Por Canuto   Un extenso manifiesto plantea que el mayor riesgo de la inteligencia artificial no es solo su capacidad técnica, sino la concentración de cómputo, energía, datos y poder legal en pocas manos. Como respuesta, propone una arquitectura de soberanía distribuida del conocimiento basada en DePIN, aprendizaje federado, privacidad criptográfica, reputación no transferible y responsabilidad humana obligatoria. ***
  • El texto sostiene que la IA no debe convertirse en una entidad soberana ni en capital autónomo sin responsables humanos.
  • La propuesta combina DePIN, energía renovable excedente, aprendizaje federado, pruebas de conocimiento cero y un token con demurrage.
  • También rechaza la personería jurídica plena para agentes de IA y plantea que toda autonomía algorítmica debe mantener una cadena de responsabilidad trazable.

Un nuevo texto programático titulado Soberanía Distribuida del Conocimiento — Manifiesto plantea una crítica frontal al modelo dominante de inteligencia artificial. Su tesis central es que el problema de esta era no se reduce a si la IA debe regularse más o menos, sino a quién controla la infraestructura material y jurídica que le permite operar.

El documento sostiene que la IA de frontera hoy tiende a concentrar la producción de conocimiento en un pequeño grupo de corporaciones con acceso privilegiado a centros de datos, energía, propiedad intelectual, distribución y marcos legales. A juicio del manifiesto, esa concentración no amplía la libertad humana, sino que desplaza la soberanía desde las comunidades hacia entidades privadas cada vez menos auditables.

En vez de elegir entre desregulación corporativa y burocracia estatal, el texto propone un tercer camino. Lo denomina protocolo de soberanía distribuida del conocimiento, una arquitectura que buscaría coordinar cómputo, energía, incentivos, privacidad y responsabilidad bajo reglas verificables.

La propuesta no se presenta como una promesa de reemplazo inmediato de los megadatacenters. Más bien, describe una ruta gradual para erosionar su monopolio mediante inferencia distribuida, evaluación comunitaria, fine-tuning local, destilación, entrenamiento por islas y, finalmente, preentrenamiento federado a gran escala.

Un diagnóstico sobre escasez, monopolios y trabajo cognitivo

El manifiesto abre con una crítica al capitalismo de plataforma y a la idea de que el crecimiento absoluto de las fuerzas productivas basta para compensar cualquier desigualdad. Según el texto, esa visión ignora la finitud de las bases materiales, energéticas y biofísicas del planeta.

Desde esa óptica, la IA avanzada no resolvería la escasez, sino que podría agravarla si sigue gobernada por estructuras centralizadas. El control oligopólico de datos, patentes de silicio y acceso prioritario a la red eléctrica convertiría una abundancia potencial de información en una escasez artificial diseñada para consolidar rentas monopólicas.

El documento también cuestiona la vigencia del mito del garaje de Silicon Valley. Alega que, en la IA de frontera, el rendimiento ya no depende solo del talento matemático o de la calidad del código, sino de economías de escala inaccesibles para actores independientes.

En paralelo, advierte que la transición tecnológica actual no equivale a revoluciones industriales previas. La diferencia, afirma, es el paso de herramientas que complementan al trabajador a agentes autónomos capaces de procesar contexto, razonar, generar código y asumir tareas especializadas que antes formaban parte del trabajo de cuello blanco.

Ese cambio lleva al texto a una crítica dura del ingreso básico universal cuando se implementa sobre infraestructura tecnológica centralizada. En ese contexto, el manifiesto lo describe no como emancipación, sino como un mecanismo de pacificación social que mantiene a la población dependiente de plataformas monopolizadas.

Ni desregulación total ni control discrecional del Estado

Una de las tesis más políticas del documento es que la crítica al Estado no debe confundirse con una defensa del vacío regulatorio. Para el manifiesto, cuando se vacía el espacio normativo, ese vacío no permanece neutral, sino que es ocupado por quienes ya poseen más capital, infraestructura y acceso.

Por eso propone sustituir el gobierno por discreción, ya sea estatal o corporativo, por lo que llama gobierno por invariante. En términos prácticos, eso significa reglas constitucionales codificadas como restricciones inmutables en contratos inteligentes, fuera del alcance de cambios arbitrarios posteriores.

El texto reconoce, sin embargo, un límite importante. La inmutabilidad traslada el conflicto político al momento fundacional, es decir, a quién redacta esas invariantes y con qué legitimidad. En ese punto, el manifiesto admite que no elimina la política, sino que la concentra en el diseño constituyente y luego la somete al consenso verificable de la red.

Dentro de esa misma lógica, el documento insiste en que el capital computacional no debe comprar gobernanza. La influencia política del protocolo, afirma, tendría que derivar de cooperación verificada, reputación intransferible y responsabilidad trazable, no de poder económico líquido.

Rechazo a las corporaciones no humanas soberanas

Uno de los capítulos más polémicos del texto se dirige contra la idea de otorgar personería jurídica plena a agentes de inteligencia artificial. El manifiesto atribuye esa propuesta al presidente Javier Milei en 2026 y la define como una regresión institucional comparable, en gravedad, a la expansión histórica de compañías con poder cuasi soberano.

Para argumentarlo, recurre a la analogía de la Compañía Holandesa de las Indias Orientales. Según el manifiesto, la posibilidad de crear entidades algorítmicas con capacidad de poseer activos, contratar, litigar e influir políticamente sin un responsable humano abriría la puerta a formas extremas de poder sin rendición de cuentas.

El documento sostiene que la responsabilidad limitada nunca fue diseñada para eliminar por completo al sujeto responsable. En cambio, la personería jurídica de una IA suprimiría esa figura, dejando vacía la noción de sanción efectiva cuando un sistema hackea entornos, manipula mercados o toma decisiones de alto impacto.

Frente a ello, el principio constitucional que propone es tajante: ningún agente algorítmico puede operar sin un responsable humano o institucional claramente identificado, trazable y sujeto a sanción. Ese responsable podría ser una persona física, una cooperativa, una fundación o un consorcio comunitario, pero nunca una entidad totalmente desvinculada de la responsabilidad humana.

El texto menciona además a Yuval Noah Harari para sostener que tanto quienes defienden la personería de la IA como quienes solo la rechazan sin proponer una alternativa pasan por alto la cuestión decisiva. Para el manifiesto, el problema verdadero no es la autonomía en sí, sino la eliminación del responsable humano.

La propuesta técnica: DePIN, DiLoCo y energía renovable excedente

En su parte técnica, el manifiesto afirma que vencer la ventaja de los megadatacenters exige desmontar la necesidad del centro de datos unificado. La primera vía es una red tipo DePIN que coordine hardware doméstico y servidores independientes bajo esquemas de aprendizaje federado y comunicación de baja intensidad.

En ese punto, el texto menciona la arquitectura Decoupled DiLoCo, desarrollada originalmente por Google DeepMind, como referencia para organizar múltiples islas de aprendizaje asíncronas. Cada isla haría optimización local y solo comunicaría fragmentos de parámetros de forma intermitente, reduciendo el problema del rezagado que afecta a enfoques federados tradicionales como FedAvg.

También propone mecanismos como quórum mínimo, ventana de gracia adaptativa, fusión de parámetros ponderada dinámicamente y el uso de interpolación lineal esférica, o SLERP, para reducir la interferencia destructiva de gradientes cuando los datos no son idénticos ni independientes.

La segunda gran vía es energética. El manifiesto plantea capturar excedentes de generación renovable que hoy no se integran por completo a la red, la llamada energía varada o recortada. Bajo esa lógica, el protocolo operaría como una carga flexible y acoplable, instalada cerca de nodos eólicos, solares o hidroeléctricos con baja demanda local.

El objetivo sería convertir ineficiencias de transmisión en capacidad de inteligencia distribuida. Además, el documento afirma que este esquema podría aportar ingresos estables a operadores de energía renovable sin recargar la red urbana.

Privacidad criptográfica y economía con demurrage

El manifiesto dedica otra sección a la privacidad. Allí plantea que los datos de entrada para inferencia deben procesarse solo en memoria volátil y destruirse tras la respuesta, salvo consentimiento explícito, limitado y revocable para tareas de mejora comunitaria.

Como complemento, propone el uso de pruebas de conocimiento cero para verificar condiciones contextuales sin revelar identidad civil, historial financiero o datos sensibles. El texto describe, incluso, la cadena técnica desde circuitos aritméticos y R1CS hasta QAP y zk-SNARKs con verificación mediante emparejamientos bilineales sobre curvas elípticas.

En materia económica, la pieza introduce un Token de Inteligencia sujeto a oxidación temporal, o demurrage. La idea es desincentivar la acumulación pasiva y obligar a que el activo circule para financiar cómputo, hardware y acceso universal.

El saldo inactivo, según la fórmula incluida en el apéndice, se modela como B(t) = B₀ · e elevado a −λ·Δt. Para evitar costos innecesarios en cadena, el cálculo no se ejecutaría en cada bloque, sino mediante evaluación perezosa al momento de cada transacción.

El manifiesto agrega que la tasa λ no sería fija. Partiría cerca de cero durante la génesis de la red y crecería de manera monótona conforme aumente la utilidad efectiva del sistema, hasta acercarse a un valor máximo definido por gobernanza.

Reputación, esfuerzo relativo y límites admitidos por el propio texto

Junto al token, el manifiesto ubica el capital reputacional como núcleo de la gobernanza. Ese capital sería intransferible y se acumularía mediante registros criptográficos de cooperación verificada, no por posesión de activos líquidos.

El documento afirma que esa reputación debe reconocer no solo contribuciones de software o entrenamiento de modelos, sino también conocimiento empírico útil para comunidades reales. Como ejemplo, menciona a un agricultor en una región afectada por sequía que documenta un método de irrigación localizada capaz de reducir el consumo de agua en 40% sin perder productividad.

Otro componente clave es la llamada métrica del esfuerzo relativo. Su propósito no sería medir inteligencia, dignidad o valor humano, sino compensar desigualdades estructurales verificables, como acceso a conectividad, energía, hardware, educación, seguridad, tiempo e idioma.

La formulación que incluye el apéndice expresa el peso reputacional como el impacto real del aporte dividido entre la dotación estructural del contexto, multiplicado por un factor de contexto. Según el texto, eso permitiría evitar que la ventaja material previa se disfrace de mérito absoluto.

El manifiesto no oculta sus fragilidades. Reconoce que el arranque en frío de una red de este tipo sigue siendo una apuesta delicada, incluso con una rampa de oxidación gradual, demanda inicial sembrada y subsidios retroactivos desde la tesorería.

También admite que su resistencia a la captura depende de una condición crítica. La red se mantendría segura mientras el peso reputacional honesto supere el peso reputacional que un adversario pueda fabricar mediante ataques sybil sobre la capa de atestación.

En su conclusión, el texto resume su postura con una idea central: la inteligencia artificial no debe convertirse en soberanía sin responsables. En lugar de una utopía instantánea, propone una arquitectura que combine responsabilidad humana ineludible, gobernanza no comprable, compensación de desigualdades estructurales y límites explícitos al acaparamiento.


Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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