Explorer la révolution de l'IA dans Web3: IA décentralisée, propriété des données et voie à suivre

Le 2 mai, Dubaï a accueilli le Conférence Hack Seasons , où des experts de renom se sont réunis pour explorer la manière dont la vague de l'IA transforme le développement de la blockchain et l'interaction utilisateur. Sous la direction de Tomer Sharoni, cofondateur et PDG de Adressable , le panneau featured leaders de l'industrie, dont Evgeny Ponomarev de Réseau Fluence , Mark Rydon de Aéthir , Ramkumar de Grand livre ouvert , et Michael Heinrich de Laboratoires 0G La discussion a porté sur l'essor des agents autonomes, des applications décentralisées alimentées par l'IA (dApps) et des avancées en matière de sécurité et d'analyse des données, soulignant la manière dont l'IA transforme Web3 infrastructures et gouvernance, et examiner les futures frontières de cette convergence.

L'une des questions centrales portait sur la prédominance actuelle des modèles d'IA centralisés, qui reposent sur des données et des ressources de calcul fermées, ainsi que sur des incitations restreintes. Les intervenants ont identifié la décentralisation comme un moyen de surmonter ces limites. 

En identifiant les principaux problèmes de l’IA aujourd’hui, ils ont souligné que Web3 L'IA peut contribuer au développement de l'IA en permettant des processus de collecte et d'étiquetage de données plus inclusifs. La capacité à collecter de nombreuses ressources et à permettre aux utilisateurs d'utiliser ce dont ils ont besoin constitue un autre problème nécessitant une attention particulière. La vérifiabilité des composants de l'IA pose également des défis, tout comme le manque de rémunération des utilisateurs pour les données qu'ils fournissent. Les incitations crypto-natives offrent ici une opportunité potentielle de récompenser les contributeurs de manière transparente. Parallèlement, l'accès limité aux GPU, moteurs essentiels de l'IA, constitue un défi majeur en matière d'infrastructure. Ce problème souligne l'urgence de démocratiser l'accès aux ressources informatiques pour garantir une participation plus large.

L'infrastructure décentralisée comme voie vers des systèmes d'IA transparents, vérifiables et fiables

Restaurer la confiance dans les systèmes d'IA est un autre enjeu essentiel, notamment dans un contexte où les décisions sont de plus en plus opaques. La décentralisation apporte donc une visibilité sur les données et le comportement des modèles. 

Les couches de stockage décentralisées, par exemple, peuvent établir la provenance des données dès leur entrée dans le système, permettant ainsi aux utilisateurs de retracer leur origine et leurs modifications. Sur le plan opérationnel, l'alignement des modèles en temps réel grâce à des mécanismes d'incitation et de pénalité basés sur la blockchain, comme le slashing, ouvre la voie à une gouvernance dynamique du comportement de l'IA, créant des systèmes à la fois vérifiables et adaptables.

Débloquer la prochaine frontière de l'IA : la propriété dans les modèles d'IA décentralisés

Un autre point important de discussion a porté sur l'attribution des données et l'assurance qualité. Si la plupart des grands modèles linguistiques (LLM) actuels sont entraînés à partir de données collectées publiquement, les intervenants ont souligné que les ensembles de données les plus précieux sont détenus par des particuliers et des entreprises possédant des connaissances spécifiques à un domaine.

Openledger, par exemple, vise à permettre aux particuliers et aux organisations de créer des modèles sur mesure pour des secteurs comme la santé et le e-commerce en exploitant ces ensembles de données spécialisés. Son cadre permet aux contributeurs de conserver la propriété de leurs données tout en bénéficiant d'attributions et de récompenses. Openledger offre notamment un mécanisme permettant de tracer les données ayant contribué à des résultats d'IA spécifiques, un niveau de transparence que la plupart des LLM actuels n'offrent pas.

De l'automatisation des transactions en chaîne à l'alimentation des économies crypto-natives : quel avenir nous attend ?

Interrogés sur les idées les plus prometteuses dans le domaine de l'IA susceptibles de se concrétiser prochainement, les intervenants ont souligné le potentiel des agents d'IA pour réaliser un large éventail de tâches humaines. Parmi les exemples évoqués figuraient les nœuds d'alignement d'IA, capables d'agir comme une force de police naturelle en détectant les empoisonnements de données et les attaques par porte dérobée. De plus, les intervenants ont souligné le rôle de l'IA pour libérer les humains des tâches routinières et améliorer l'efficacité.

Les intervenants ont projeté que dans les trois à cinq prochaines années, une grande partie des transactions en chaîne pourraient être exécutées par des agents d'IA autonomes, une évolution particulièrement pertinente pour l'espace des crypto-monnaies, caractérisé par une spéculation et des échanges rapides.

Une autre idée notable est que l’IA pourrait être utilisée pour optimiser tout, du développement de logiciels à la finance décentralisée (DeFi) stratégies. À mesure que l'IA évolue, le potentiel de création d'organisations et de modèles financiers entièrement nouveaux, basés sur les cryptomonnaies, s'accroît, alimentés par des algorithmes écrits et optimisés par l'IA elle-même. Dans ce nouveau paradigme, les cryptomonnaies peuvent servir non seulement d'outils de spéculation, mais aussi de capital natif pour l'économie pilotée par l'IA.