una confiabilidad duradera.
Descentralizando la obtención de datos
Superar el sesgo de la IA requiere obtener ‘datos de frontera’: conjuntos de datos de alta calidad y diversos creados por personas reales de comunidades subrepresentadas, que pueden capturar las sutilezas que los conjuntos de datos tradicionales suelen pasar por alto. Al involucrar a contribuyentes de diversos orígenes, los conjuntos de datos resultantes se vuelven no solo más inclusivos, sino también más precisos. La blockchain ofrece una herramienta poderosa para avanzar en este enfoque.
Integrar blockchain en un proceso descentralizado de anotación de datos ayuda a habilitar y validar una compensación justa para los contribuyentes. Aporta una trazabilidad completa a cada entrada de datos, permitiendo una clara atribución, mejor supervisión de los flujos de datos y controles más estrictos basados en la sensibilidad de un proyecto determinado. Esta transparencia asegura que los datos sean obtenidos de manera ética, auditable y alineados con los estándares regulatorios, abordando problemas de larga data como la explotación, la inconsistencia y la opacidad en los sistemas tradicionales de datos de IA.
Creando oportunidades
La oportunidad va más allá de la equidad, ya que el etiquetado basado en blockchain también crea un poderoso potencial de crecimiento para las economías emergentes. Se espera que para 2028, el mercado global de anotación de datos alcance los $8.22 mil millones. Sin embargo, incluso esto puede subestimar el verdadero potencial del sector, dada la rápida proliferación de tecnologías de IA, el rendimiento decepcionante de los datos sintéticos de entrenamiento y la creciente demanda de datos de entrenamiento de alta calidad. Para los primeros adoptantes, particularmente en regiones con infraestructura existente limitada, esto presenta una rara oportunidad para dar forma a una capa crítica de la economía de IA mientras se generan retornos económicos significativos.
Los debates continúan intensificándose sobre si la IA está robando empleos a los trabajadores humanos, con algunos especulando que se podrían perder hasta 800 millones de empleos. Al mismo tiempo, las empresas priorizarán cada vez más conjuntos de datos robustos para garantizar que las herramientas de IA superen a los empleados humanos, creando un nuevo espacio para que las personas ganen ingresos a través del etiquetado de datos y permitiendo el surgimiento de nuevas potencias regionales en este sector de servicios.
Un retorno estable
El uso de la blockchain en el etiquetado de IA va más allá de la transparencia en los pagos. Aprovechar un activo consistente, como una stablecoin, significa que los usuarios serán compensados de manera justa sin importar su ubicación.
A menudo, los roles intensivos en mano de obra han sido subcontratados a mercados emergentes, con empresas compitiendo entre sí para recibir negocios. Mientras que los procesos heredados pueden limitar sectores establecidos como la manufactura y la agricultura, el paisaje emergente del etiquetado de IA no necesita ser víctima de esta práctica injusta. Un sistema de pago de stablecoin significa, en última instancia, igualdad entre los mercados, empoderando a las economías emergentes con un flujo de ingresos que puede rivalizar con su salario mínimo nacional.
Rentable y equitativo
Aquellos con los mejores datos tendrán la mejor IA. Así como los mercados financieros una vez compitieron hasta el milisegundo por conexiones a Internet más rápidas, donde incluso pequeños retrasos se traducían en millones en ganancias o pérdidas, la IA ahora depende de la calidad de sus datos de entrenamiento. Incluso mejoras modestas en precisión pueden impulsar ventajas masivas de rendimiento y económicas a gran escala, haciendo que conjuntos de datos diversos y descentralizados sean el próximo campo de batalla crítico en la cadena de suministro de IA. Los datos son donde la convergencia de web2 y web3 puede tener uno de sus mayores y más inmediatos impactos, no a través de desplazar sistemas heredados, sino complementándolos y mejorándolos.
Web3 no se espera que reemplace a web2, pero para tener éxito, debe abrazar completamente la integración con la infraestructura existente. La tecnología blockchain ofrece una capa poderosa para mejorar la transparencia de los datos, la trazabilidad y la atribución, asegurando no solo la calidad de los datos, sino también una compensación justa para aquellos que contribuyen a su creación. Es un concepto erróneo común que un negocio guiado por la ética no puede ser también rentable. En la carrera actual de la IA, la demanda de datos mejores y más representativos crea un imperativo comercial para obtenerlos de comunidades diversas alrededor del mundo. La diversidad ya no es una casilla para marcar; es una ventaja competitiva.
Incluso mientras la legislación se queda atrás o deprioriza la ética en la IA, la industria tiene la oportunidad de establecer sus propios estándares. Con los datos fronterizos en el centro, las empresas de IA no solo pueden garantizar la equidad y el cumplimiento, sino también desbloquear nuevas oportunidades económicas para las comunidades, contribuyendo al futuro de las tecnologías inteligentes.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo es la CEO de Data Guardians Network (D-GN), aportando una trayectoria dinámica en inversión web3, adopción temprana de NFT y consultoría para nuevas empresas de tecnología. Anteriormente, Johanna lideró proyectos de IA empresarial en droppGroup para importantes clientes, incluidos el Gobierno Saudita, Saudi Aramco y Cisco, ofreciendo innovación de vanguardia a iniciativas reconocidas mundialmente. Con raíces en tecnología, diseño, comercio de cripto y consultoría estratégica, Johanna es una constructora autodidacta impulsada por la curiosidad y una pasión por crear impacto. Está dedicada a construir verdaderas rampas de acceso a tecnología avanzada para que cualquier persona, en cualquier lugar, pueda participar y poseer una parte del futuro. En D-GN, se centra en redefinir cómo la privacidad, la IA y las tecnologías descentralizadas pueden trabajar juntas para desbloquear tanto el empoderamiento individual como nuevas oportunidades económicas en la economía digital.
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La IA se encuentra con blockchain: Una entrada global requiere transparencia
Todas las industrias están volviéndose más dependientes de la IA para soporte en las operaciones diarias. Incluso en el espacio cripto, la IA ha sido un motor para la adopción. Sin embargo, debajo de la superficie, los mecanismos que alimentan una IA están gravemente defectuosos, creando sesgos y discriminación en su toma de decisiones. Si se deja desatendido, esto limitará el potencial de la tecnología y socavará su propósito en los mercados clave.
Resumen
La solución a este desafío radica en la blockchain. Aprovechar la misma tecnología descentralizada que permite una mayor transparencia en las transacciones también puede permitir una mayor equidad en cómo se construye y funciona la IA.
La fuente de sesgo
El sesgo de la IA proviene de los datos subyacentes que se utilizan para informar la tecnología. Estos datos — que pueden incluir todo, desde clips de audio hasta contenido escrito — necesitan ser ‘etiquetados’ para que la IA pueda entender y procesar la información. Sin embargo, los estudios han demostrado que hasta el 38% de los datos podrían contener sesgos que pueden reforzar estereotipos basados en género o raza.
Investigaciones más recientes continúan confirmando el problema. Por ejemplo, un estudio de 2024 sobre modelos de reconocimiento de expresiones faciales encontró que Enojo fue clasificado erróneamente como Desagrado 2.1 veces más a menudo en mujeres negras que en mujeres blancas. Además, una revisión de referencia de NIST de 2019 determinó que muchos algoritmos comerciales de reconocimiento facial identificaron incorrectamente rostros negros o asiáticos de 10 a 100 veces más frecuentemente que rostros blancos, lo que destaca cómo los conjuntos de datos sesgados conducen a tasas de error desproporcionadamente más altas para grupos subrepresentados.
Aquí es donde las discusiones sobre el uso ‘ético’ de la IA a menudo salen a la luz. Desafortunadamente, este tema está siendo despriorizado a través de la regulación y la creencia percibida de que un enfoque ético hacia la IA limitará la rentabilidad. Esto significa que la obtención y etiquetado ético de datos de IA es poco probable que provenga de los gobiernos en el corto plazo. El sector tiene que regularse a sí mismo si espera establecer una confiabilidad duradera.
Descentralizando la obtención de datos
Superar el sesgo de la IA requiere obtener ‘datos de frontera’: conjuntos de datos de alta calidad y diversos creados por personas reales de comunidades subrepresentadas, que pueden capturar las sutilezas que los conjuntos de datos tradicionales suelen pasar por alto. Al involucrar a contribuyentes de diversos orígenes, los conjuntos de datos resultantes se vuelven no solo más inclusivos, sino también más precisos. La blockchain ofrece una herramienta poderosa para avanzar en este enfoque.
Integrar blockchain en un proceso descentralizado de anotación de datos ayuda a habilitar y validar una compensación justa para los contribuyentes. Aporta una trazabilidad completa a cada entrada de datos, permitiendo una clara atribución, mejor supervisión de los flujos de datos y controles más estrictos basados en la sensibilidad de un proyecto determinado. Esta transparencia asegura que los datos sean obtenidos de manera ética, auditable y alineados con los estándares regulatorios, abordando problemas de larga data como la explotación, la inconsistencia y la opacidad en los sistemas tradicionales de datos de IA.
Creando oportunidades
La oportunidad va más allá de la equidad, ya que el etiquetado basado en blockchain también crea un poderoso potencial de crecimiento para las economías emergentes. Se espera que para 2028, el mercado global de anotación de datos alcance los $8.22 mil millones. Sin embargo, incluso esto puede subestimar el verdadero potencial del sector, dada la rápida proliferación de tecnologías de IA, el rendimiento decepcionante de los datos sintéticos de entrenamiento y la creciente demanda de datos de entrenamiento de alta calidad. Para los primeros adoptantes, particularmente en regiones con infraestructura existente limitada, esto presenta una rara oportunidad para dar forma a una capa crítica de la economía de IA mientras se generan retornos económicos significativos.
Los debates continúan intensificándose sobre si la IA está robando empleos a los trabajadores humanos, con algunos especulando que se podrían perder hasta 800 millones de empleos. Al mismo tiempo, las empresas priorizarán cada vez más conjuntos de datos robustos para garantizar que las herramientas de IA superen a los empleados humanos, creando un nuevo espacio para que las personas ganen ingresos a través del etiquetado de datos y permitiendo el surgimiento de nuevas potencias regionales en este sector de servicios.
Un retorno estable
El uso de la blockchain en el etiquetado de IA va más allá de la transparencia en los pagos. Aprovechar un activo consistente, como una stablecoin, significa que los usuarios serán compensados de manera justa sin importar su ubicación.
A menudo, los roles intensivos en mano de obra han sido subcontratados a mercados emergentes, con empresas compitiendo entre sí para recibir negocios. Mientras que los procesos heredados pueden limitar sectores establecidos como la manufactura y la agricultura, el paisaje emergente del etiquetado de IA no necesita ser víctima de esta práctica injusta. Un sistema de pago de stablecoin significa, en última instancia, igualdad entre los mercados, empoderando a las economías emergentes con un flujo de ingresos que puede rivalizar con su salario mínimo nacional.
Rentable y equitativo
Aquellos con los mejores datos tendrán la mejor IA. Así como los mercados financieros una vez compitieron hasta el milisegundo por conexiones a Internet más rápidas, donde incluso pequeños retrasos se traducían en millones en ganancias o pérdidas, la IA ahora depende de la calidad de sus datos de entrenamiento. Incluso mejoras modestas en precisión pueden impulsar ventajas masivas de rendimiento y económicas a gran escala, haciendo que conjuntos de datos diversos y descentralizados sean el próximo campo de batalla crítico en la cadena de suministro de IA. Los datos son donde la convergencia de web2 y web3 puede tener uno de sus mayores y más inmediatos impactos, no a través de desplazar sistemas heredados, sino complementándolos y mejorándolos.
Web3 no se espera que reemplace a web2, pero para tener éxito, debe abrazar completamente la integración con la infraestructura existente. La tecnología blockchain ofrece una capa poderosa para mejorar la transparencia de los datos, la trazabilidad y la atribución, asegurando no solo la calidad de los datos, sino también una compensación justa para aquellos que contribuyen a su creación. Es un concepto erróneo común que un negocio guiado por la ética no puede ser también rentable. En la carrera actual de la IA, la demanda de datos mejores y más representativos crea un imperativo comercial para obtenerlos de comunidades diversas alrededor del mundo. La diversidad ya no es una casilla para marcar; es una ventaja competitiva.
Incluso mientras la legislación se queda atrás o deprioriza la ética en la IA, la industria tiene la oportunidad de establecer sus propios estándares. Con los datos fronterizos en el centro, las empresas de IA no solo pueden garantizar la equidad y el cumplimiento, sino también desbloquear nuevas oportunidades económicas para las comunidades, contribuyendo al futuro de las tecnologías inteligentes.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo es la CEO de Data Guardians Network (D-GN), aportando una trayectoria dinámica en inversión web3, adopción temprana de NFT y consultoría para nuevas empresas de tecnología. Anteriormente, Johanna lideró proyectos de IA empresarial en droppGroup para importantes clientes, incluidos el Gobierno Saudita, Saudi Aramco y Cisco, ofreciendo innovación de vanguardia a iniciativas reconocidas mundialmente. Con raíces en tecnología, diseño, comercio de cripto y consultoría estratégica, Johanna es una constructora autodidacta impulsada por la curiosidad y una pasión por crear impacto. Está dedicada a construir verdaderas rampas de acceso a tecnología avanzada para que cualquier persona, en cualquier lugar, pueda participar y poseer una parte del futuro. En D-GN, se centra en redefinir cómo la privacidad, la IA y las tecnologías descentralizadas pueden trabajar juntas para desbloquear tanto el empoderamiento individual como nuevas oportunidades económicas en la economía digital.