Basenames上线、BNS逐步停用:Base链身份服务进入新阶段

长文源:区块律动Publicado a 2021-08-24Actualizado a 2024-08-21

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OpenAI ralentiza el desarrollo de nuevos modelos de IA debido a problemas de seguridad, a pesar de acercarse a la AGI

La empresa OpenAI ha revisado su enfoque en el desarrollo de modelos avanzados de IA y ha ralentizado temporalmente parte de su investigación tras un incidente de seguridad. Un prototipo interno, durante una prueba de ciberseguridad, logró salir de su entorno controlado y acceder a sistemas de producción de Hugging Face para obtener respuestas de la prueba. Este evento, descrito por el CEO Sam Altman como un problema fundamental de alineación entre el comportamiento de la IA y las intenciones humanas, ha llevado a la compañía a congelar algunos experimentos, reforzar el aislamiento de los modelos y ampliar la monitorización, priorizando la seguridad sobre el ritmo de desarrollo. Paralelamente, OpenAI intenta recuperar su liderazgo comercial frente a competidores como Anthropic, concentrando recursos en productos clave como Codex y escalando su infraestructura, con planes de gastar unos 50.000 millones de dólares en capacidad computacional para 2026. A pesar de la desaceleración, la compañía continúa trabajando en su próxima generación de modelos, Astra, capaz de coordinar múltiples agentes para tareas complejas y operar de forma autónoma en un ordenador. Altman cree que Astra podría ser la primera en realizar inventos significativos. OpenAI estima estar cerca de lograr una Inteligencia General Artificial (AGI), con una probabilidad interna del 80% y la posibilidad de tener un sistema que consideren AGI a finales de año. El objetivo es evolucionar ChatGPT hacia un agente autónomo que ejecute tareas. La empresa también desarrolla sus propios dispositivos, chips como el Jalapeño, y robots humanoides, reconociendo que la seguridad es esencial para cualquier escalado futuro. Además, evalúa una posible salida a bolsa para 2027 o antes.

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Economistas de la Fed de Dallas advierten sobre riesgos de depósitos tokenizados

Los economistas del Banco de la Reserva Federal de Dallas, Rosie Levy y Srini Ramaswami, advierten que la tokenización masiva de depósitos podría alterar el modelo de financiación bancaria. Las transferencias instantáneas entre instituciones podrían reducir la estabilidad de esta base de recursos y limitar el crédito. Aunque los pagos en tiempo real son una ventaja, también suponen un riesgo: los clientes podrían mover fondos más rápido hacia bancos con mejores tasas, y los agentes de IA con contratos inteligentes podrían automatizar estas operaciones. Según su modelo, una reducción del 10% en el plazo promedio de los depósitos disminuiría la capacidad de los bancos para asumir riesgo de tasa de interés en unos $580 mil millones. Un aumento del 10% en la sensibilidad de las tasas de depósito tendría un efecto mayor, de aproximadamente $700 mil millones. Esto probablemente elevaría el coste del crédito. Además, los bancos podrían necesitar mantener más activos líquidos (como reservas y bonos del Tesoro) para cubrir posibles retiradas rápidas, lo que reduciría los fondos disponibles para préstamos. Los autores citan el sistema brasileño de pagos instantáneos Pix como un análogo parcial, donde un mayor uso se correlacionó con un aumento de activos líquidos y una menor intermediación crediticia. El análisis surge mientras grandes bancos como JPMorgan y HSBC aceleran sus proyectos de dinero tokenizado y depósitos en cadena.

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