A las dos de la madrugada, miras el modelo de IA que acaba de fallar y piensas por enésima vez:

¿Realmente los datos de entrenamiento no están contaminados?

¿De qué manera puedo confiar en este resultado de predicción?

¿Por qué cada vez que contribuyo, además de hacer que la plataforma sea más inteligente, no me deja nada a cambio?

Estamos atrapados en un dilema de IA centralizada: cuanto más potente, menos transparente; cuanto más dependemos, más impotentes somos.

En ese momento, la idea de Perceptron Network me golpea como una bala. No ofrece una cura, sino un conjunto de reglas completamente nuevas para el juego.

Bajo estas reglas:

Cada contribución de datos válida que hagas es como donar un libro verificado en una biblioteca pública, elevando tu reputación académica, y no solo aumentando la colección de la biblioteca.

Cada nodo de inferencia que ejecutas es como proporcionar una máquina de notarización confiable para la red; tu tiempo de funcionamiento estable es tu credibilidad.

Todas las contribuciones y demandas se emparejan y liquidan automáticamente en la cadena mediante contratos inteligentes. Sin intermediarios que manipulen los datos, ni decisiones en caja negra que determinen los precios.

Convierte la IA de un servicio en un mercado, un mercado impulsado por credibilidad verificable, no por ruido de marketing.

Por supuesto, este camino es largo. Hacer que el mundo pase de obsesionarse con la cantidad de datos a valorar la credibilidad es como un experimento social. Pero cuando vuelvo a enfrentarme a esa IA de caja negra, al menos Perceptron me da esperanza.

En el futuro, quizás tengamos el derecho de elegir la confiabilidad, y no solo la potencia.

@PerceptronNTWK @MindoAI