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MIT demuestra la inocencia de Bitcoin con Inteligencia Artificial: de 200.000 transacciones, 98% son legales

El equipo de investigación sobre Inteligencia Artificial analizó 200.000 realizadas con Bitcoin para determinar la legalidad de las mismas.

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Esta noticia esta relacionada a un tema que exponíamos mayormente el año pasado, cuando los reguladores se mostraban más escépticos con respecto a las criptomonedas, alegando que por su cualidad de ser descentralizadas y fuera de regulaciones, sería un incentivo e impulso para realizar transacciones ilegales por el mundo, por lo cual rechazaban a las mismas. Como hemos podido observar en otros artículos, esta idea se ha ido disipando, con reguladores más receptivos con respecto a las criptos.

Sin embargo, es conocido que aún existen personas que tienen esa opinión antigua con respecto a las criptos, argumentando que la mayoría de las transacciones realizadas con estas son para fines dañinos, ilegales y prohibidos; cabe destacar que al momento de argumentar sus ideas comentan que no tienen pruebas, por lo que se basan en especulación.

Hoy el MIT quiso resolver el dilema desde la raíz, mediante el análisis de las transacciones realizadas con las criptomonedas. Su investigación consistió en analizar 200.000 transacciones, utilizando como referencia a la criptomoneda original, Bitcoin. Además, como es humanamente imposible que una persona analice esta cantidad de datos, utilizaron una Inteligencia Artificial para realizar el trabajo. La firma de análisis de Blockchain Elliptic colaboró ​​en el proceso.

El estudio del grupo detalló cómo los investigadores del MIT-IBM Watson AI Lab, siendo la rama IA de la institución, utilizaron el software de aprendizaje automático para analizar 203,769 transacciones de nodos de Bitcoin por un valor de aproximadamente $ 6 mil millones en total. La investigación exploró si la inteligencia artificial podría ayudar a los procedimientos actuales contra el lavado de dinero (AML).

Solo el 2% de las transacciones en el conjunto de datos se consideraron ilícitas como parte del trabajo inicial de Eliptic. Mientras que el 21% se identificó como legal, la gran mayoría de las transacciones, aproximadamente el 77%, permanecieron sin clasificar.

Para ser claros, el 2 por ciento proviene de un conjunto que anteriormente no era público y la cifra fue simplemente afirmada por el análisis de los investigadores del MIT. El punto de datos está en línea con un estudio de la firma de análisis competitiva Chainalysis, que estimó que solo el 1 por ciento de las transacciones de Bitcoin en 2019 se asociaron con actividades ilícitas.

Dado que Elliptic es frecuentemente contratado por las agencias policiales de todo el mundo para identificar actividades ilegales usando criptomonedas, esta investigación tuvo como objetivo identificar patrones que pueden ayudar a distinguir el uso ilícito del uso legal de Bitcoin, especialmente entre personas no bancarizadas u otras entidades desconocidas.

“Un gran problema con el cumplimiento, en general, son los falsos positivos. Una gran parte de esta investigación es minimizar el número de falsos positivos ”, dijo el cofundador de Elliptic, Tom Robinson. «El hallazgo clave es que las técnicas de aprendizaje automático son muy efectivas para encontrar transacciones que son ilícitas».

En ocasiones, agregó Robinson, el software fue capaz de encontrar patrones que serían difíciles de describir pero que aún coincidían con entidades conocidas, basándose en datos preexistentes de mercados de redes oscuras, ataques de ransomware y otras investigaciones criminales.

Después del estudio académico, Elliptic hizo público el mismo conjunto de datos para alentar las contribuciones de código abierto.

«En el lado de AML, estamos compartiendo nuestros primeros experimentos con expertos en dominios para solicitar comentarios», dijo el investigador del MIT Mark Weber y agregó: «También esperamos que el lanzamiento de Elliptic Data Set inspire a otros a unirse al esfuerzo para ayudar a que nuestros sistemas financieros sean más seguros mediante el desarrollo de nuevas técnicas y modelos para AML».

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Jean Pierre Oliveros

Soy estudiante de economía, interesado en la innovación y desarrollo tecnológico, siempre fiel a que mañana será un mejor día.

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