Puntos Clave de la Noticia
- Riesgos de privacidad: Los chatbots de IA actuales exponen a los usuarios debido a que los inicios de sesión con correo electrónico, tarjetas de crédito y pagos on-chain vinculan las solicitudes con identidades reales, creando riesgos de perfiles y legales.
- Nuevo modelo ZK: Vitalik Buterin y Davide Crapis proponen un sistema basado en depósitos donde los usuarios financian un smart contract una vez y luego realizan llamadas API privadas utilizando pruebas de conocimiento cero para mantener el anonimato.
- Prevención de abusos: Herramientas como los «Rate-Limit Nullifiers», pruebas ZK-STARK y el staking dual permiten a los proveedores detectar trampas, evitar el doble gasto y aplicar políticas de uso sin revelar la identidad de los usuarios honestos.
Los desarrolladores de Ethereum están delineando un nuevo modelo de privacidad para los chatbots de IA que protege las identidades de los usuarios al tiempo que permite a los proveedores verificar los pagos y sancionar los abusos. Vitalik Buterin y Davide Crapis, líder de IA en la Ethereum Foundation, explicaron en una publicación de blog que los sistemas de IA actuales exponen datos sensibles porque las llamadas API pueden ser registradas, rastreadas y vinculadas a individuos reales. Su propuesta introduce un marco de conocimiento cero (ZK) que permite a los usuarios interactuar de forma privada sin sacrificar la responsabilidad.
Por qué los modelos actuales de chatbots de IA exponen la privacidad del usuario
Buterin y Crapis argumentan que los chatbots de IA dependen de inicios de sesión por correo electrónico o pagos con tarjeta de crédito, lo cual vincula cada solicitud a una identidad real. Esto genera riesgos de elaboración de perfiles, rastreo e incluso exposición legal si los registros se utilizan en procesos judiciales.
Los pagos mediante blockchain no son una solución directa, ya que pagar on-chain por cada solicitud es lento, costoso y públicamente rastreable. Cada transacción se convierte en un registro visible, haciendo que la privacidad sea imposible. Los desarrolladores afirman que la industria ya no puede ignorar estos problemas a medida que el uso de la IA crece diariamente.
Un nuevo modelo basado en depósitos
Para solucionar esto, los desarrolladores de Ethereum proponen un sistema en el que un usuario deposita fondos (por ejemplo, 100 USDC) en un smart contract una sola vez y luego realiza miles de llamadas API privadas. De esta manera, el proveedor tiene la garantía de que las solicitudes han sido pagadas, pero el usuario no revela su identidad repetidamente.
La criptografía de conocimiento cero garantiza que los usuarios honestos permanezcan anónimos mientras demuestran que están gastando dentro de los límites de sus fondos depositados. Este modelo busca mantener la seguridad de las personas mientras permite que la tecnología de IA escale de manera responsable.
Cómo las herramientas de conocimiento cero garantizan el uso justo
El sistema utiliza «Rate-Limit Nullifiers» (RLN), que permiten solicitudes anónimas mientras detectan a cualquiera que intente engañar al protocolo. Cada solicitud recibe un índice de ticket, y el usuario debe generar una prueba ZK-STARK que demuestre que está gastando fondos depositados y recibiendo cualquier reembolso correspondiente (ya que las consultas de IA varían en costo). Un «nullifier» único evita la reutilización del mismo ticket, exponiendo inmediatamente los intentos de doble gasto.
Prevención de abusos mediante staking dual
Buterin y Crapis señalan que el abuso incluye más que el doble gasto; los usuarios podrían intentar enviar prompts dañinos, jailbreaks o solicitar contenido ilegal. Para abordar esto, el protocolo añade un sistema de staking dual. Un stakeholder hace cumplir las reglas matemáticas, mientras que el otro supervisa las políticas del proveedor, asegurando que el comportamiento malicioso pueda ser castigado —enviando el depósito a una dirección de quemado y registrando el evento on-chain— sin necesidad de revelar la identidad del usuario antes de la infracción.
