En realidad, creo que el enfoque de Perturb tiene sentido, pero no por las razones habituales de “IA descentralizada” que suele mencionarse. La seguridad de la IA se está convirtiendo en un problema mucho mayor a medida que los modelos se vuelven más capaces y los agentes operan con menos supervisión humana. Y aquí es donde @perturbaix tiene una ventaja estructural. La mayoría de los red teaming aún se realizan internamente o con herramientas de código abierto estáticas. Perturb convierte el descubrimiento de ataques adversarios en una competencia continua e incentivada, y luego utiliza esos hallazgos para el entrenamiento real del modelo. El problema es que encontrar ataques y convertirlos en algo que las empresas estén dispuestas a pagar son dos cosas distintas. Incluso si los mineros siguen produciendo ejemplos adversarios sólidos, la verdadera pregunta es si las empresas considerarán los puntajes, conjuntos de datos y certificados resultantes lo suficientemente creíbles como para actuar sobre ellos. Moverse hacia un producto real con escaneo continuo + endurecimiento podría darles más control sobre esa capa de distribución. También estamos viendo cómo madura la subred (escaneo + entrenamiento en vivo, fase de producto iniciada). Pero no confundiría la actividad de la subred con una prueba de que el modelo comercial funciona aún. Salir del modo de investigación pura significa que Perturb ahora debe demostrar que puede generar demanda e ingresos sin depender únicamente de las emisiones. Mi opinión es que la presión adversaria continua y externa podría volverse tan importante como el rendimiento del modelo en los próximos años. Si Perturb puede convertir eso en un producto sin que la salida permanezca mayoritariamente interna a la subred, la dirección está justificada. De lo contrario, corre el riesgo de seguir siendo una red de investigación interesante en lugar de infraestructura. SN26 a estos niveles es interesante de cualquier manera. #Bittensor $TAO #Perturb #AI