Vitalik Buterin detalla su agente de IA en «modo paranoico»

Buterin activa el «modo paranoico» con una configuración de IA privada

En una publicación en X el viernes, Buterin describió un nuevo «modo paranoico» para su conjunto de herramientas del agente de IA Pi, que aúna el sistema de pagos zkAPI basado en Ethereum, la red de anonimato Tor, tráfico de cobertura aleatorio y un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) que se ejecuta localmente.

Esta configuración experimental está diseñada para contrarrestar varias formas en que los servicios de IA pueden identificar a los usuarios, como los registros de pago, las direcciones IP, los patrones de escritura reconocibles y el contenido de las solicitudes enviadas.

A cada conversación se le asigna un circuito Tor independiente, mientras que el tráfico de red aleatorio adicional ayuda a ocultar las solicitudes auténticas. Por su parte, un modelo de IA local reescribe las solicitudes antes de reenviarlas a servicios externos, lo que reduce la probabilidad de que la información identificativa llegue al proveedor.

Buterin afirmó que su implementación utiliza Qwen3.8-Flash-Next para el procesamiento local de las solicitudes, aunque el sistema permite a los usuarios sustituir estos modelos por los que prefieran. Las funciones de privacidad se integran en un daemon compatible con OpenAI, lo que permite que funcionen junto con el software de IA existente.

Buterin también añadió otra capa de seguridad al ejecutar el agente Pi dentro de un entorno aislado (sandbox) de Bubblewrap, lo que restringe su acceso al sistema operativo circundante. Las conexiones de red del agente se enrutan a través de Tor utilizando torsocks, mientras que Buterin afirmó que está experimentando con micromáquinas virtuales como mecanismo de aislamiento adicional.

La configuración incorpora zkAPI, un sistema de pago que preserva la privacidad lanzado el 1 de octubre por la Fundación Ethereum y el Open Anonymity Project. Como ya informó Bitcoin.com News, zkAPI utiliza pruebas de conocimiento cero para separar las identidades de pago de las solicitudes individuales de IA. Los usuarios depositan criptomonedas, como ETH o USDC, en una caja fuerte basada en Ethereum y reciben créditos privados que pueden gastarse sin vincular cada transacción a la fuente de financiación original. El servicio emite credenciales de API temporales con límites de gasto, lo que permite a los clientes acceder a modelos de IA sin mantener identidades de facturación convencionales vinculadas a sus solicitudes.

Sin embargo, zkAPI por sí sola no proporciona un anonimato completo. Los proveedores de IA siguen recibiendo el contenido de las solicitudes, mientras que las direcciones IP, los patrones de comportamiento y otros detalles identificativos pueden, potencialmente, vincular solicitudes que, de otro modo, serían anónimas con usuarios concretos. El último experimento de Buterin intenta abordar esas vulnerabilidades combinando la privacidad de los pagos con el anonimato de la red y el procesamiento local.

Aún hay margen de mejora, afirma el fundador de Ethereum

A pesar de las protecciones adicionales, Buterin reconoció que su sistema sigue siendo imperfecto. «¡Se está volviendo bastante usable!», escribió, y añadió: «aunque, sin duda, todavía se paga un precio bastante alto en forma de mayor latencia, especialmente al iniciar una nueva conversación».

También advirtió de que las protecciones de Tor podrían verse socavadas por adversarios sofisticados. Si bien el tráfico de cobertura aleatorio puede frustrar a los observadores pasivos, un proveedor de IA que coopere con un relé de entrada de Tor podría manipular potencialmente la sincronización de las solicitudes para identificar a los usuarios. Buterin sugirió que una red mixnet diseñada específicamente para este fin, que incorpore tráfico de cobertura continuo y un mayor ancho de banda, podría ofrecer una protección más sólida contra este tipo de ataques.

El cofundador de Ethereum también afirmó que se avecinan costes de gas significativamente más baratos para los depósitos y retiradas de zkAPI en la red principal de Ethereum, aunque no proporcionó un calendario ni cifras concretas.

El experimento pone de relieve una creciente intersección entre la infraestructura de las criptomonedas y los agentes de IA, demostrando cómo los pagos basados en blockchain, las redes de privacidad y los modelos alojados localmente podrían trabajar juntos para reducir la información expuesta al interactuar con servicios de IA cada vez más potentes.

La configuración centrada en la privacidad de Buterin llega además justo cuando el gigante de la IA OpenAI reveló que un agente de IA robó ETH en la red de pruebas Sepolia de un monedero que no controlaba —otro riesgo potencial al confiar a los agentes la gestión de fondos en criptomonedas—. El gigante de la IA afirmó que ha implementado medidas de seguridad adicionales para intentar evitar que este tipo de incidentes vuelvan a producirse en el futuro.