Web3 y la Tecnología blockchain van mucho más allá de Bitcoin y NFT. A medida que las empresas sean más conscientes de las posibilidades de Web3, una característica desempeñará un papel importante: los contratos inteligentes.
Los contratos inteligentes imponen un acuerdo entre usuarios de forma automatizada, abierta y confiable. Escritas en código y ejecutadas en cadena, pueden usarse en lugar de relaciones de confianza frágiles y de alto contacto que requieren mucho papeleo y ratificación Human .
Ari Juels es la Fundación de la Familia Weill y profesor Joan y Sanford I. Weill en Cornell Tech y la Universidad de Cornell , codirector de la Iniciativa para Criptomonedas y Contratos (IC3) y científico jefe de Chainlink Labs . También es autor de la novela de suspenso Cripto de 2024 " The Oracle ".
Laurence Moroney es un investigador galardonado, autor de best sellers y defensor de la IA para Google. Imparte varios cursos populares de IA en Harvard, Coursera y Deeplearning.ai , y actualmente está trabajando en una película de Hollywood sobre la intersección de la Tecnología y la política.
Sin embargo, expresar acuerdos en código es un arma de doble filo. El código sin formato, en particular el código escrito en el popular lenguaje de contratos inteligentes Solidity , carece de las capacidades de procesamiento del lenguaje natural necesarias para interpretar la comunicación Human . Por lo tanto, no sorprende que la mayoría de los contratos inteligentes Síguenos reglas codificadas rígidas como las que utilizan los especialistas técnicos o financieros.
Ingrese modelos de lenguaje grandes (LLM). Todos estamos familiarizados con aplicaciones como ChatGPT que proporcionan una interfaz para la inteligencia subyacente, el razonamiento y la comprensión del lenguaje de una familia de LLM. ¡Imagínese integrar esta inteligencia subyacente con contratos inteligentes! Trabajando juntos, los LLM y los contratos inteligentes podrían interpretar contenidos en lenguaje natural, como códigos legales o expresiones de normas sociales. Esto abre una puerta de entrada a contratos inteligentes mucho más inteligentes, impulsados por IA.
Pero antes de subirse al carro, es bueno explorar los desafíos en la intersección de los contratos inteligentes y la IA, particularmente en confiabilidad y seguridad.
2 grandes desafíos: incertidumbre del modelo y entradas contradictorias
Cuando hoy usas una aplicación para chatear con un LLM, como ChatGPT, tienes poca transparencia sobre tus interacciones con el modelo. La versión del modelo puede cambiar silenciosamente con nuevos entrenamientos. Y sus indicaciones probablemente se filtren, es decir, se modifiquen detrás de escena, generalmente para proteger al proveedor del modelo a costa de cambiar su intención. Los contratos inteligentes que utilizan LLM encontrarán estos problemas, que violan su principio básico de transparencia.
Imagine que ALICE vende entradas basadas en NFT para conciertos en vivo. Utiliza un contrato inteligente impulsado por un LLM para manejar la logística comercial e interpretar instrucciones como su Regulación de cancelación: "Cancele con al menos 30 días de anticipación para obtener un reembolso completo". Esto funciona bien al principio. Pero supongamos que el LLM subyacente se actualiza después de haber sido capacitado con nuevos datos, incluido un mosaico de leyes locales sobre venta de entradas para eventos. ¡El contrato podría rechazar repentinamente devoluciones previamente válidas o permitir otras no válidas sin el conocimiento de Alice! El resultado: confusión del cliente y intervención manual apresurada por parte de ALICE.
Otro problema es que es posible engañar a los LLM y hacer que intencionalmente rompan o eludan sus protecciones con indicaciones cuidadosamente diseñadas. Estas indicaciones se denominan entradas adversas . Dado que los modelos de IA y las amenazas evolucionan constantemente, las entradas de adversarios están demostrando ser un problema de seguridad persistente para la IA.
Supongamos que ALICE introduce una Regulación de reembolso: "Reembolsos por Eventos climáticos importantes o relacionados con la aerolínea". Ella implementa esta Regulación simplemente permitiendo a los usuarios enviar solicitudes de reembolso en lenguaje natural, junto con evidencia que consiste en indicaciones de sitios web. Entonces es concebible que actores maliciosos puedan enviar entradas adversas: solicitudes de reembolso falsas que secuestran astutamente el control del LLM que ejecuta el contrato inteligente de Alice para robar dinero. Conceptualmente, eso sería algo como:
¡ALICE podría entonces arruinarse rápidamente!
3 pilares de autenticación
Creemos que la autenticación de tres tipos será la clave para el uso seguro de los LLM en contratos inteligentes.
En primer lugar, está la autenticación de modelos, incluidos los LLM. Las interfaces a los modelos de ML deben llevar identificadores de interfaz únicos y confiables que especifiquen exactamente tanto los modelos como sus entornos de ejecución. Sólo con estos identificadores los usuarios y los creadores de contratos inteligentes pueden estar seguros de cómo se comportará un LLM hoy y en el futuro.
En segundo lugar, está la autenticación de las entradas para los LLM, lo que significa garantizar que las entradas sean confiables para un propósito determinado. Por ejemplo, para decidir si reembolsar las compras de boletos, el contrato inteligente de Alice podría aceptar de los usuarios no solicitudes sin formato en lenguaje natural, sino sólo indicaciones de sitios web confiables de información meteorológica y de aerolíneas, cuyos datos son interpretados por el LLM subyacente. Esta configuración podría ayudar a filtrar las aportaciones adversas.
Finalmente, está la autenticación de usuarios. Al hacer que los usuarios presenten credenciales confiables o realicen pagos (idealmente de manera que se preserve la privacidad ), los usuarios abusivos pueden ser filtrados, limitados o administrados de otra manera. Por ejemplo, para controlar las solicitudes de spam a su LLM (computacionalmente costoso), ALICE podría limitar las interacciones a los clientes que pagan.
Las buenas noticias
Queda mucho trabajo por hacer para lograr los tres pilares de la autenticación. La buena noticia es que las tecnologías Web3 actuales, como los oráculos , son un sólido punto de partida. Los oráculos ya autentican las entradas de los contratos inteligentes como provenientes de servidores web confiables. Y están surgiendo herramientas Web3 para la autenticación de usuarios que preservan la privacidad.
Dado que la IA generativa se utiliza cada vez más en las empresas, la comunidad de IA se enfrenta a una variedad de desafíos. A medida que la IA comience a impulsar los contratos inteligentes, la infraestructura Web3 puede a su vez aportar nuevas herramientas de seguridad y confiabilidad a la IA, un ciclo que hará que la intersección de la IA y la Web3 sea masiva y mutuamente beneficiosa.