Un sistema judicial impulsado por IA llega a las Cripto con GenLayer

¿Qué pasaría si existiera un protocolo Cripto que se especializara en arbitrar disputas en cadena?

Imagine si, cada vez que Mercados de predicción como Polymarket resolvieran un problema controvertido, los usuarios tuvieran una vía formal para apelar mediante un sistema judicial neutral en cadena. O si las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) pudieran contar con un tercero eficiente y experto para tomar decisiones. O si los contratos de seguros pudieran ejecutar pagos automáticamente cuando ocurrieran Eventos específicos del mundo real.

Eso es básicamente lo que Albert Castellana Lluís y su equipo están construyendo con GenLayer, un proyecto de Cripto que se Mercados como un sistema de toma de decisiones o una infraestructura de confianza.

“Usamos una cadena de bloques con múltiples IA que se coordinan y llegan a acuerdos sobre decisiones subjetivas, como si fueran un juez”, declaró Castellana, cofundador y director ejecutivo de GenLayer Labs, a CoinDesk en una entrevista. “Básicamente, estamos construyendo una jurisdicción sintética global con un sistema judicial integrado que no duerme, es muy económico y muy rápido”.

La demanda de un proyecto de arbitraje de este tipo puede aumentar en los próximos años con el desarrollo de agentes de IA: programas sofisticados impulsados por inteligencia artificial que son capaces de realizar tareas complejas de forma autónoma.

Cuando se trata de Mercados de Cripto , los agentes de IA se puede utilizar de todo tipo de formas: para intercambiar memecoins, arbitrar Bitcoin en exchanges, monitorear la seguridad de los protocolos DeFi o brindar información del mercado mediante análisis exhaustivos, por mencionar solo algunos casos de uso. Agentes de IA. También podrán contratar otros agentes de IApara completar tareas aún más complejas.

Estos agentes podrían proliferar a un ritmo inesperado, afirmó Castellana. En su opinión, la mayoría de los participantes del mercado de Cripto podrían estar gestionando un puñado de ellos para finales de 2025.

“Estos agentes trabajan rapidísimo, no duermen, no van a la cárcel. No sabes dónde están. ¿Van a aprobar normas contra el blanqueo de capitales? ¿Tendrán cuenta bancaria? ¿Podrán siquiera usar una tarjeta Visa?”, preguntó Castellana. “¿Cómo podemos facilitar transacciones rápidas entre ellos? ¿Y cómo puede haber confianza en un mundo como este?”

Gracias a su arquitectura única, GenLayer podría ofrecer una solución que permitiera a las entidades, Human o de IA, obtener una Opinión fiable y neutral para evaluar cualquier decisión en tiempo récord. "En cualquier lugar donde normalmente se contaría con un tercero compuesto por un grupo de humanos... Los reemplazamos con una red global que proporciona consenso entre diferentes IA, una red que puede tomar decisiones de la forma más correcta e imparcial posible", afirmó Castellana.

Sistema judicial sintético

GenLayer no busca competir con otras cadenas de bloques como Bitcoin, Ethereum o Solana , ni siquiera con protocolos DeFi como Uniswap o Compound. La idea es que cualquier protocolo Cripto existente pueda conectarse a GenLayer y aprovechar su infraestructura.

La cadena de GenLayer está impulsada por ZKsync, una solución de capa 2 de Ethereum . Su red cuenta con 1.000 validadores, cada ONE conectado a un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google o Llama de Meta.

Supongamos que un mercado en Polymarket se resuelve de forma controvertida. Si Polymarket está conectado a GenLayer, los usuarios del mercado de predicciones pueden plantear el problema (o, como lo expresó Castellana, crear una "transacción") con su sistema judicial sintético.

En cuanto se recibe la transacción, GenLayer selecciona cinco validadores al azar para que emitan una resolución. Estos cinco validadores consultan a un LLM de su elección para encontrar información sobre el tema en cuestión y luego votan por una solución. Esto produce una resolución.

Pero los usuarios de Polymarket, en nuestro ejemplo, no necesariamente tienen que estar satisfechos con la decisión: pueden apelarla. En ese caso, GenLayer selecciona otro grupo de validadores, solo que esta vez su número asciende a 11. Al igual que antes, los validadores emiten una decisión basándose en la información recopilada de los LLM. Esta decisión también puede apelarse, lo que hace que GenLayer seleccione 23 validadores para otra decisión, luego 47, luego 95, y así FORTH.

La idea es basarse en el Teorema del Jurado de Condorcet, que, según la presentación de GenLayer, establece que «cuando cada participante tiene más probabilidades de tomar una decisión correcta que de no hacerlo, la probabilidad de un resultado mayoritario correcto aumenta significativamente a medida que el grupo crece». En otras palabras, GenLayer encuentra la sabiduría en la multitud. Cuantos más validadores participen, mayor será la probabilidad de encontrar una respuesta precisa.

“Esto significa que podemos empezar de a poco y con mucha eficiencia, pero también podemos escalar hasta un punto en que algo muy, muy complicado, aún se pueda hacer bien”, dijo Castellana.

Castellana explicó que la transacción promedio tarda aproximadamente 100 segundos en procesarse, y la decisión del tribunal es definitiva después de 30 minutos, un plazo que puede extenderse si se presentan múltiples apelaciones. Esto significa que el protocolo puede tomar una decisión sobre cuestiones importantes en un plazo muy breve, de día o de noche, en lugar de pasar por arduos procesos judiciales reales que pueden durar meses o incluso años.

Mirando los incentivos

La misión de GenLayer plantea naturalmente una pregunta: ¿es posible manipular el sistema? Por ejemplo, ¿qué sucedería si todos los validadores seleccionaran la misma IA (por ejemplo, ChatGPT) para resolver una propuesta? ¿ No significaría eso que ChatGPT habría emitido la resolución?

Cada vez que se consulta un LLM, se genera una nueva semilla, explicó Castellana, por lo que se obtiene una respuesta diferente. Además, los validadores tienen la libertad de elegir qué LLM usar según el tema en cuestión. Si se trata de una pregunta relativamente sencilla, quizás no sea necesario usar un LLM costoso; por otro lado, si la pregunta es particularmente compleja, el validador podría optar por un modelo de IA de mayor calidad.

Los validadores pueden incluso llegar a una situación en la que sientan que han visto cierto tipo de pregunta tantas veces que pueden preentrenar un modelo pequeño para un propósito específico. "Creemos que, con el tiempo, habrá un sinfín de modelos nuevos", afirmó Castellana.

Existe un fuerte incentivo para que los validadores estén del lado ganador del proceso de toma de decisiones, porque reciben una recompensa económica por ello, mientras que el lado perdedor termina incurriendo en costos asociados con el uso de la computación, sin obtener ninguna recompensa.

En otras palabras, la cuestión no es si el validador proporciona una respuesta correcta, sino si logra ponerse de acuerdo con la mayoría.

Dado que los validadores no tienen idea de lo que otros validadores están votando, el objetivo es que utilicen los recursos necesarios para brindar información precisa con la expectativa de que otros validadores también converjan en esa información, porque llegar a la misma respuesta incorrecta probablemente requeriría una coordinación rigurosa.

Y si esa táctica no funciona, el sistema de apelaciones está listo para entrar en vigor.

“Si sé que estoy reutilizando un buen LLM y creo que otras personas están usando un LLM malo y por eso perdí, entonces tengo un gran incentivo para apelar, porque sé que con más personas, habrá un incentivo para que también usen mejores LLM”, ya que otros validadores querrán obtener las recompensas de una apelación exitosa, dijo Castellana.

El sistema dificulta la colusión entre los validadores, ya que solo tienen 100 segundos para tomar una decisión y T si serán seleccionados para resolver preguntas específicas. Una entidad necesitaría controlar entre el 33 % y el 50 % de la red para poder atacarla, afirmó Castellana.

Al igual que Ethereum, GenLayer utilizará un token nativo para sus incentivos financieros. Con una red de pruebas ya lanzada, el proyecto debería estar operativo a finales de año, según Castellana. "Habrá un gran incentivo para que la gente venga a construir cosas sobre la base", afirmó.

CORRECCIÓN (30 de abril, 20:50 UTC): El artículo se actualizó para reflejar que YeagerAI ahora se llama GenLayer Labs. Además, la IA de Google ahora se llama Gemini, no Bard.