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Conflictos en Blockchain: ¿Puede la IA Ser el Juez?

El autor del post  Rocío González Rocío González
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Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs) representan una evolución natural en la gobernanza descentralizada, donde los contratos inteligentes permiten a las comunidades autorregularse sin intermediarios. Sin embargo, el diseño de DAOs introduce desafíos complejos en la resolución de disputas, particularmente cuando se requiere rapidez, imparcialidad y escalabilidad. Para abordar estos desafíos, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta esencial. Pero, ¿cómo la IA puede automatizar la resolución de conflictos en una DAO? ¿Cómo puede esto integrarse en la gobernanza descentralizada? Déjame mostrarte algunos ejemplos reales:

Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs) representan una evolución natural en la gobernanza descentralizada, donde los contratos inteligentes permiten a las comunidades autorregularse sin intermediarios. Sin embargo, el diseño de DAOs introduce desafíos complejos en la resolución de disputas, particularmente cuando se requiere rapidez, imparcialidad y escalabilidad. Para abordar estos desafíos, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta esencial.

Pero, ¿cómo la IA puede automatizar la resolución de conflictos en una DAO? ¿Cómo puede esto integrarse en la gobernanza descentralizada? Déjame mostrarte algunos ejemplos reales:

1. La arquitectura de la Resolución Autónoma de Conflictos en DAOs:

En las DAOs, los contratos inteligentes son la pieza fundamental de la infraestructura de gobernanza. Estos contratos actúan como agentes autónomos que ejecutan reglas predefinidas, como la distribución de fondos, la votación o la implementación de decisiones basadas en consenso. Sin embargo, en situaciones donde los resultados de estas reglas son disputados, la infraestructura descentralizada requiere un mecanismo neutral y eficiente para la resolución de disputas.

La implementación de IA permite a los contratos inteligentes actuar no sólo como ejecutores de reglas, sino también como mediadores autónomos que pueden evaluar situaciones complejas, identificar conflictos, y ofrecer soluciones en tiempo real.

2. La Integración de IA en la Infraestructura de Smart Contracts:

La integración de IA en contratos inteligentes puede realizarse mediante oráculos descentralizados que alimentan los contratos inteligentes con datos externos o eventos clave, y permiten que el algoritmo de IA evalúe las circunstancias de manera autónoma. La IA puede interactuar con los contratos inteligentes a través de:

  • Detección automática de anomalías: Utilizando técnicas de machine learning, los contratos inteligentes pueden identificar patrones anómalos en las interacciones de los miembros de la DAO. Esto puede incluir anomalías en votaciones, distribución de tokens, o actividades sospechosas, como ataques Sybil o colusiones entre participantes.
  • Resolución predictiva: A través de algoritmos supervisados, los contratos inteligentes pueden aprender de conflictos previos y predecir el resultado de disputas futuras, ajustando dinámicamente las reglas de gobernanza antes de que se desarrolle un conflicto a gran escala.

MolochDAO

MolochDAO es un ejemplo de una DAO diseñada para financiar proyectos de Ethereum a través de la gobernanza por consenso. Los conflictos pueden surgir cuando un miembro presenta una propuesta de financiamiento y otros consideran que la asignación de fondos
no es justa. En este escenario, la IA podría evaluar las propuestas en función de métricas predefinidas (como contribuciones anteriores, complejidad del proyecto, retornos esperados) y determinar si la propuesta cumple con los estándares de la DAO. Si surge una disputa, la IA podría arbitrarla automáticamente utilizando un modelo de clasificación entrenado con datos históricos de propuestas exitosas y fallidas.

3. Supervised Machine Learning para Evaluación de Conflictos:

El aprendizaje supervisado permite entrenar modelos de IA para identificar conflictos en DAOs utilizando datos históricos de disputas, como causas, resoluciones e impactos en la comunidad. Estos datos se procesan para entrenar algoritmos como Árboles de Decisión o Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), que detectan patrones en los conflictos y predicen las resoluciones más efectivas. Con base en estas predicciones, los contratos inteligentes pueden sugerir soluciones a las partes involucradas o implementar automáticamente cambios en las reglas de la DAO para evitar disputas futuras.

Aragon Court

Aragon Court, un sistema de resolución de disputas diseñado para DAOs construidas en la plataforma Aragon, emplea jurados descentralizados para resolver conflictos. Sin embargo, este proceso podría ser optimizado con IA. Utilizando un modelo supervisado entrenado con resoluciones pasadas y las decisiones de los jurados, el sistema podría automatizar la selección de jurados basados en la experiencia previa y el tipo de disputa, reduciendo el tiempo y costo de la resolución.

4. Unsupervised Machine Learning para la Detección de Fraudes y Comportamientos Maliciosos

El aprendizaje no supervisado es clave para detectar comportamientos anómalos en DAOs, como colusiones o ataques Sybil, que no han sido previamente etiquetados como conflictos. Algoritmos como K-means clustering y Análisis de Componentes Principales (PCA) identifican agrupaciones fuera de lo normal, lo que permite detectar manipulaciones en votaciones. Además, modelos de redes neuronales profundas pueden identificar correlaciones ocultas entre nodos, revelando ataques coordinados en la gobernanza de la DAO.

DAOStack

DAOStack es una plataforma modular para la creación de DAOs que permite la coordinación y toma de decisiones a gran escala. Utilizando modelos de clustering en su sistema de gobernanza, la IA podría identificar patrones de colusión en la votación o la concentración de poder, y recomendar ajustes en los mecanismos de votación para asegurar la equidad y evitar manipulaciones.

5. Resolución Autónoma Basada en Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Machine Learning)

El aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning, RL) puede ser especialmente útil en situaciones donde la DAO opera en un entorno dinámico y las reglas de resolución de conflictos deben adaptarse continuamente. Un agente de RL aprende mediante ensayo y error, optimizando sus acciones para maximizar una recompensa acumulada. En el contexto de una DAO, el agente puede aprender a ajustar las reglas de consenso, votación o asignación de recursos para minimizar las disputas y mejorar la eficiencia.

El agente de RL interactuaría directamente con el sistema de gobernanza de la DAO, proponiendo cambios y observando los resultados. Con el tiempo, el agente mejoraría su capacidad para predecir qué decisiones resultan en menos conflictos y mayor aceptación por parte de los miembros de la DAO.

Colony

Colony es un sistema de gobernanza descentralizada basado en Ethereum que permite la creación de DAOs para la gestión de proyectos. Utilizando aprendizaje por refuerzo, Colony podría automatizar la gestión de recursos. Un agente de RL podría optimizar cómo se distribuyen los fondos entre los diferentes proyectos, ajustando dinámicamente las reglas según las tasas de éxito o el feedback de los miembros, aprendiendo a resolver conflictos de asignación antes de que surjan.

6. Aplicación de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para la Interpretación Automática de Contratos

Uno de los desafíos en la resolución de disputas es la interpretación de los términos de los contratos inteligentes. Aquí, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a la IA interpretar cláusulas contractuales y determinar si las acciones de las partes en disputa cumplen con los términos acordados. Los modelos de transformers como GPT o BERT pueden ser entrenados en datasets legales y contractuales para interpretar de manera efectiva las cláusulas específicas de los contratos inteligentes.

OpenLaw

OpenLaw es una plataforma que permite la creación de contratos legales automatizados en la blockchain de Ethereum. Utilizando modelos de NLP, OpenLaw podría automatizar la interpretación de cláusulas contractuales en tiempo real, resolviendo disputas relacionadas con la interpretación de los términos del contrato de manera autónoma. En lugar de que los humanos revisen manualmente los términos, la IA podría hacer coincidir los hechos de la disputa con las disposiciones contractuales relevantes, emitiendo una decisión basada en las reglas programadas.