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¿Qué pasaría si hubiera un protocolo de criptomonedas que se especializara en arbitrar disputas en la cadena? Imagínese si, cada vez que los mercados de predicción como Polymarket se resolvieran de manera controvertida, los usuarios tuvieran una forma formal de apelar a través de una especie de sistema judicial neutral en la cadena. O si las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) pudieran confiar en un tercero eficiente y bien informado para ayudarles a tomar decisiones. O si los contratos de seguro pudieran ejecutar pagos automáticamente cuando ocurrieran eventos específicos del mundo real. Eso es esencialmente lo que Albert Castellana Lluís y su equipo están construyendo con GenLayer, un proyecto de criptomonedas que se comercializa como un sistema de toma de decisiones o una infraestructura de confianza. "Estamos utilizando una cadena de bloques en la que varias IA se coordinan y llegan a un acuerdo sobre decisiones subjetivas, como si fueran un juez", dijo Castellana, cofundador y CEO de YeagerAI a CoinDesk en una entrevista. "Básicamente, estamos construyendo una jurisdicción sintética global que tiene un sistema judicial integrado que no duerme, que es súper barato y que es súper 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 llevar a cabo tareas complejas de manera autónoma. Cuando se trata de mercados de criptomonedas, los agentes de IA se pueden utilizar de todo tipo de maneras: para intercambiar memecoins, arbitrar bitcoins en los exchanges, monitorear la seguridad de los protocolos DeFi o proporcionar información del mercado a través de un análisis en profundidad, por citar solo algunos casos de uso. Los agentes de IA también podrán contratar a otros agentes de IA para completar tareas aún más complejas. Tales agentes podrían proliferar a un ritmo inesperado, dijo Castellana. En su opinión, la mayoría de los participantes en el mercado de criptomonedas podrían estar gestionando un puñado de ellos a finales de 2025. "Estos agentes trabajan súper rápido, no duermen, no van a la cárcel. No sabes dónde están. ¿Van a aprobar normas contra el lavado de dinero? ¿Van a tener una cuenta bancaria? ¿Pueden usar una tarjeta Visa?" Dijo Castellana. "¿Cómo podemos permitir transacciones rápidas entre ellos? ¿Y cómo puede suceder la confianza en un mundo como este?" Gracias a su arquitectura única, GenLayer podría proporcionar una solución al permitir que las entidades, humanas o de IA, obtengan una opinión confiable y neutral para opinar sobre cualquier decisión en un tiempo récord. "En cualquier lugar donde normalmente tendrías un tercero hecho de un grupo de humanos... Los reemplazamos con una red global que proporciona un consenso entre diferentes IA, una red que puede tomar decisiones de una manera que sea lo más correcta e imparcial posible", dijo 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. Más bien, la idea es que cualquier protocolo criptográfico existente pueda conectarse a GenLayer y hacer uso de 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 uno conectado a un gran modelo de lenguaje (LLM) como ChatGPT de OpenAI, Bert de Google o Llama de Meta. Digamos que un mercado en Polymarket se liquida de manera controvertida. Si Polymarket está conectado a GenLayer, los usuarios del mercado de predicción tienen la capacidad de plantear el problema (o, como dijo Castellana, crear una "transacción") con su sistema de tribunales sintéticos. Tan pronto como se recibe la transacción, GenLayer elige cinco validadores al azar para dictaminar sobre ella. Estos cinco validadores consultan un LLM de su elección para encontrar información sobre el tema en cuestión y luego votan sobre una solución. Eso produce un fallo. Pero los usuarios de Polymarket, en nuestro ejemplo, no necesariamente tienen que estar satisfechos con el fallo: pueden decidir apelar la decisión. En cuyo caso, GenLayer elige otro conjunto de validadores, excepto que esta vez, su número salta a 11. Al igual que antes, los validadores emiten una decisión basada en la información que recopilan de los LLM. Esa decisión también puede ser apelada, lo que hace que GenLayer elija 23 validadores para otro fallo, luego 47 validadores, luego 95, y así sucesivamente. La idea es basarse en el Teorema del Jurado de Condorcet, que según el pitch deck de GenLayer establece que "cuando es más probable que cada participante tome una decisión correcta, la probabilidad de un resultado mayoritario correcto aumenta significativamente a medida que el grupo crece". En otras palabras, GenLayer encuentra sabiduría en la multitud. Cuantos más validadores estén involucrados, más probable será que se concentren en una respuesta precisa. "Lo que esto significa es que podemos comenzar poco a poco y de manera muy eficiente, pero también podemos escalar hasta un punto en el que algo muy, muy complicado, aún pueden hacerlo bien", dijo Castellana. La transacción promedio tarda aproximadamente 100 segundos en procesarse, dijo Castellana, y la decisión de la corte se convierte en definitiva después de 30 minutos, un período de tiempo que puede extenderse si ocurren múltiples apelaciones. Pero eso significa que el protocolo puede llegar a una decisión sobre cuestiones importantes en un período de tiempo muy corto, de día o de noche, en lugar de pasar por arduos procesos de litigio del mundo real que pueden llevar meses o incluso años. Analizando los incentivos La misión de GenLayer plantea naturalmente una pregunta: ¿es posible jugar con el sistema? Por ejemplo, ¿qué pasa si todos los validadores seleccionan la misma IA (por ejemplo, ChatGPT) para resolver una propuesta determinada? ¿No significaría eso que ChatGPT esencialmente habrá emitido el fallo? Cada vez que se consulta un LLM, se genera una nueva semilla, dijo Castellana, por lo que se obtiene una respuesta diferente. Además de eso, los validadores tienen la libertad de elegir qué LLM usar en función del tema en cuestión. Si es una pregunta relativamente fácil, tal vez no haya necesidad de usar un LLM costoso; por otro lado, si la pregunta es particularmente compleja, el validador puede optar por un modelo de IA de mayor calidad. Los validadores pueden incluso terminar en una situación en la que sienten que han visto un cierto tipo de pregunta tantas veces que pueden entrenar previamente un modelo pequeño para un propósito específico. "Creemos que, con el tiempo, va a haber un sinfín de modelos nuevos", dijo Castellana. Existe un fuerte incentivo para que los validadores estén en el lado ganador del proceso de toma de decisiones, porque son recompensados financieramente 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 de uno está dando una respuesta correcta, sino si logra ponerse del lado de 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 proporcionar 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 apelación está listo para entrar en acción. "Si sé que estoy reutilizando un buen LLM, y creo que otras personas están usando un mal LLM y por eso perdí, entonces tengo un incentivo bastante grande 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 coludibilidad de los validadores, porque solo tienen 100 segundos para tomar una decisión y no saben si serán elegidos para resolver preguntas específicas. Una entidad necesitaría controlar entre el 33% y el 50% de la red para poder atacarla, dijo Castellana. Al igual que Ethereum, GenLayer utilizará un token nativo para sus incentivos financieros. Con una red de prueba ya lanzada, el proyecto debería entrar en funcionamiento a finales de año, según Castellana. "Va a haber un incentivo muy grande para que la gente venga y construya cosas en la parte superior", dijo.

Wu dijo que, según @EmberCN monitoreo, una dirección del equipo de Compound transfirió 150,000 COMP (alrededor de USD 6.24 millones) a CEX hace 20 minutos: 75,000 (alrededor de USD 3.12 millones) a Binance y 75,000 (alrededor de USD 3.12 millones) a Kraken.

Una de las direcciones del equipo de Compound transfirió 150.000 $COMP (6,24 millones de dólares) a CEX hace 20 minutos: 75.000 (3,12 millones de dólares) fueron para Binance y 75.000 (3,12 millones de dólares) para Kraken. Este artículo fue patrocinado por #Bitget|@Bitget_zh