Traducción al español de “Decentralizing social media: a conversation with Ben Goertzel and Charles Hoskinson”
Publicado por Eric Czuleger en el blog de IOHK el 4 de Febrero de 2021
Enlace a la versión doblada al español
CH: ¿De dónde sacamos los datos de entrenamiento? Lo que estaba pensando es cómo entrenar a un agente así.
BG: Me refiero a que va a entrar en los teléfonos inteligentes que usamos todo el día, ¿verdad? Así que el día de entrenamiento que Google y Amazon, entre otros, están utilizando, ¿de dónde viene? Viene de todos nosotros. En principio, se puede descargar la mayor parte de lo que Google está basando sus datos de entrenamiento en vos, pero muy pocos de nosotros lo estamos haciendo. No lo estamos usando, ¿verdad? Así que, quiero decir, claramente necesitas todos los datos que estás usando para interactuar con los dispositivos y con la gente todo el día. Es decir, necesitas que esos datos estén en un mundo de datos seguros que te pertenezcan y estén controlados por ti, donde confíes en que están siendo gestionados y seguros. Sí, pero tenemos que profundizar un poco más. Quiero decir, no es sólo el uso de la interacción. Tendrías que mostrar claramente un ejemplo de sesgo de confirmación hasta el punto de que un modelo de ML fuera capaz de entenderlo. ¿Y cómo se hace eso de forma no supervisada?
BG: Lo mostramos todo el tiempo, ¿verdad? Y me refiero a que si la IA tiene una visión de mucha gente, quiero decir, incluso aquellos de nosotros que somos especialmente inteligentes en algunos aspectos y nuestras interacciones sociales y emocionales humanas básicas, hay mucho que hacemos, que es lo mismo.
Interacciones emocionales. Hay mucho que hacemos, que es lo mismo que mucha otra gente está haciendo, ¿verdad? Como en la forma de interactuar con un empleado frente a una pareja romántica o un amigo o alguien que está discutiendo con vos. Creo que el tipo de meta juegos de diálogo y los meta juegos de diálogo interno que la gente está jugando, están dentro del alcance de la actual tecnología avanzada de neuro IA para reconocer es sólo que eso no es en lo que se está centrando. Lo que se está enfocando es el reconocimiento de patrones sutiles y quién va a hacer clic en qué anuncio. No necesitas decir eso para predecir quién va a hacer clic en qué anuncio de la manera más concisa y efectiva. No te importa. ¿No es así?
Es sólo un problema de principio que la industria tecnológica no está tratando de resolver actualmente, pero sí, tienes razón. Tú te centras en la parte de la IA y yo en la de blockchain. Pero en realidad, los necesitas porque supongo que la parte del otro es más difícil porque entendemos cómo resolver nuestra parte. Pero quiero decir, necesitas a ambos. Es decir, se necesita un ecosistema de datos seguro y escalable, que respete la soberanía de los datos y que sirva para alimentar asistentes virtuales inteligentes que realmente sirvan a la persona a la que asisten, es la directiva principal. Además de este análisis de datos a gran escala que realmente entiende lo que está pasando con cada uno de nosotros de una manera que le permite ayudarnos realmente.
Porque, ¿qué es dar a una persona lo que quiere? ¿Significa gratificar su impulso más intenso a corto plazo en cada momento? ¿O significa darle lo que quiere en una especie de equilibrio a lo largo de múltiples escalas de tiempo? Que es en múltiples niveles de nuestro ser, que es lo que intentamos hacer con nuestra familia y nuestros amigos humanos. Y las IA, están ridículamente lejos de esforzarse por darnos lo que queremos y en el sentido más profundo del momento.
CH: Correcto, bueno, la razón por la que me centraba en la parte de IA es que la mayor parte, la parte de la blockchain, la ingeniería de incentivos depende en gran medida de los usuarios y de los agentes dentro del sistema. Y por eso decimos: “Vale, ¿cómo incentivamos a la gente para que supervise y cuide los datos y los agentes de forma que consigamos más diálogo y obtengamos una gran moderación?”. La forma ideal sería, si tomas camarillas que son disjuntas y las pones en el sistema, entonces el flujo de ideas comienza a ocurrir entre ellas. Y con el tiempo convergerán en una especie de gran medio moderado.
Así que puedes tomar a una persona muy extremista y, o bien el sistema actúa como si tuviera un sistema inmunológico y la expulsa, o bien ese nodo, con el tiempo, se modera. Los incentivos del sistema tienen que estar diseñados así. La razón por la que tenemos tantos problemas en mi opinión con Facebook y Twitter es que en realidad tiene el incentivo contrario. Se obtienen más clics y más interacción cuanto más polarizada está la gente. Así que el sistema está construido de manera que polarice a la gente lo más posible y así dividirla lo más posible. Porque en realidad está aumentando los ingresos.
BG: Creo que es un problema más fácil de resolver. La justa indignación y la gloriosa sensación de ser aprobado por los de tu grupo interno y de indignarse conjuntamente con los del grupo de al lado. Esta es una emoción realmente fácil de manipular con la gente. Es una especie de fruta colgante baja. Y hasta cierto punto estas redes implícitamente se atascaron en la manipulación de esta fruta que cuelga bajo porque era la forma más fácil de mantener a la gente mirando su aplicación. Quiero decir, al igual que Internet se instaló en el porno con el amor. Porque esa es una forma de baja complejidad algorítmica para mantener a la gente mirando algo, es mostrarles cuerpos desnudos. Así que, si algo daría un mayor beneficio e incluso conseguiría que la gente empezara su sitio por más tiempo a largo plazo, pero no es un problema tan simple, como que se pasa por alto en el bucle de tratar de lograr incrementalmente estas métricas más y más cada mes.
Y lo que es interesante es que la idea de que la reorganización de la configuración de la pila de tecnología como vos sugeriste en el comienzo de la conversación, reorganizando la pila de tecnología para que los protocolos están separados de las aplicaciones y, a continuación, los modelos de IA y las herramientas utilizadas para crear los modelos de IA e inspeccionar los modelos de IA, también están separados de las aplicaciones. Es decir, reorganizando las cosas de esta manera, se abre la dinámica de todo el ecosistema de una manera que creo que tiene probabilidades decentes de conducir a la evolución de las herramientas de medios sociales que dan a la gente lo que quieren en un sentido más profundo. Y al hacerlo, están creando redes de comunicación entre las personas que no se centran enteramente en una especie de gratificación inmediata del ego y el remojo de las rivalidades intertribales y demás.
Porque todas estas cosas buenas y hermosas a las que aludimos, existen en internet ahora mismo. Existen en Internet ahora mismo. Hay amor, hay compasión, hay una verdadera conexión entre personas con puntos de vista políticos rivales o de diferentes tribus históricas y así sucesivamente. No es que no seamos capaces de eso o que no exista. La gente es capaz de establecer increíbles conexiones profundas con otras personas y de tener una increíble autoconciencia y elevación de su propia conciencia. Es sólo que se necesitan redes que fomenten esto en lugar de intentar aplastarlo y canalizarlo hacia el tribalismo y la gratificación inmediata del ego. Y, por supuesto, ni tú ni yo ni nuestros equipos vamos a construir todos los sistemas que resuelvan este problema. Así que vas a crear el ecosistema y el conjunto de herramientas en el que van a surgir las soluciones.
CH: Correcto. Bueno, ese es el punto de la ingeniería de incentivos, es que es el empuje inicial. Y como no hay fricción que te frene, tiendes a acelerar y finalmente llegas a un gran lugar. Quiero decir, Bitcoin obviamente tiene su ingeniería de incentivos correcta. Y pasaron de un solo minero a almacenes de mineros en todo el mundo. Y ahora este sistema colosal. Podemos discutir sobre el consumo de energía, pero ese modelo era bastante competitivo hasta el punto de crear un ecosistema de un billón de dólares. Así que a menudo pienso: “Bueno, ¿qué incentivos necesitamos?” Y tenemos una especie de tres conjuntos de cosas distintas que tenemos que lograr al mismo tiempo si la red va a ser sustentable y útil para la sociedad.
Una de ellas es que te gustaría que la información estuviera comisariada, que pudiera separar claramente la realidad objetiva del análisis subjetivo de la misma y dar a la gente un conjunto diverso de puntos de vista y entender que las cosas tienen matices. Así que si consiguen eso, entonces te deshaces de las noticias falsas. También se consigue cierto consenso en la red de hechos básicos. Porque ahora mismo vivimos en una realidad en la que la gente ni siquiera se pone de acuerdo en cosas básicas. Algunas personas creen que el coronavirus es un engaño. Algunos piensan que las vacunas están envenenadas, etc., etc. Así que hay realidades disímiles en las que la gente se encuentra. Antes teníamos un conjunto de hechos. Estábamos de acuerdo en eso. Pero luego nuestra interpretación de lo que significan…
BG: Es cierto. Mucha gente creía realmente que Donald Trump tenía la mayor cantidad de gente en su inauguración, y el New Yorker manipuló esas imágenes. Y, por supuesto, a veces los principales medios de comunicación pueden haber distorsionado algo sobre Trump, pero la cosa es que eso es como una imagen, ¿no? Y la gente no creyó la fotografía, creyó que la fotografía era falsa. Y cuando estás en ese punto en el que la gente no se cree las fotografías, entonces es muy difícil. Entonces tienes que estar en el terreno allí, observándolo en una especie de estado mental muy claro para creer algo.
Así que, quiero decir, ni siquiera soy un realista o materialista fundamentalmente. No sé si existe una realidad objetiva. Pero lo que la gente está haciendo es que no está pensando de una manera clara y coordinada sobre esta creencia que tienen o esta cosa que les han dicho. ¿En qué evidencia se basa? ¿Cuál es el proceso para fundamentar la abstracción o la afirmación en la evidencia? Ese proceso está roto. Y en parte es por la IA y las herramientas informáticas avanzadas. Porque puedes hacer una falsificación profunda. Quiero decir, es realmente difícil decir si este video es Goertzel y Hoskinson o es un falso profundo de Goertzel y Hoskinson puesto por alguien para trollear a todos nosotros. No es inmediato ver para creer para decir que hay que pensar.
CH: Oh, sí. Como el Colisionador, George Lucas, las falsificaciones profundas son extraordinarias. Y eso es tecnología de última generación. Hacia dónde se dirigen dentro de unos años va a ser socialmente muy perjudicial porque tendrás estos simulacros perfectos de figuras importantes y se dirán y harán cosas terribles. Así que esa es la primera parte, la curación.
BG: Necesitas la red social para distinguir la mentira de la realidad. Así que si la red social está rota, entonces no puedes distinguirla porque no puedes distinguirla mirando, sólo puedes distinguirla por lo que lees y lo que otros dicen, ¿verdad?
CH: Sí. Y creo que por eso están desactivando proactivamente a la gente y controlando el flujo de información porque hay un terror político sobre las consecuencias de las falsificaciones profundas y lo que van a hacer para el diálogo.
BG: Sí, el punto al que van a llegar.
CH: Sí. Pon un alfiler en eso porque hay dos puntos más. Así que, como he mencionado, el primero es sólo la curación de la información en sí. Y ponerla de manera que promueva en lugar de silenciar el flujo de ideas, la calidad de las ideas, la separación de la realidad objetiva de la realidad subjetiva. Y luego, cuando estás buscando en el subjetivo para darle un espectro de puntos de vista, casi como un gráfico de Nolan de próxima generación para mostrar diferentes puntos de vista.
Bien, entonces en segundo lugar está claro que existe una economía de datos. Y el capitalismo de la vigilancia no es sólo un término bonito. Es una economía multimillonaria, tal vez de un billón de dólares. Es muy valiosa para la sociedad en ciertos aspectos. Te permite microfocalizar a la gente. Te permite tener un comercio más libre de fricciones. Llevas los productos adecuados a las personas adecuadas. Así que hay un gran modelo de publicidad y eso no debería desaparecer, pero debería respetar la privacidad del individuo.
Así que han habido muchos intentos de explorar mejores modelos de publicidad como con Brave y BATs, por ejemplo. Creo que cualquiera que sea la red social que se cree, tiene que ir en esa dirección particular en la que la gente sea capaz de monetizar sus datos y preservar su privacidad, y realmente obtener una parte de los beneficios de las interacciones que tienen. Y luego el tercer objetivo de diseño tiene que ser que la infraestructura en sí misma es terriblemente cara de mantener. Quiero decir, estás hablando de petabytes de datos. Todos estos sistemas tienen N al cuadrado más interacciones. Y así, cuando tu red social llega a mil millones de personas, esa complejidad cuadrática se vuelve muy difícil de curar y gestionar. Así que el costo computacional de esa infraestructura, hay una razón por la que Google es tan grande y Amazon es tan grande y Facebook es tan grande.
Así que de alguna manera tienes que averiguar cómo subvencionar un sistema distribuido descentralizado para curar y almacenar toda esa información. Y hay que hacer que los datos y los usuarios sean un actor económico, o se les elimina si no contribuyen lo suficiente al sistema. Y aún no hemos descubierto cómo hacer eso en un sentido mucho más simple con contratos inteligentes y estos grandes sistemas.
Quiero decir, ves cosas como IPFS y Gollum y otros intentos de distribuir la red y los datos y el almacenamiento. Pero si esos protocolos son imperfectos, y cuando hablas de una red social, hablas de gente publicando videos, todos los días, videos de 4k. Hablas de gente que publica fotos todos los días, a veces cientos de ellas, millones de interacciones significativas, incluso una pequeña camarilla. Si tomas una familia extensa, eso va a ser más de un mes, probablemente un millón más de interacciones de varias cosas de gustos y pulgares arriba. Y luego estás añadiendo estos agentes inteligentes que también tienen que hacer una enorme cantidad de procesamiento de forma regular. Y esos agentes van a ser cada vez más sofisticados y van a interactuar mucho con ellos. Así que tienes que hacer que gran parte de eso sea manejado por los bordes, el usuario final.
BG: Sí, sí, sí, absolutamente. Y eso es difícil. Es decir, hemos estado trabajando en eso con un proyecto llamado NewNET, que se desprende de SingularityNET. Y creo que entendemos mucho acerca de la arquitectura que tiene que estar allí y sobre este tipo de algoritmos de aprendizaje de la máquina dividida para este tipo de infraestructura de hardware. Pero hay mucho trabajo por hacer allí. Hay un montón de vías para la inter-operación de NewNET, SingularityNET, y Cardano allí. Pero quiero decir que es difícil. Es difícil hacer ciencia informática e ingeniería de software. Y por otro lado, obviamente Google y Amazon y Microsoft han resuelto un montón de problemas de ingeniería de software a gran escala realmente difíciles, diferentes. Pero creo que con una fracción del esfuerzo que ellos ponen, creo que podemos resolver ese problema.
CH: Sí, están engañando porque siempre tienen un tercero de confianza. Y eso simplifica enormemente su protocolo.
BG: Su problema es más fácil. Este es un problema más difícil. Pero por otro lado, tanto la informática como el hardware han avanzado mucho desde que empezaron a hacer lo que están haciendo. Pero sí, el aspecto de la ingeniería de incentivos, el aspecto del diseño de incentivos es bastante crítico y bastante fascinante y existe para los usuarios finales y también sólo dentro de la comunidad de desarrolladores. Porque quiero decir, lo que se ve ahora es la mayoría significativa de PGS de IA, y vamos a trabajar para estas grandes empresas de tecnología. O bien, crear una empresa nueva, que luego es adquirida por una de estas grandes empresas tecnológicas. Así que las estructuras de incentivos de los usuarios finales y de los desarrolladores se han canalizado. Se han canalizado en torno a estas grandes empresas de tecnología, que es un logro increíble. Me sentiría orgulloso de haber creado una de ellas. Por otra parte, no es óptimo, pero está haciendo el curso de la sociedad.
Y quiero decir, esto es una cosa que me interesa, en nuestra propia colaboración en los próximos años. He estado trabajando con mi equipo en SingularityNET para diseñar un plan tentativo de cinco años sobre cómo desplegar y hacer crecer SingularityNET en la plataforma Cardano. Es decir, parte de esto implica el token AGI, el nuevo AGI en el token ada que estamos trabajando para lanzar como una nueva versión de Singularity AGI token. Porque necesitamos que el token AGI sea el tipo de mecanismo de incentivo adecuado, en gran medida en el backend. Para los desarrolladores de algoritmos de IA y para los desarrolladores de aplicaciones de IA que están construyendo estas aplicaciones en el backend de la IA, se necesita que la incentivación funcione bien para crear los sistemas que crearán las estructuras de incentivos adecuadas para los usuarios finales.
Y creo que cosas como el Programa Catalyst dentro de Cardano o un paso muy interesante allí. Quiero decir, donde en Catalyst los miembros de la comunidad votan democráticamente con algunos mecanismos de democracia líquida, qué proyectos de Cardano deben obtener algunos tokens. Y he estado observando y participando ahora, y luego en las discusiones de Catalyst. Y quiero hacer algo muy parecido con algunas dimensiones añadidas, para SingularityNET en Cardano para fomentar la comunidad y ampliar la comunidad para construir aplicaciones de IA en nuestra red descentralizada compartida. Porque necesitas las estructuras de incentivos adecuadas en todos estos niveles diferentes y necesitan coordinarse juntos, lo cual es difícil. Pero creo que Tokenomics te da una especie de ventaja sobre lo que tienen las grandes empresas tecnológicas porque es más fácil de programar y es más flexible que el dinero y las opciones de compra de acciones y los mecanismos de incentivos que tienen.
CH: Bueno, lo que es tan bueno de Catalyst es que a finales de este año, va a haber al menos probablemente un valor de 100 millones de dólares que está disponible para la comunidad. Y la asociación con IdeaScale es sólo el principio. Seguimos añadiendo más y más empresas para que nos ayuden a construir una comunidad de votantes productiva, porque no se trata sólo de la participación en bruto. Así que decimos, "Hey, creo que alrededor de 2, 3% de los titulares de ada son en este momento en IdeaScale, porque es todavía una especie de forma beta. Nuestro objetivo es conseguir que el 50% antes de que finalice el año. " Pero entonces estábamos tratando de identificar lo que significa la participación significativa…
Porque yo diría que el sistema electoral estadounidense no tiene ningún sentido. Simplemente te presentas y votas, pero si has pasado horas pensando cuidadosamente en ello, o simplemente has votado al azar, realmente no importa. Y el sistema no lo diferencia. Así que terminas con resultados muy pobres y una ignorancia racional y una carrera hacia el fondo, efectivamente. Por lo tanto, la participación significativa es algo que definitivamente nos interesa mucho. Y nuestra hipótesis es que eso va a conducir a resultados de financiación significativamente mejores. Así que nuestro rendimiento de la intención es bastante bueno para el sistema.
Pero lo que es genial de estos tesoros en general, como que te da esta cosa M y M mantenimiento y moonshots. El mantenimiento significa que puedes mantener el sistema tal y como está, e iterar y perfeccionar y evolucionar, y “moonshots” significa que tienes suficiente dinero para perseguir una investigación de alto riesgo y alto rendimiento. Y la mayoría de las grandes sociedades lo hacen a través de algún vehículo. Puede ser el programa Horizons, la Unión Europea, o puede ser DARPA en los Estados Unidos, donde dicen: “Muy bien, vamos a tirar un montón de dinero en algunas cosas locas”. Y lo más probable es que no todo vaya a funcionar. De hecho, rara vez conseguimos exactamente lo que queremos, pero de vez en cuando, conseguimos cables de fibra óptica y satélites e Internet, y conseguimos coches autoconducidos, y conseguimos CALO y estas otras cosas geniales.
El valor de cualquier DApp que venga a Cardano es que se consigue reutilizar la pila de Catalyst en algún momento, y entonces se puede empezar a entretener, “Bueno, ¿qué aspecto tiene un sistema de tesorería dentro de nuestro ecosistema?” Así que, miremos tres, cinco años en el futuro, y digamos que SingularityNET ha conseguido una gran adopción. Hay toneladas de volumen de transacciones. Podrías poner un pequeño impuesto en cada transacción que puede ir a un sistema de tesorería para todos los titulares de IAG. Y de repente, ahora tienes un mini Catalyst sólo para IAG, y puedes seguir tu propia estrategia M y M. Así que una parte puede decir: “Oye, sólo queremos añadir más agentes y más capacidades”, y la otra parte puede decir: “Vamos a abordar un problema súper difícil en el espacio de la IA”. Y es realmente arriesgado ir a perseguir ese problema. Puede ser el Santo Grial IAG, o podría ser un subconjunto de eso o un subconjunto de composición donde se puede descomponer ese problema a una colección de subproblemas, y estás resolviendo uno de ellos. Y si fallas, no pasa nada. Y si tienes éxito, esa solución vive en el dominio abierto, y no está controlada por una empresa. Está controlada por un protocolo, por lo que es accesible en todas partes.
BG: Así que con lo que estamos planeando ahora con una cierta cantidad de tokens IAG ADA, creo que podemos hacer algo basado en Catalyst que puede ayudar a conseguir desarrolladores de IA en la plataforma SingularityNET en Cardano y puede ayudar a construir tanto la IA estrecha aplicada en dominios desde los medios sociales a la medicina, a DeFi, así como otros componentes hacia IAG. Pero también hay cosas mucho más grandes. Si lo piensas, estamos compitiendo con estas compañías de un billón de dólares, así que, eventualmente, necesitamos hardware personalizado para la IAG descentralizada. Si hay suficiente uso, como dices, una modesta cuota de uso puede impulsar la financiación de la investigación basada en Catalyst. Y quiero decir, podrías financiar el diseño y la creación de prototipos de chips IAG descentralizados, ¿verdad?
Quiero decir, en última instancia, tenemos que sembrar estos procesos de crecimiento económico exponencial hasta el punto de que haya más riqueza en el ecosistema de IA descentralizada que en el ecosistema de la IA centralizada, lo que suena muy fantasioso ahora. Pero soy mucho más viejo que tú. Soy lo suficientemente viejo como para recordar las empresas de computadora eran Honeywell, ¿verdad? Nadie creía que las empresas de PC fueran a suministrarles, y mucho menos las empresas de Internet como las agencias de publicidad online. ¿Verdad? Pero así es como van las cosas. Y quiero decir, de la misma manera, el potencial de los efectos de red y el crecimiento exponencial basado en los mecanismos de incentivos adecuados en múltiples capas. El potencial está ahí para que un ecosistema de IA descentralizado crezca mucho más que las actuales empresas de un billón de dólares. Sólo hay que ver los procesos de crecimiento adecuados. Y creo que, entre nuestras comunidades y bases de código, somos capaces de ver cuáles son ahora mismo, pero, por supuesto, conseguir que esa siembra funcione implica un sinfín de difíciles subproblemas, tanto tecnológicos como humanos.
CH: Sí. Bueno, ese es el valor del comercio. Bob hace la lanza, y Alice hace la cuerda. Así que una de las cosas en las que intentamos centrarnos en Cardano es en abstraer los conjuntos de herramientas y las capacidades del protocolo para que cada DApp que venga pueda reutilizarlo, y no tenga que ser un experto en la materia.
BG: Eso es lo que me hizo enamorarme de Cardano en primer lugar. Es como, esto es realmente una arquitectura de software razonable, ¿verdad? Quiero decir, estás utilizando la programación funcional. Estás dividiendo las cosas en piezas. Así que si quiero tomar algún algoritmo de IA y hacer que haga encriptación homomórfica o computación multipartidista, para que se ejecute de una manera segura y escalable, no necesito escribir todo ese código yo mismo. En realidad hay herramientas dentro de la infraestructura de la blockchain que son útiles como código cuando estás en el nivel de la IA. Quiero decir, Ethereum es súper genial. El lanzamiento de los contratos inteligentes en el mundo fue un hito, pero quiero decir, la base de código de Ethereum no es así. No hay nada ahí que vayas a referenciar o utilizar dentro de tu capa de IA segura.
CH: Bueno, el modelo de computación está mal. Tiene un estado global, por lo que no puedes crecer más allá de una cierta cantidad.
BG: Se supone que es un ordenador mundial, pero no puedes construir un ordenador mundial funcional de esa manera.
CH: No. Tienes que ir de lo global a lo local. Y entonces tienes muchos problemas en ese modelo. De hecho, acabamos de tener una conferencia esta mañana con Manuel Chavravarty en la que se habla de las diferencias entre el modelo UTXO extendido y el modelo de estilo Account de Ethereum. Y publicaremos ese vídeo probablemente la semana que viene, pero es tan evidente que aunque es una gran prueba de concepto, el sistema… Primero, no puede escalar. Y en segundo lugar, el uso de otras utilidades llega a los mismos recursos para todo. Así que si usted está usando un sistema de votación, o estás utilizando una moneda estable o un DEX, todo viene de un conjunto de recursos finitos. Así que si uno de esos recursos se consume en exceso por Crypto Kitties, hace que todos los demás recursos del sistema sean más caros. Y ese es un modelo extraño y asínico. Si Catalyst, por ejemplo, se ejecuta como una cadena lateral de Cardano… Así que digamos que tenemos toneladas de DApps bombardeando eso, usando eso para los sistemas de votación para su DApp, eso no tendrá ningún impacto en el rendimiento de la cadena principal.
BG: Un centenar de dólares en gasolina para transacciones Uniswap.
CH: Lo sé.