Cuando se habla de IA, la mayoría de las personas se sienten atraídas más fácilmente por el 'nivel de inteligencia'. La cantidad de parámetros del modelo, la precisión de los resultados de inferencia y la velocidad de generación son indicadores llamativos y fáciles de difundir. Pero si cambias tu perspectiva de los efectos de la demostración al entorno de funcionamiento real, pronto descubrirás un problema que ha sido ignorado durante mucho tiempo: si no sabemos cómo la IA llega a sus conclusiones, en realidad no podemos usarla de manera efectiva.
Este problema ya ha comenzado a manifestarse en la era de Web2; en el entorno de Web3 y en la cadena, se amplificará infinitamente.
Porque el núcleo del sistema en la cadena no es "parecer correcto", sino verificable, responsable y reproducible.
Y esto, precisamente, es el punto más débil de la IA de caja negra.
Es precisamente en este punto que la existencia de Kayon me ha hecho darme cuenta de que lo que Vanar está haciendo no es "poner la IA en la cadena", sino reescribir cómo debería existir la IA en la cadena. Y el VANRY que lo acompaña, también adquiere un significado completamente diferente.
Primero hablemos de un problema muy real.
Supongamos que un agente de IA toma una decisión en la cadena: desencadena una transacción, ejecuta un contrato, llama a recursos. ¿El resultado es bueno o malo? Puede que pase un tiempo antes de que se verifique. Pero antes de eso, debes responder al menos tres preguntas:
¿Por qué hace esto?
¿Cuáles son las condiciones en las que se basa?
Si los resultados fallan, ¿cómo se debe definir la responsabilidad?
En los sistemas de IA tradicionales, estas cuestiones a menudo se pasan por alto con una frase: "el modelo simplemente funciona así". Pero en la cadena, esta respuesta no es viable. El mundo en la cadena no acepta "confía en mí", solo acepta procesos que pueden ser verificados.
Y esta es también la razón por la que cada vez siento más que la explicabilidad no es un atributo adicional de la IA, sino un umbral para que pueda ingresar a sistemas económicos reales.
Lo que Kayon intenta resolver no es hacer que la IA sea más inteligente, sino hacer que el proceso de inferencia en sí se convierta en parte del sistema. En otras palabras, no se centra en "cuál es la respuesta", sino en "cómo se llega a la respuesta paso a paso".
Esto suena como un problema filosófico, pero en realidad es un problema de ingeniería.
Cuando el proceso de inferencia puede ser registrado, auditado y reproducido, el comportamiento de la IA tiene por primera vez la posibilidad de existir "dentro del sistema". Ya no necesitas confiar completamente en una caja negra, sino que puedes usarla dentro del marco de reglas. Esto es una diferencia decisiva para empresas, instituciones e incluso entornos regulatorios.
Y una vez que aceptes esta premisa y mires el papel de VANRY, descubrirás que ya no es solo "el costo de la acción", sino la unidad de valoración entre responsabilidad y resultado.
Porque la inferencia explicable significa que puede ser auditada;
Puede ser auditado, significa que puede ser restringido;
Puede ser restringido, significa que puede ser liquidado.
Si el comportamiento de una IA no puede ser explicado, entonces no importa cómo se liquidan, son solo formalidades; pero si el proceso de inferencia es transparente, entonces la liquidación tiene verdadero significado. Lo que VANRY asume aquí es precisamente la mediación que convierte los "resultados de inferencia" en "consecuencias económicas".
Muchas personas tienden a considerar este tipo de discusiones como "sobre-diseño". Pero si piensas seriamente en ello, te darás cuenta de que la IA que se dirige hacia la aplicación a gran escala, definitivamente será requerida para explicarse a sí misma.
No es por una limpieza técnica, sino porque la responsabilidad no puede ser difuminada.
En el mundo real, la razón por la que podemos aceptar sistemas automatizados es porque su comportamiento puede ser rastreado. Sistemas bancarios, sistemas de control de riesgos, sistemas de control industrial, todos son así. Una vez que la IA entra en estos escenarios, debe cumplir con las mismas reglas.
Y el entorno en la cadena solo ampliará esta exigencia.
Desde esta perspectiva, el valor de Kayon no radica en que "demostró un razonamiento tan avanzado", sino en que probó una cosa: el razonamiento en sí puede convertirse en una capacidad de infraestructura.
No es una característica de una aplicación particular, sino parte de la capa del sistema.
Este paso, una vez establecido, generará una reacción en cadena en todo el ecosistema.
Los desarrolladores no necesitan implementar lógicas explicativas por separado;
Los usuarios no necesitan confiar ciegamente en los resultados de salida;
El sistema puede funcionar automáticamente dentro de reglas, en lugar de depender de emociones y confianza.
Y VANRY, en este proceso, juega un papel muy "discreto pero clave": no se trata de hacer que la inferencia ocurra, sino de hacer que la inferencia asuma consecuencias. La inferencia sin consecuencias es solo una sugerencia; la inferencia con liquidación y restricciones es acción.
Cada vez tengo más la sensación de que el verdadero punto de convergencia entre la IA y la blockchain no está en ser "más inteligente", sino en ser "más controlable".
No se trata de hacer que el sistema sea misterioso, sino de hacerlo susceptible a ser incluido en reglas.
Y esta es también la razón por la que veo la "explicabilidad" como la muralla defensiva de la cadena de IA, y no como una función opcional. Puede que no la necesites temporalmente, pero una vez que el sistema se expanda, aumenten los participantes y la responsabilidad se agrave, se convertirá de "opción" a "condición de supervivencia".
Vanar ha optado claramente por un enfoque más lento, más difícil y menos conveniente en este camino. Pero si realmente crees que la IA se convertirá en un participante a largo plazo, y no solo en una herramienta a corto plazo, entonces es difícil ignorar la lógica detrás de esta elección.
En el próximo artículo, continuaré en esta dirección y discutiré otro problema más sensible y realista: cuando la IA no solo da sugerencias, sino que comienza a ejecutar acciones directamente, ¿cómo debe la infraestructura prevenir el descontrol y cuál es el papel de VANRY en ello?
