Principales conclusiones:
- La IA generativa, como su nombre indica, es un tipo de IA que se utiliza para generar contenidos artificiales como texto, imágenes, audio y vídeo.
- Las aplicaciones de la IA en Web3 incluyen el despliegue de coleccionables digitales en juegos, NFT, creación de activos y desarrollo de software.
- Al margen de la generación de contenidos, la IA también puede ayudar a impulsar el espacio Web3 agilizando los procesos de desarrollo y mejorando la experiencia del usuario en las aplicaciones descentralizadas (dapps).
- Aunque todavía existen retos como los derechos de autor, la precisión y la creatividad, la era de la IA ha llegado: los modelos de IA están transformando empresas e industrias por igual.
Introducción a los contenidos generados por IA
Los contenidos generados por inteligencia artificial (AIGC) se han hecho muy populares últimamente, con aplicaciones como DALL-E y ChatGPT, que producen impresionantes recursos visuales y llevan a cabo diálogos similares a los humanos, respectivamente.
En términos generales, la IA generativa es un tipo de IA que se utiliza para generar contenidos -como texto, imágenes, audio y vídeo- mediante modelos informáticos. El AIGC se considera el siguiente paso en la generación de contenidos, después del Contenido Generado Profesionalmente (PGC) y el Contenido Generado por el Usuario (UGC).
El CGP lo suelen producir profesionales creativos, como diseñadores gráficos y animadores, para que las marcas lo utilicen o publiquen, mientras que el CGU lo crean los usuarios finales y lo comparten directamente en redes sociales como YouTube, Facebook o Twitter.
Como la IA se ha desarrollado rápidamente en los últimos años, ahora puede generar diversos tipos de contenidos. Algunas ramas relevantes de la IA son el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), que investiga cómo los ordenadores procesan y analizan textos, y las Redes Generativas Adversariales (GAN), cuyo objetivo es generar nuevos datos (por ejemplo, imágenes y vídeos) con características similares a un conjunto de datos de entrenamiento.
El contenido generado por IA puede ayudar a acelerar el proceso creativo, y las empresas están empezando a darse cuenta de su potencial para transformar la forma en que se crea el contenido y cómo funcionan los equipos creativos en todos los sectores.
He aquí posibles escenarios y casos de uso que conectan la IA y Web3.
Aplicaciones de AIGC en Web3
| Posibles ámbitos de aplicación de la IA generativa y otros modelos en Web3 |
|---|
| NFT | Juegos de Blockchain | Metaverso | Desarrollo Web3 |
|---|---|---|---|
| Marca y medios de comunicación NFT de arte generativo | Generación de activos de juego Narrativas de juegos y diseño de historias Modelado y creación de personajes Animación de personajes | Diseño de entornos 3D inmersivos Generación dinámica de activos y texturas | Generación de código Depuración de código Automatización del flujo de trabajo Auditorías de códigos |
| NFT | Marca y medios de comunicación NFT de arte generativo |
|---|---|
| Juegos de Blockchain | Generación de activos de juego Narrativas de juegos y diseño de historias Modelado y creación de personajes Animación de personajes |
| Metaverso | Diseño de entornos 3D inmersivos Generación dinámica de activos y texturas |
| Desarrollo Web3 | Generación de código Depuración de código Automatización del flujo de trabajo Auditorías de códigos |
La IA textual y su impacto en la Web3
La IA textual se refiere al uso de la IA para generar texto. Es una forma de PNL que genera texto similar al humano a partir de una entrada dada para utilizarlo en diversas aplicaciones como resúmenes, sistemas de diálogo y traducción automática. Los generadores de texto de hoy en día se utilizan para producir contenidos originales y creativos con diversos fines, y existen áreas dentro de Web3 en las que la generación de texto podría ser de gran utilidad.
Con la ayuda de herramientas de IA de texto, la búsqueda en línea puede reimaginada y ofrecer una forma más intuitiva de navegar por la Red. La última integración de ChatGPT con Bing, el motor de búsqueda en línea de Microsoft, ha introducido una interfaz de chat como forma de buscar en la Web.
Por su parte, Google ha lanzado su propia versión del modelo de PNL llamado Bard, un servicio experimental de texto de IA de conversación impulsado por LaMDA que ayuda a simplificar temas complejos y sintetiza ideas para las consultas.
La IA generativa podría cambiar la forma de buscar en Internet
La IA generativa tiene el potencial de cambiar la forma de filtrar la información en la Red y podría reducir la dependencia de los modelos publicitarios de los motores de búsqueda, algo que muchos usuarios actuales de la Web2 llevan tiempo queriendo evitar.
Las herramientas de generación de texto permiten a los usuarios eliminar el ruido de los contenidos generados por SEO al realizar una consulta (aunque con intervención humana y ajustes). Si las preferencias de búsqueda cambian a favor de las herramientas de IA de texto, los motores de búsqueda podrían ser sustituidos, lo que supondría menos desorden publicitario relacionado con la búsqueda en el que rebuscar, un criterio básico de Web3 para devolver el poder de la tecnología a los usuarios.
En los juegos de blockchain, la IA de texto puede potenciar la creatividad y la productividad de los desarrolladores y artistas. Gracias a la IA de texto, los elementos fundamentales del videojuego -como el diálogo, la historia y la composición de los personajes, entre otros- pueden producirse y refinarse rápidamente, agilizando el proceso creativo al generar ideas con mayor rapidez.
AI NFT
La IA también puede ayudar a generar imágenes y vídeos, tipos de contenido que luego pueden acuñarse en NFT. Estas NFT generadas por IA se conocen como NFT de arte generativodonde el artista introduce primero una serie de reglas (como una gama de colores y patrones), así como parámetros como el número de iteraciones y el grado de aleatoriedad. A continuación, el ordenador generará la obra de arte dentro de este marco especificado.
Un ejemplo de ello es el generador de “CryptoPunks” Larva Labs, que creó la colección de NFT “Autoglyphs”. A continuación figuran otros ejemplos de colecciones de NFT generadas con ayuda de la IA.
| NFT de arte generativo |  |
|---|
| Colección | Descripción | Suministro máximo | Muestra |
|---|---|---|---|
| Autoglifos | Publicado por Larva Labs, creador de CryptoPunks Creado por código que se ejecuta en la cadena de bloques Ethereum | 512 |  |
| Fidenza | Creado por el artista visual Tyler Hobbs Utiliza un algoritmo versátil que produce una gran variedad de curvas y bloques | 999 |  |
| Ringers | Creado por el artista Dmitri Cherniak Las ilustraciones están generadas por JavaScript y muestran varias formas de enrollar una cuerda alrededor de un conjunto de clavijas. | 1,000 |  |
| Garabato cromado | Creado por Erick ‘Snowfro’ Calderon Consta de garabatos generados aleatoriamente en nueve estilos diferentes. | 10,000 |  |
| Poetas perdidos | Creado por el artista digital Pak Es a la vez una colección de NFT y un juego de estrategia | 65,536 |  |
| Colección | Autoglifos |
|---|---|
| Descripción | Publicado por Larva Labs, creador de CryptoPunks Creado por código que se ejecuta en la cadena de bloques Ethereum |
| Suministro máximo | 512 |
| Muestra | |
| Colección | Fidenza |
| Descripción | Creado por el artista visual Tyler Hobbs Utiliza un algoritmo versátil que produce una gran variedad de curvas y bloques |
| Suministro máximo | 999 |
| Muestra | |
| Colección | Ringers |
| Descripción | Creado por el artista Dmitri Cherniak Las ilustraciones están generadas por JavaScript y muestran varias formas de enrollar una cuerda alrededor de un conjunto de clavijas. |
| Suministro máximo | 1,000 |
| Muestra | |
| Colección | Garabato cromado |
| Descripción | Creado por Erick ‘Snowfro’ Calderon Consta de garabatos generados aleatoriamente en nueve estilos diferentes. |
| Suministro máximo | 10,000 |
| Muestra | |
| Colección | Poetas perdidos |
| Descripción | Creado por el artista digital Pak Es a la vez una colección de NFT y un juego de estrategia |
| Suministro máximo | 65,536 |
| Muestra | |
A partir del 18 de enero de 2023 Fuentes: OpenSea, CoinDesk, NFT NocheCrypto.com Research
Avatares y objetos de IA en los juegos de Blockchain
Los modelos de IA generativa pueden ayudar a crear activos de juego a escala en un entorno Web3, desde avatares, equipos, vehículos y artefactos. La industria del videojuego puede aplicar modelos de IA generativa de texto a imagen capaces de producir activos y contenidos creativos a partir de descripciones de texto. Dentro de ciertos parámetros, los modelos lingüísticos modernos también pueden utilizarse para contextualizar los activos creados, como las estadísticas de potencia de los objetos, los atributos de los personajes o el lore.
Las imágenes y vídeos generados por IA son ahora tan avanzados que incluso pueden utilizarse para crear efectos especiales en juegos de blockchain y productos virtuales en el Metaverso. Por ejemplo, Mirror World es un proyecto de GameFi que utiliza “espejos” virtuales controlados por IA que actúan como activos para los personajes del juego. Los activos Mirror son totalmente interoperables en cada juego, lo que garantiza que los poseedores de los activos podrán utilizarlos en los nuevos desafíos a medida que se vayan lanzando.
El proyecto CharacterGPT de Alethea AIes otro ejemplo de IA generativa. Presenta un sistema de IA multimodal llamado CharacterGPT para generar personajes interactivos de IA a partir de una descripción de texto, permitiendo así la creación de texto a personaje. Los personajes interactivos pueden tener apariencias, voces, personalidades e identidades distintas basadas en diferentes descripciones en lenguaje natural.
Los personajes se pueden tokenizar en la blockchain, y sus propietarios también pueden personalizar sus personalidades y entrenar su inteligencia, así como comerciar con ellos y utilizarlos en otras dapps del protocolo de IA de Alethea. Los casos de uso propuestos para estos personajes interactivos incluyen Gemelos Digitales (modelos virtuales diseñados para reflejar un objeto físico), Guías Digitales, Acompañantes Digitales, Asistentes Virtuales, así como Personajes No Jugadores (PNJ) de IA.
La IA puede ayudar a encontrar errores
La IA puede ayudar a agilizar el proceso de desarrollo cuando se trata de crear infraestructuras y aplicaciones Web3.
Por ejemplo, las aplicaciones de IA se utilizan para depurar código. Utilizando la IA, ChatGPT ha demostrado, hasta cierto punto, la capacidad no sólo de leer y escribir código, sino de encontrar errores en el código.
Algunos profesionales de las criptomonedas han empezado a utilizar el programa basado en IA para tareas sencillas de auditoría de código: Los desarrolladores de la empresa de auditoría de contratos inteligentes Certik utilizaron ChatGPT para “comprender y resumir rápidamente la semántica de fragmentos de código complejos.”
Lleve su investigación al siguiente nivel y lea nuestro análisis en profundidad de las aplicaciones de la IA en el espacio Web3 en nuestro último informe.
Palabras finales: Retos, riesgos y perspectivas del uso de la IA en la Web3
Con la IA, las posibilidades son infinitas y sólo están limitadas por la imaginación de los usuarios. Incluso en sus primeras fases, los modelos de IA siguen demostrando su capacidad para transformar empresas e incluso industrias. Con las bajas barreras de entrada que se traducen en una adopción generalizada, es probable que la IA se convierta en nuestra futura forma de vida en este mundo digital. Sin embargo, este tipo de tecnología también conlleva algunos retos y riesgos.
Uno de los retos podría ser la oposición a los contenidos generados por IA por parte de consumidores y organizaciones. Por ejemplo, Getty Images, uno de los principales sitios web y plataformas de fotografía de archivo, ha desautorizado la carga y venta de ilustraciones generadas con herramientas artísticas de IA. La razón esgrimida son los derechos de autor, ya que algunas de las imágenes generadas por la IA reproducían contenidos protegidos por derechos de autor, con las marcas de agua del artista original aún visibles.
Otro reto para la AIGC es la calidad. Andrew Ng, profesor de Stanford, presentó un ejemplo en el que ChatGPT explicaba erróneamente que un ábaco es más rápido que una GPU, lo que afortunadamente no es cierto.
La evidencia de que esta tecnología está empezando a alterar la vida laboral está muy cerca de la mayoría de los que trabajan en este sector. Sin embargo, es un error pensar que la IA sustituirá a los humanos en el trabajo. De hecho, puede crear nuevas oportunidades en los mercados existentes y emergentes: Es probable que la IA contribuya a aumentar los puestos de trabajo o que se creen nuevos tipos de empleos relacionados con la IA, aunque se requiera un cierto grado de especialización.
Una famosa cita atribuida al escritor William Gibson podría haber descrito mejor el futuro de la IA: “El futuro ya está aquí, sólo que no está distribuido uniformemente”. Lo mismo puede decirse hoy de la intersección entre IA y Web3.
Lea el informe completo sobre la IA y sus casos de uso, con más ejemplos y referencias, aquí.
Seguimiento de los tokens Web3 y AI en la aplicación Crypto.com
El auge de la tecnología de IA ha propiciado la aparición de nuevos tokens de IA que están ganando popularidad rápidamente. Para satisfacer este interés, la aplicación Crypto.com ha añadido una nueva categoría en Track Coins para que los usuarios puedan seguir fácilmente los principales tokens de IA. Consulte aquí todas las categorías.
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