He pasado mi carrera persiguiendo una pregunta: ¿Cómo recopilamos los datos correctos para hacer que la IA funcione en el mundo real? Desde los laboratorios de Stanford hasta las aulas de UT Austin, busqué en todas partes. La respuesta no es otro laboratorio de IA, sino una cadena de bloques construida para tratar los datos como propiedad intelectual. Es por eso que me uno a @StoryProtocol como su director de IA. En Stanford, estudié "robótica en la nube", cómo flotas de robots podrían usar la computación distribuida para aprender juntos. Incluso monté una dashcam en mi coche para resolver esto: Si los robots solo pudieran cargar entre el 5 y el 10% de lo que ven, ¿cómo seleccionamos los datos más valiosos? La mayor parte eran imágenes aburridas de la autopista. Pero el <1% capturó escenas raras: Waymos autónomos, sitios de construcción, humanos impredecibles. Esos datos de "cola larga" hicieron que los modelos fueran más inteligentes. Lo etiqueté a mano, incluso pagué al servicio de etiquetado de Google Cloud para anotar mis imágenes con conceptos de nicho como "unidad LIDAR" y "vehículo autónomo", y entrené modelos que se ejecutaban en un TPU del tamaño de un USB. Pero la academia solo llega hasta cierto punto. En UT Austin, mis preguntas cambiaron: → ¿Cómo podemos recopilar datos raros para mejorar el aprendizaje automático? → ¿Qué sistemas de incentivos funcionan realmente? Eso me llevó a las criptomonedas: blockchains, economías de tokens, incluso DePIN. Escribí en mi blog, escribí artículos sobre ML descentralizado, pero todavía me preguntaba: ¿quién está construyendo realmente esta infraestructura? Por casualidad, conocí al equipo de Story. Me invitaron a dar una charla en su oficina de Palo Alto. Eran las 6 de la tarde, la sala todavía estaba llena. Divagé sobre la "IA neurosimbólica" y terminé con una diapositiva llamada "Una pizca de cripto". Esa charla se convirtió en un papel de asesoramiento, que ahora se convirtió en algo mucho más grande. Estamos en un momento crucial. La computación está resuelta en su mayoría. Las arquitecturas de modelo se copian durante la noche. El verdadero foso son los datos. No raspado de Reddit. No es un lenguaje interminable. Pero los datos del mundo real, de cola larga y con derechos claros que entrenan a la IA incorporada: robots, vehículos autónomos, sistemas que navegan por nuestro mundo desordenado. Imagínese esto: capturo una escena de conducción rara en la dashcam y la registro en Story. Un amigo lo etiqueta. Un agente de IA crea variantes sintéticas. En la cadena estructurada en gráficos de Story, cada uno se convierte en IP vinculada. Las regalías fluyen automáticamente. A todo el mundo se le paga, cada paso se puede rastrear en la cadena. Es por eso que ahora soy director de IA en Story construyendo los rieles para datos de entrenamiento descentralizados y autorizados por IP. Es hora de convertir los datos en la nueva IP. Story es el lugar para hacerlo. Mucho más por venir pronto. Vamos.