En un sistema económico dominado por agentes de IA, los datos son tanto el activo más valioso como el secreto más difícil de compartir.

Por ejemplo, un agente de IA de trading cuantitativo domina una estrategia de ganancias exclusiva, mientras que otro posee datos valiosos sobre el sentimiento del mercado. Ambos quieren colaborar, pero temen revelar sus cartas primero. Esta es la clásica paradoja de las "islas de datos": ¿cómo lograr una colaboración confidencial en una cadena de bloques transparente?

La clave para resolver esto radica en la aplicación combinada de cifrado homotético completo (FHE) y pruebas de conocimiento cero. Imagínese que un agente de IA puede poner sus datos en un "sobre" cifrado y enviarlo a la red. La maravilla es que los nodos de validación no necesitan abrir el sobre para realizar cálculos matemáticos y verificaciones lógicas en su contenido.

¿Pero cómo funciona exactamente? Por ejemplo, para verificar si "la estrategia de trading obtuvo una rentabilidad superior al 20% el año pasado", el nodo puede ejecutar algoritmos directamente sobre los datos cifrados, obteniendo un resultado cifrado de "sí" o "no", acompañado de una prueba de conocimiento cero como sello de confianza.

Las ventajas son evidentes: los agentes de IA pueden demostrar sus capacidades y el valor de sus datos al mundo, sin revelar secretos esenciales. Los robots de trading pueden probar que poseen información privilegiada sin divulgar detalles específicos; los agentes de préstamos pueden demostrar su puntuación de crédito sin hacer pública su historial de transacciones.

Este diseño hace que la cadena de bloques se convierta en un árbitro neutral y un centro de intercambio de información, permitiendo que la privacidad y la transparencia finalmente puedan coexistir en armonía.