Hablando con crypto.news, Matthijs de Vries, director ejecutante y fundador de Nuklai, profundizó en las implicaciones éticas del uso de la IA en el NFT sector.
La aparición de la IA ha extenso muchas posibilidades nuevas y uno de los sectores que ha diligente en gran medida esta tecnología son las NFT. De generando arte NFT para mejorar procesos de verificaciónLa IA se está convirtiendo en una utensilio fundamental en el mundo del arte digital descentralizado.
Sin secuestro, esta rápida integración además genera algunas preocupaciones éticas. Cuestiones como los derechos de propiedad intelectual, el potencial de uso indebido del contenido generado por IA y la transparencia de los algoritmos de IA están en la vanguardia de este debate.
La requisito de directrices éticas y políticas sólidas se vuelve más crítica a medida que crece la influencia de la IA en el espacio NFT. Equilibrar la innovación con consideraciones éticas será esencia para fomentar un ecosistema sostenible y confiable.
De Vries ve la IA como una fuerza transformadora para mejorar la demostración y la seguridad de las NFT, pero afirma que tocar sus desafíos éticos es crucial para prolongar un ecosistema de arte digital confiable y sostenible.
La IA enfrenta críticas por problemas de derechos de autor y además se considera una posibilidad para los problemas de derechos de autor de NFT. ¿Cómo puede la IA tocar estos problemas de forma efectiva, teniendo en cuenta sus propios desafíos en materia de derechos de autor?
La tecnología puede ser un armamento de doble filo. Por ejemplo, los modelos generativos de la IA han ayudado y perjudicado al mismo tiempo. Se han utilizado para copiar el trabajo de los artistas sin permiso; este uso indebido es harto popular en las estafas. El uso no calificado de la obra de un actor por parte de un estafador a menudo da como resultado creaciones generadas por IA que son similares o indistinguibles de la obra flamante del actor. Este tipo de creaciones despiertan la conversación sobre las violaciones de los derechos de propiedad e ilustran la requisito de regulaciones más estrictas en el avance de la IA. Al mismo tiempo, los algoritmos de IA pueden detectar obras derivadas y falsificaciones, incluso si tienen cambios sutiles. Los humanos podrían pasarlos por suspensión. Por ejemplo, la IA puede cultivarse el estilo de un actor y luego identificar copias. Esta capacidad es crucial para tocar cuestiones de derechos de autor.
Incluso existen algunas preocupaciones éticas. Estos incluyen la propiedad intelectual y el posible uso indebido del contenido creado por IA. ¿Cómo deberían las plataformas tocar estas preocupaciones para prolongar la confianza y la integridad?
La IA requiere datos específicos para su entrenamiento. Los artistas pueden incorporar detalles de propiedad en el NFT que representa una obra de arte. Esta clara trazabilidad hasta el creador flamante garantiza que cualquiera pueda revisar el propietario de la cuarto. Las plataformas pueden implementar IA para escanear esos datos y rastrear Internet en escudriñamiento de piezas que intenten replicar el arte del creador. Si encuentra piezas similares, puede comprobar la información de autenticación. Señalará cualquier diferencia y ayudará a los artistas a hacer cumplir sus derechos de propiedad intelectual. Las plataformas además pueden distribuir pagos automáticos de regalías según el uso permitido del arte.
Este sistema garantiza un suscripción amoldonado y rastrea el uso de datos en blockchains. Protege los derechos de los creadores y fomenta el uso ético de contenidos. Por otra parte, un mercado NFT con inteligencia sintético destacamento protege a los artistas del mal uso de la propiedad y a los compradores del arte espurio. Estas medidas reducen las estafas y aumentan la confianza y la integridad de la plataforma.
Según su experiencia, ¿qué avances se están logrando para alcanzar la demostración NFT en tiempo existente utilizando IA?
Dada la información sobre la procedencia de las NFT, la IA puede procesar estas grandes cantidades de datos para revisar una NFT existente o falsa casi en tiempo existente. Podemos entrenar la IA para que reconozca atributos únicos que solo se encuentran en NFT auténticas. Esta demostración rápida evita listados fraudulentos y puede alertar a los usuarios ayer de que compren falsificaciones. Ayuda a evitar la cesión de NFT falsificados o incluso robados.
¿Cómo crees que estos avances impactan la experiencia del agraciado?
A medida que la IA progreso en la detección de esta información, puede ampliar sus capacidades más allá de identificar NFT falsas. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para encontrar picos de barriguita para una índice de NFT en particular. Incluso podría marcar varios listados de NFT con atributos similares. Esto los cerraría ayer de que cualquiera tuviera la oportunidad de comprar. Todos los mercados NFT se ejecutan en redes blockchain, que son famosas por su naturaleza de código extenso. Un mercado de NFT confiable hará públicos los aprendizajes de su IA para que cualquiera pueda verlos, lo que permitirá a los compradores ver el historial de un NFT. Esto sin mencionar que las cadenas de bloques son inmutables, lo que significa que los usuarios pueden estar seguros de que los datos de una NFT no fueron manipulados.
Cada vez más, la gentío utiliza sistemas basados en inteligencia sintético para revisar los orígenes de las NFT. ¿Cómo garantizan estos sistemas la autenticidad de los activos digitales?
Para revisar si un activo digital es auténtico, la IA necesita un rastrillo de datos sólido para determinar el origen y la propiedad. Las fuentes de datos públicos ofrecen un rastrillo verificable de autenticidad. Son el medio ideal para entrenar la IA, ya que muestran las muchas formas en que los estafadores intentan recrearse con el sistema. Las colaboraciones en materia de datos y demostración en esclavitud pueden pegar un valía significativo a la valoración de los activos digitales por parte de la IA. La IA además puede evaluar activos del mundo existente (RWA) y derechos de propiedad intelectual.
¿Cuáles cree que son algunos de los principales desafíos para prolongar la precisión de los datos y evitar el fraude?
Por supuesto, los malos actores seguirán encontrando formas de eludir los sistemas existentes. Es por eso que la colaboración pública es fundamental, ya que ampliar los datos entrenables ayudará a la IA a detectar nuevos métodos de fraude tan pronto como aparezcan. El entrenamiento de IA además necesita datos precisos. Esto requiere que los propietarios de NFT documenten adecuadamente el historial de sus activos. Mientras el banda humano de las NFT sea correcto, los hallazgos de la IA además lo serán. Cuando se alcahuetería de privacidad, la IA puede cultivarse qué información compartir y qué prolongar privada. Esto se reduce a que los desarrolladores y mercados de NFT construyan sus sistemas de una forma que promueva la privacidad de los artistas. La IA no decide qué información debe ser privada o no; eso depende de los humanos.
Los pasaportes de productos digitales (DPP) son un concepto en crecimiento. Su objetivo es rastrear la historia y la propiedad de artículos de fasto y NFT. ¿Cómo aumentan la IA y la esclavitud de bloques la seguridad y autenticidad de las DPP?
Los pasaportes digitales se crean fácilmente verificando y rastreando todos los datos de la esclavitud de suministro. Luego, estos datos se colocan en una NFT para mostrar su origen. Realiza un seguimiento de todo, como su huella ambiental, propiedad y mantenimiento. Luego, los modelos de IA pueden detectar el fraude al encontrar patrones inusuales. La IA puede rastrear la web más rápido que los humanos y no requiere refrigerio. Básicamente, la IA puede monitorear múltiples NFT las 24 horas del día, los 7 días de la semana y marcar inmediatamente las NFT con DPP no auténticas. Sin secuestro, la IA funciona mejor con datos disponibles públicamente. Las cadenas de suministro impulsadas por blockchain son completamente transparentes. Permiten a la IA comprender su funcionamiento interno y notar discrepancias, lo que las hace más efectivas al rastrear NFT.
Por final, ¿podría explicar a nuestros lectores cómo las redes neuronales y el estudios involuntario hacen que la autenticación NFT sea más precisa y válido?
Cualquiera podría replicar una colección de NFT y crear una lectura falsificada, pero los datos subyacentes revelarían que no es el flamante. Las redes neuronales analizan todo, desde los metadatos de NFT hasta el estilo de su creador, de una forma que el ojo humano nunca podría advertir. Los piratas informáticos y los estafadores son cada vez más inteligentes. Constantemente idean nuevas formas de engañar a la gentío. Pero la IA puede validar de forma confiable la autenticidad de una NFT cuando se entrena con diversos conjuntos de datos y combatir cualquier método nuevo que se le ocurra a un mal actor. Distinguir las falsificaciones es difícil para la mayoría de las personas, y entrenar la IA en grandes conjuntos de datos facilita la detección del fraude. Los avances tecnológicos, como las redes neuronales, mejoran aún más la capacidad de incorporar amplias metodologías de demostración en los mercados de NFT.