Una reciente avalancha de aplicaciones construidas sobre la API GPT-4 de OpenAI tiene a la comunidad criptomoneda zumbando con diseños hacia el desarrollo de un bot de trading de criptomonedas totalmente autónomo y autocorregible.

Dos de estas aplicaciones, apodadas "BabyAGI" y "AutoGPT", han recibido especial atención por parte de muchos usuarios que intentan crear aplicaciones de comercio de criptomonedas sobre ellas.

La gran idea que subyace en ambas aplicaciones es la gestión de tareas para GPT-4. Actualmente, GPT-4 destaca en el procesamiento del lenguaje natural, como demuestra la utilidad demostrable de la interfaz ChatGPT, pero no tiene capacidad de memorización.

Las aplicaciones construidas sobre la API de GPT se limitan básicamente al uso en una sola sesión, lo que significa que el modelo no puede recordar información de interacciones anteriores. Esto tiene que ver con la cantidad de datos (denominados "tokens") que requieren las consultas individuales y con la tendencia de GPT a alucinar, un problema que se hace cada vez más patente a medida que aumenta el número de tokens.

Básicamente, los usuarios empiezan de cero cada vez que consultan la máquina. En términos de construcción de una aplicación de comercio de criptomonedas capaz de autocorrección y análisis historiográfico - ajustándose a las condiciones del mercado en tiempo real, manteniendo al mismo tiempo las tendencias a corto y largo plazo en el punto de mira - esto significa que incluso el bot más robusto construido sobre la API de GPT normalmente requeriría una fuerte supervisión humana.

Es posible que algunos desarrolladores astutos hayan descubierto un posible método para sortear estas limitaciones mediante la creación de aplicaciones que aprovechen la capacidad de GPT para generar código y conectarse a fuentes externas.

Hemos visto una buena cantidad de bots de trading, pero el objetivo de estas aplicaciones en particular va más allá de la simple automatización de la agregación de noticias de criptomonedas o de enseñar a un agente de aprendizaje automático a reconocer la caída.

AutoGPT, por ejemplo, utiliza GPT-4 para generar código y luego explota GPT-3.5 como lo que parece ser un espacio de memoria artificial virtual en el que la información se combina y pasa de uno a otro.

Otra iniciativa, BabyAGI, combina GPT-4 con LangChain, un marco de codificación, y Pinecone, una base de datos vectorial, para generar nuevos agentes que completen tareas complejas sin perder de vista el objetivo original. 

Ambas aplicaciones podrían servir de base para una aplicación de inteligencia artificial multiagente capaz de gestionar una cartera de criptomonedas de arriba a abajo con sólo dar instrucciones en lenguaje llano.

Aunque parece que ninguna de las dos aplicaciones se diseñó específicamente pensando en el mercado de criptomonedas, hemos visto varios esfuerzos en las redes sociales y en GitHub para adaptar una o ambas al comercio autónomo.

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