Blockchain e Inteligencia Artificial ¿convergencia tecnológica y regulatoria a la vista?

El ecosistema digital sigue creciendo como consecuencia del volumen creciente de datos que se crean en la sociedad de la información y de novísimas tecnologías que se desarrollan como consecuencia de una ola de inversión sin precedentes, así como de emprendimientos y empresas de tecnología que apuestan a la innovación. Las políticas públicas tratan de seguir el paso y la velocidad del avance tecnológico pero lograr los consensos necesarios a escala gubernamental no obstante, la relación tecnocracia y decisión política está en entredicho por la visión del progresismo que en ocasiones entiende que no existe coherencia entre un propósito de la academia principalmente la investigación de las universidades y centros de pensamiento de índole privada y los propósitos nacionales. Las leyes sobre estos temas quedan más bien como un ejemplo de múltiples proyectos fallidos en su concepción y desarrollo pragmático. Los órganos legislativos no tienen en ocasiones el suficiente experticio para lograr sintetizar y resolver los principales problemas entre la tecnología y derecho.

Blockchain y la inteligencia artificial (IA) son dos tecnologías innovadoras y disruptivas que, aunque son distintas en sus aplicaciones y funcionalidades, pueden complementarse y beneficiarse mutuamente en ciertos contextos. Ambas tecnologías están en constante evolución, y su convergencia tiene el potencial de transformar diversos sectores como la gestión y analítica de datos, la ciberseguridad y la trazabilidad de la cadena de suministro del comercio electrónico global.

Se están desarrollando soluciones frente desafíos de escalabilidad en las blockchain, permitiendo un mayor rendimiento y una adopción más amplia. Esto podría facilitar la gestión de grandes cantidades de datos necesarios para el entrenamiento de modelos de IA.

Por su parte, la creación de estándares y protocolos que mejoren la interoperabilidad entre diferentes plataformas blockchain, lo que facilitaría la transferencia de datos y activos entre sistemas, beneficiando a las aplicaciones de inteligencia artificial. Protocolos y estándares como ERC-20 (Ethereum Request for Comments 20) para tokens o el estándar Hyperledger Fabric son ejemplos de normas que permiten a diferentes blockchains trabajar de manera conjunta.

Los mecanismos son diversos, un puente de cadena es un mecanismo que permite la transferencia de activos o datos entre diferentes blockchains. Esto facilita la interoperabilidad al conectar diferentes ecosistemas blockchain y permitir que los activos se muevan de una cadena a otra de manera segura. Así mismo se pueden proporcionar interfaces de programación de aplicaciones (API) robustas y estandarizadas facilita la comunicación y la interacción entre diferentes blockchains. Las API bien definidas permiten a los desarrolladores construir aplicaciones que pueden funcionar en múltiples blockchains.

INTERRELACIÓN TECNOLÓGICA ENTRE BLOCKCHAIN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Seguridad y confianza:

Blockchain proporciona un sistema descentralizado y seguro para el almacenamiento de datos. La inmutabilidad de los registros en la cadena de bloques ayuda a prevenir la manipulación de la información. Como consecuencia de la cadena de bloques aparecen los contratos inteligentes, programas informáticos autónomos que ejecutan acuerdos automáticamente cuando se cumplen ciertas condiciones. La interoperabilidad de contratos inteligentes implica la capacidad de ejecutar contratos en diferentes blockchains, lo que permite la colaboración y la automatización de procesos a través de cadenas.

Algunas soluciones buscan lograr la interoperabilidad mediante mecanismos de consenso que abarcan múltiples blockchains. Estos mecanismos permiten que diferentes blockchains lleguen a un acuerdo sobre el estado de la red y la validez de las transacciones.

Inteligencia Artificial puede utilizar datos seguros almacenados en la blockchain para entrenar modelos de manera confiable, ya que los datos no pueden ser alterados una vez que se registran en la cadena de bloques.

IA puede contribuir a la formación de consorcios y alianzas entre diferentes proyectos blockchain puede fomentar la interoperabilidad al establecer reglas y estándares compartidos que faciliten la colaboración entre las partes involucradas.

1. Gestión de datos:

Blockchain ofrece una forma eficiente y segura de gestionar y compartir datos entre diferentes partes sin necesidad de un intermediario.

IA requiere grandes cantidades de datos para entrenar modelos efectivos. Blockchain puede ser utilizada para garantizar la procedencia y autenticidad de los datos utilizados en el entrenamiento de modelos de IA.

Una de las características fundamentales de la blockchain es la inmutabilidad, lo que significa que una vez que se registra la información en un bloque, no se puede modificar. Esto puede ser un desafío cuando se trata de datos personales, ya que cualquier error o información sensible incorrecta registrada inicialmente no puede corregirse de manera sencilla.

Mientras que las direcciones de criptomonedas en una blockchain son pseudónimas, algunos sistemas blockchain pueden tener características que permiten la vinculación de direcciones con identidades del mundo real. La gestión de la privacidad y el anonimato de los usuarios es crucial para proteger la información personal.

La inclusión de datos personales en una blockchain debe estar respaldada por el consentimiento informado de los individuos. Los usuarios deben comprender cómo se utilizarán sus datos y qué implicaciones puede tener la inmutabilidad de la información en la cadena.

Dado que blockchain es transparente y accesible para todos los participantes, es fundamental garantizar que los datos personales estén cifrados y protegidos. La seguridad de la información debe ser una prioridad para evitar accesos no autorizados.

2. Tokenización de activos y contratos inteligentes:

Blockchain permite la creación de tokens y contratos inteligentes, lo que facilita la representación y la automatización de acuerdos y transacciones.

IA puede aprovechar la tokenización para mejorar la eficiencia en la ejecución de contratos y transacciones, así como en la gestión de activos digitales.

3.  Protección de la privacidad:

Blockchain puede proporcionar un mayor control sobre la privacidad y el acceso a los datos mediante mecanismos como la encriptación y la gestión descentralizada de claves.

IA puede beneficiarse de la seguridad y privacidad mejoradas que ofrece la blockchain al manipular datos sensibles durante el entrenamiento de modelos.

4. Incentivos y recompensas:

Blockchain permite la creación de sistemas de recompensas y tokens que pueden motivar la participación y la contribución de los usuarios.

IA puede utilizar estos incentivos para mejorar la recopilación y calidad de los datos utilizados en el entrenamiento de modelos de IA.

En conjunto, la combinación de blockchain e IA puede contribuir a un ecosistema digital más seguro, transparente y eficiente, especialmente en situaciones donde la confianza, la integridad de los datos y la automatización son cruciales. Ambas tecnologías están en constante evolución, y su interrelación sigue siendo un desafío para las políticas públicas que tienden a balcanizar su estudio y a tomar por separado las tecnologías para regularlas o crear normas jurídicas o éticas al respecto.

INTERRELACIÓN ENTRE LA REGULACIÓN LEGAL DE BLOCKCHAIN E IA

La regulación legal y de políticas públicas de blockchain e IA puede tener similitudes en algunos aspectos, pero también es probable que existan diferencias significativas debido a las características distintivas de estas tecnologías.

Regulación de Blockchain:

Datos y Privacidad:

Las regulaciones de privacidad y protección de datos son aplicables tanto a la tecnología blockchain como a la IA. Sin embargo, la naturaleza descentralizada de la blockchain, donde los datos se almacenan de forma distribuida, podría requerir enfoques específicos para garantizar la privacidad y la protección de datos.

Contratos Inteligentes:

La regulación tiende a tomar como foco de análisis los contratos inteligentes y la validez legal de las transacciones realizadas a través de ellos. También aborda cuestiones de responsabilidad en caso de errores en la ejecución de contratos inteligentes que afecten la eficacia u oponibilidad. También se debe tener en cuenta la prueba de los contratos inteligentes como mensajes de datos calificados ya no por su autenticidad o integridad sino por su contenido.

3. Tokenización y Criptomonedas: 

La regulación aborda la emisión, comercialización y uso de tokens y criptomonedas, incluyendo la prevención del lavado de activos y la protección de los inversionistas mediante mecanismos de supervisión, vigilancia y control.

4. Interoperabilidad y Estándares:

Es importante que las políticas públicas en materia de TIC tengan una visión holística que permita la interoperabilidad entre diferentes blockchains y el establecimiento de estándares para facilitar la integración con sistemas existentes, por ejemplo las aplicaciones de inteligencia artificial.

Regulación de Inteligencia Artificial:

Ética y Responsabilidad:

Las regulaciones de IA se centran en la ética y la responsabilidad. Así mismo incluyen aspectos como la transparencia en los algoritmos, la explicabilidad de las decisiones de la IA y la asignación de responsabilidad en caso de resultados negativos.

Protección de Datos:

Las leyes de protección de datos pueden aplicarse a las tecnologías de IA debido al recaudo, recopilación y procesamiento de grandes cantidades de información, en buena parte datos personales. El uso de los datos para alimentar, entrenar y potenciar los sistemas de inteligencia artificial requiere el consentimiento y autorización del usuario y establecer reglas sobre cómo se manejan los datos personales que cumplan con los principios y normas locales e internacionales en la materia.

Sesgos y Discriminación:

Las regulaciones de la IA se refieren al sesgo algorítmico y la discriminación en los sistemas de IA, exigiendo prácticas de desarrollo y entrenamiento que minimicen la discriminación.

Seguridad y Transparencia:

La regulación de IA requiere estándares de seguridad para sistemas de IA y la divulgación de información sobre la presencia de sistemas de IA en productos y servicios.

Desarrollo Sostenible:

Regulaciones relacionadas con la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental podrían aplicarse a sistemas de IA, especialmente aquellos que consumen grandes cantidades de recursos computacionales.

POSIBLES ÁREAS DE CONVERGENCIA REGULATORIA: 

Privacidad y Datos:

Tanto la blockchain como la IA manejan datos, pero la blockchain generalmente se asocia con la protección de datos descentralizada, mientras que la IA puede requerir regulaciones específicas para el manejo ético de datos y la privacidad.

Responsabilidad y Transparencia:

Ambas tecnologías pueden requerir regulaciones que aborden la responsabilidad en caso de mal uso o resultados indeseados. Además, la transparencia en los algoritmos de IA y la trazabilidad en la blockchain pueden ser temas comunes.

Énfasis en la Innovación:

Las regulaciones deben equilibrar la protección del usuario y la promoción de la innovación, reconociendo el potencial transformador de ambas tecnologías.

En suma, aunque algunas áreas de regulación pueden superponerse, la naturaleza única de la blockchain y la inteligencia artificial puede llevar a regulaciones específicas para abordar los desafíos y oportunidades de cada tecnología. Es necesario que las autoridades regulatorias consideren cuidadosamente el impacto de estas tecnologías en la sociedad y en la economía al desarrollar marcos normativos.

CIBERSEGURIDAD DE BLOCKCHAIN ES RELEVANTE PARA LA IA

Como corolario de lo anterior, la ciberseguridad es crucial para la inteligencia IA ya que los sistemas que utilizan esta tecnología con frecuencia trabajan con grandes cantidades de datos sensibles y personales. La ciberseguridad ayuda a proteger esta información contra accesos no autorizados, robos de datos y ataques cibernéticos que comprometen la privacidad de los individuos. Los modelos de inteligencia artificial son susceptibles a ataques de manipulación, donde los adversarios intentan alterar intencionalmente los datos de entrada para engañar al modelo y obtener resultados incorrectos. La ciberseguridad ayuda a garantizar la integridad de los modelos IA y la confianza en sus resultados. Los ciberataques pueden tener consecuencias graves, especialmente en aplicaciones críticas de la IA como la seguridad cibernética, la salud y el transporte. Finalmente, los sistemas de IA a menudo se implementan en entornos en línea para proporcionar servicios en tiempo real lo cual los hace más vulnerables a los ciberataques. La ciberseguridad es esencial para garantizar la disponibilidad continua de los servicios empoderados por IA.

ESCENARIOS DE PROSPECTIVA DE LA INTEGRACIÓN DE BLOCKCHAIN Y DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los escenarios futuristas de blockchain e inteligencia artificial (IA) son prometedores, con el potencial de transformar significativamente diversos aspectos de la sociedad y la economía.

• Descentralización total: Se espera que la tecnología blockchain juegue un papel crucial en la descentralización de sistemas y servicios. Esto podría llevar a la eliminación de intermediarios en diversas industrias, como financiero, seguros, bienes raíces y servicios profesionales. La descentralización también podría aumentar la seguridad y la privacidad.
• Economía tokenizada: La creación de activos digitales tokenizados en blockchain podría llevar a una economía completamente nueva, donde los tokens representen activos físicos y virtuales. Esto podría cambiar la forma en que se compran y venden bienes, así como la forma en que se invierte y se recaudan fondos para proyectos.
• Contratos inteligentes avanzados: Los contratos inteligentes en blockchain podrían evolucionar para ser más complejos y autónomos. Podrían ejecutar tareas complejas sin la necesidad de intervención humana, lo que facilitaría transacciones más seguras y eficientes.
• Integración de IA y blockchain: La combinación de inteligencia artificial y blockchain podría llevar a sistemas más inteligentes y seguros. La IA podría utilizarse para mejorar la seguridad de las transacciones, prevenir fraudes y proporcionar análisis predictivos basados en datos almacenados en la cadena de bloques.
• Identidad digital soberana: La integración de blockchain e inteligencia artificial podría permitir la creación de identidades digitales soberanas y seguras. Las personas podrían tener un control total sobre su información personal y decidir qué datos comparten y con quién.
• Gobernanza descentralizada: Los sistemas de gobernanza basados en blockchain podrían permitir una toma de decisiones más democrática y transparente en diversas organizaciones. La descentralización podría aplicarse a gobiernos, empresas y Esales.
• Redes neuronales descentralizadas: La capacidad de ejecutar y entrenar redes neuronales de forma descentralizada podría llevar a avances significativos en el campo de la inteligencia artificial. Esto podría mejorar la eficiencia del aprendizaje automático y fomentar la colaboración global en investigaciones de IA.

Veremos qué pasa en el futuro!