Ethereum Propone Usar Pruebas de Conocimiento Cero para Anonimizar el Uso de IA y Combatir el Spam
Davide Crapis, líder de IA de la Ethereum Foundation, y Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, han publicado una propuesta técnica para salvaguardar la privacidad en las interacciones con inteligencia artificial. El sistema, detallado en una publicación de blog, utiliza pruebas de conocimiento cero (ZK) y contratos inteligentes para permitir consultas anónimas y no rastreables a modelos de lenguaje, asegurando al mismo tiempo el pago automático a los proveedores e implementando mecanismos criptoeconómicos contra el spam y el uso malicioso.
El Problema: Privacidad vs. Negocio en la Era de los Chatbots de IA
El aumento masivo en el uso de chatbots de IA que manejan información personal o sensible ha creado un dilema fundamental. Los registros de uso pueden filtrarse o ser utilizados en procedimientos legales, lo que significa que vincular la identidad del usuario a sus consultas crea riesgos significativos de privacidad y responsabilidad.
Actualmente, los proveedores se enfrentan a dos opciones “subóptimas”, según la propuesta. El Camino A, o Acceso por Identidad, requiere datos personales como email o tarjeta de crédito. Este método soluciona el pago y el spam, pero sacrifica por completo la privacidad del usuario. La alternativa, el Camino B o Pago On-Chain por Solicitud, implica que cada consulta es una transacción en blockchain. Este enfoque es lento, costoso y, aunque puede ser seudónimo, la actividad es públicamente rastreable en la cadena.
La Solución Propuesta: Un Sistema de Depósito Anónimo con ZK-Proofs
La propuesta de Crapis y Buterin busca un punto medio.
“Necesitamos un sistema donde un usuario pueda depositar fondos una vez y realizar miles de llamadas API de forma anónima, segura y eficiente”,
explican. El mecanismo básico funciona de la siguiente manera: un usuario deposita fondos, por ejemplo en stablecoins, en un contrato inteligente específico. Para cada consulta API posterior, el usuario genera una prueba de conocimiento cero. Esta prueba demuestra al proveedor que tiene fondos suficientes y derecho a hacer la consulta, sin revelar su identidad en la blockchain ni vincular una consulta con otra. El proveedor recibe entonces el pago garantizado por el contrato inteligente tras verificar la prueba válida.
Componentes Técnicos Clave
El sistema se basa en componentes técnicos clave. Las Pruebas de Conocimiento Cero (ZK-Proofs) garantizan el anonimato y la no vinculación de las solicitudes. Los Rate-Limit Nullifiers son un mecanismo criptográfico que previene el spam al evitar que un usuario exceda un límite de solicitudes por período de tiempo, sin revelar su identidad. Además, en cada solicitud, el usuario debe probar que su “gasto acumulado” no supera su depósito inicial, asegurando que no puede gastar más de lo que tiene. En un ejemplo ilustrativo, un usuario podría depositar 100 USDC y realizar 500 consultas a un modelo de lenguaje de forma completamente anónima.
Disuasión de Abusos: El Mecanismo de “Slashing” o Confiscación
Para prevenir el abuso, el depósito del usuario también actúa como una “garantía” o “stake” de buen comportamiento.
“El proveedor debe tener garantizado el pago y la protección contra el spam, mientras que el usuario debe tener la garantía de que sus solicitudes no se pueden vincular a su identidad ni entre sí”,
señalan los autores.
El sistema incluye dos mecanismos de disuasión principales. En caso de Doble Gasto, si se detecta un intento de usar los mismos fondos para múltiples proveedores, cualquier persona puede reclamar el depósito como recompensa.
“Si un usuario es sorprendido intentando gastar el doble, su depósito puede ser reclamado por cualquiera”,
detalla la propuesta. Para las Violaciones de Términos de Servicio, como generar contenido ilegal, el proveedor puede presentar una prueba. En este caso,
“los usuarios que violen los términos de servicio verán su depósito enviado a una dirección de quema (burn address)”.
Aunque la identidad del usuario infractor permanece oculta, la acción de quemar el stake es pública. Esto permite a la comunidad auditar la tasa a la que un proveedor aplica estas sanciones y la evidencia presentada, creando un mecanismo de control contra la censura arbitraria o el abuso por parte del propio proveedor.
Contexto e Implicaciones
Esta propuesta ejemplifica un caso de uso práctico donde la criptografía avanzada de blockchain, específicamente las pruebas ZK, resuelve un problema crítico en otro campo de vanguardia como es la inteligencia artificial. No se trata de usar IA en blockchain, sino de usar herramientas de blockchain para mejorar la privacidad y seguridad en el acceso a la IA.
El potencial impacto es significativo. Para los usuarios, podría habilitar el uso confidencial de IA en áreas sensibles como la medicina, la asesoría legal o el periodismo de investigación. Para los proveedores, representa un nuevo modelo de negocio que atrae a usuarios preocupados por la privacidad sin asumir el riesgo de impago o spam. Para el ecosistema, refuerza la narrativa de Ethereum y la criptografía ZK como infraestructura fundamental para la privacidad digital, extendiendo su utilidad más allá de las finanzas descentralizadas.
