Décentralisation AI : un nouveau paradigme de l'intelligence artificielle propulsé par la Blockchain
L'intelligence artificielle est désormais omniprésente, nous aidant à analyser rapidement des documents, à générer des idées, à créer du contenu personnalisé et même à répondre à certaines questions sensibles. Cependant, malgré la puissance de l'IA, elle soulève également de nombreuses préoccupations.
Actuellement, les modèles d'IA dominants sont contrôlés par quelques géants de la technologie, et leur mécanisme interne d'opération est opaque. Nous ne savons pas d'où proviennent les données d'entraînement, quel est le processus de décision, et qui bénéficie des mises à jour des modèles ; les créateurs ne reçoivent souvent pas la reconnaissance et les récompenses qu'ils méritent. Les préjugés s'insinuent discrètement, tandis que les outils qui façonneront notre avenir sont manipulés dans l'ombre.
Ainsi, les gens commencent à remettre en question la direction du développement de l'IA, craignant la fuite de la vie privée, la propagation de fausses informations, le manque de transparence et le monopole de la formation et de la distribution des bénéfices par quelques entreprises. Ces préoccupations ont stimulé la demande de systèmes plus transparents, plus axés sur la protection de la vie privée et une participation plus ouverte.
La Décentralisation AI(DeAI) propose de nouvelles solutions pour résoudre ces problèmes. Ces systèmes décentralisent les données, le calcul et la gouvernance, rendant les modèles d'IA plus responsables, plus transparents et plus inclusifs. Les contributeurs peuvent recevoir des récompenses équitables, et la communauté peut décider ensemble de l'orientation de ces puissants outils. Certaines plateformes de Blockchain ont déjà commencé à fournir l'infrastructure pour construire des systèmes d'IA décentralisés équitables, qui serviront le grand public plutôt qu'une élite restreinte.
Décentralisation de l'IA : essence et différences avec l'IA traditionnelle
Actuellement, la plupart des systèmes d'IA sont centralisés, une seule entreprise contrôlant l'ensemble du processus de collecte des données, d'entraînement des modèles et de contrôle des sorties. Ce modèle n'accepte généralement pas la supervision du public, et les utilisateurs ne peuvent pas comprendre le processus de construction du modèle et les biais potentiels.
En comparaison, l'IA décentralisée adopte une architecture complètement différente. Les données sont stockées de manière décentralisée sur différents nœuds, et le modèle est gouverné collectivement par la communauté ou le protocole, avec un processus de mise à jour transparent et ouvert. Dans ce modèle, le système est construit par une collaboration publique, avec des règles claires et des mécanismes d'incitation à la participation, plutôt que contrôlé par une boîte noire fermée.
Prenons un exemple : l'IA traditionnelle est comme un musée géré par une fondation privée. Vous pouvez visiter les expositions, voire voir vos propres données utilisées, mais vous ne pouvez pas décider comment l'exposition est organisée, et vous ne serez pas reconnu ou récompensé pour vos contributions. Le processus de décision n'est pas transparent et la plupart des informations internes ne sont pas connues.
Et l'IA décentralisée est comme une exposition d'art ouverte co-construite par une communauté mondiale. Les artistes, les historiens et les citoyens ordinaires contribuent ensemble des idées, partagent des données et participent à la planification. Chaque contribution est traçable et transparente, et les contributeurs sont récompensés pour l'amélioration de l'exposition. Cette architecture aide à renforcer la protection des utilisateurs et la responsabilité, ce qui est précisément ce dont le domaine de l'IA a le plus besoin actuellement.
L'importance de l'IA décentralisée
Le mode de contrôle de l'IA centralisée pose de sérieux problèmes. Lorsque quelques entreprises détiennent le modèle, elles peuvent décider du contenu, du comportement et des droits d'accès de l'apprentissage du modèle, ce qui peut entraîner les risques suivants :
Pouvoir excessivement concentré : peu d'entreprises dominent la direction du développement de l'IA, manquant de supervision publique.
Biais algorithmique : des données et des perspectives limitées peuvent conduire à des systèmes injustes et exclusifs.
Perte de contrôle des utilisateurs : les gens contribuent des données mais n'ont pas le droit de décider de leur utilisation, et ne reçoivent pas de retour correspondant.
Innovation limitée : le contrôle centralisé limite la diversité et l'espace d'expérimentation des modèles.
L'IA décentralisée ouvre la voie à la construction de systèmes d'IA plus transparents, équitables et innovants en répartissant la propriété et le contrôle. Des contributeurs du monde entier peuvent collaborer pour façonner les modèles, garantissant qu'ils reflètent une perspective plus large. La transparence joue également un rôle clé, de nombreux systèmes d'IA décentralisés adoptant des principes open source, rendant le code et les méthodes d'entraînement publics, facilitant l'audit des modèles, la détection des problèmes et l'établissement de la confiance.
Cependant, l'IA open source n'est pas toujours synonyme de décentralisation. Les modèles peuvent être open source mais rester dépendants d'infrastructures centralisées, ou manquer de mécanismes de protection de la vie privée. Les deux partagent des caractéristiques essentielles communes telles que la transparence, l'accessibilité et la participation communautaire. Les utilisateurs peuvent participer sans renoncer au contrôle de leurs données, ce qui les rend plus susceptibles de contribuer activement et d'en tirer des bénéfices. La décentralisation n'est pas une panacée, mais elle ouvre des possibilités pour construire des systèmes d'IA plus conformes à l'intérêt public et réduire l'influence des entreprises privées.
Le fonctionnement de l'IA décentralisée
La Décentralisation de l'IA remplace le contrôle centralisé par des systèmes distribués, effectuant l'entraînement, l'optimisation et le déploiement de modèles dans un réseau de nœuds indépendants, évitant les points de défaillance uniques, améliorant la transparence et encourageant une participation plus large.
Les technologies clés qui soutiennent la Décentralisation de l'IA comprennent :
Apprentissage fédéré : permettre aux modèles d'IA d'apprendre des données sur des appareils locaux ( comme des téléphones, des ordinateurs portables ), sans télécharger d'informations sensibles sur un serveur central, mais en partageant uniquement les mises à jour du modèle. Cela protège à la fois la confidentialité des données et permet un traitement distribué.
Calcul distribué : répartir l'entraînement et l'exécution des modèles d'IA sur plusieurs machines dans le réseau, équivalant à des milliers de petits ordinateurs partageant le travail, améliorant la vitesse, l'efficacité, l'évolutivité et la résilience.
Preuve à divulgation nulle d'information ( ZKP ) : un outil cryptographique qui permet de vérifier des données ou des opérations sans révéler de contenu spécifique, garantissant la sécurité et la fiabilité des systèmes distribués.
Le rôle de la Blockchain dans l'IA Décentralisée
Un système d'IA décentralisé nécessite de coordonner les tâches, de protéger les données et de récompenser les contributeurs, la Blockchain fournit une infrastructure clé à cet égard:
Contrat intelligent : exécution automatique de règles transparentes prédéfinies, telles que le paiement ou la mise à jour de modèles, sans intervention humaine.
Oracles : en tant que pont entre la Blockchain et le monde extérieur, fournissent des informations réelles telles que des données météorologiques, des prix ou des données de capteurs.
Décentralisation du stockage : permet aux données d'entraînement et aux fichiers de modèle d'être stockés de manière dispersée dans le réseau, offrant une meilleure résistance à la falsification, à la censure et aux pannes de point unique que les serveurs traditionnels.
Certaines architectures uniques de plateformes Blockchain soutiennent ces systèmes, permettant à différents réseaux de se concentrer sur des tâches variées telles que la confidentialité, le calcul, la gouvernance, tout en maintenant l'interopérabilité. La conception modulaire rend l'IA décentralisée plus évolutive, flexible, sécurisée et efficace. Chaque composant est optimisé pour des fonctionnalités spécifiques tout en pouvant travailler de manière collaborative.
Avantages de l'IA décentralisée
L'IA décentralisée n'est pas seulement une révolution technologique, mais aussi un changement de valeurs. Elle construit un système qui incarne des valeurs humaines communes telles que la confidentialité, la transparence, l'équité et la participation, et réalise les avantages suivants grâce à la décentralisation :
Meilleure protection de la vie privée : des technologies telles que l'apprentissage fédéré, l'entraînement local sur l'appareil et la preuve à divulgation nulle de connaissance garantissent efficacement la confidentialité des données.
Transparence intégrée : un système ouvert facilite l'audit, le suivi des décisions et l'identification des biais.
Gouvernance partagée : la communauté élabore ensemble des règles, des mécanismes d'incitation et les orientations d'évolution des modèles.
Incitations économiques équitables : les contributeurs sont récompensés pour avoir fourni des données, des calculs ou des améliorations de modèles.
Réduire les préjugés : des contributeurs plus divers apportent des perspectives inclusives, réduisant les angles morts.
Une résilience accrue : pas de point de défaillance unique, le système est plus difficile à compromettre ou à fermer.
Certaines architectures modulaires de plateformes Blockchain soutiennent ces avantages, permettant à différents réseaux de se concentrer sur la confidentialité, le calcul ou la gouvernance, tout en réalisant une coopération sans faille, ce qui aide au développement à grande échelle de l'IA décentralisée, sans compromettre la sécurité, l'autonomie des utilisateurs ou la performance.
Défis et limites
Bien que le potentiel de l'IA décentralisée soit énorme, elle fait encore face à de nombreux défis :
Scalabilité : L'entraînement de modèles de grande taille nécessite une puissance de calcul massive, et la coordination distribuée peut entraîner une diminution de la vitesse ou une augmentation de la complexité.
Ressources informatiques intensives : les modèles d'IA nécessitent déjà beaucoup de ressources, et l'exécution distribuée aggrave la pression sur la bande passante et la consommation d'énergie.
Incertitude réglementaire : les différences de réglementation entre les régions sont importantes, et la responsabilité des systèmes décentralisés est complexe.
Fragmentation : un manque de régulation centralisée peut entraîner des normes non uniformes et une participation inégale.
Sécurité et fiabilité : les systèmes de confiance restent vulnérables, tels que la manipulation des données, l'empoisonnement des modèles, etc.
Expérience utilisateur complexe : la gestion des clés privées, l'opération de plusieurs interfaces et d'autres facteurs entravent la diffusion.
Ces problèmes existent réellement, mais ne sont pas insurmontables. Certaines architectures modulaires des plateformes Blockchain offrent une sécurité partagée puissante et une interopérabilité native, permettant à différents réseaux de se concentrer sur des défis spécifiques tout en collaborant au sein de l'écosystème, soutenant une croissance responsable et le partage des risques.
Décentralisation de l'IA : applications pratiques
L'IA décentralisée ne se limite plus à un stade théorique. Certains projets Web3 démontrent en réalité comment l'intelligence distribuée stimule le développement d'applications, certaines plateformes Blockchain y jouent un rôle clé. Voici quelques exemples de projets en cours de construction autour de l'IA décentralisée :
Acurast: permet aux personnes ordinaires de transformer des appareils inutilisés comme des téléphones en une partie d'un cloud sécurisé et décentralisé. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en fournissant de la puissance de calcul non utilisée. Les développeurs utilisent ces ressources pour exécuter des tâches sensibles à la vie privée, sans avoir à dépendre des serveurs des grandes entreprises technologiques, créant ainsi un internet plus axé sur la vie privée et centré sur l'humain.
OriginTrail: Fonctionne sur la base d'un graphique de connaissances décentralisé, reliant et organisant des données fiables dans les domaines de la chaîne d'approvisionnement, de l'éducation, etc. C'est semblable à une base de faits publique, où tout le monde peut contribuer ou vérifier, mais aucune entreprise unique ne peut contrôler. Cela aide à vérifier des informations telles que l'origine des produits ou l'authenticité des certificats, sans avoir besoin de faire appel à des institutions centralisées.
Phala : en train de construire une couche de confidentialité pour le Web3. Elle permet aux développeurs d'exécuter des contrats intelligents dans un environnement de calcul confidentiel, même si les applications utilisent des données sensibles ( telles que des informations d'identité ou de santé ), ces données peuvent rester privées. On peut le considérer comme un espace de travail sécurisé que les créateurs d'applications ne peuvent pas surveiller.
PEAQ : Fournir une infrastructure pour l'économie des machines, en récompensant les personnes et les appareils pour l'accomplissement de tâches réelles, afin de soutenir le développement d'infrastructures physiques décentralisées. Cela ressemble à une économie de petits boulots pour les machines. Par exemple, un robot peut charger des voitures électriques, ou des capteurs peuvent rapporter la qualité de l'air, tous deux pouvant être rémunérés via le réseau. PEAQ simplifie le processus de coordination et de récompense de ce travail piloté par des machines.
Bittensor : a créé un marché ouvert où les modèles AI rivalisent et collaborent pour fournir les meilleures performances. N'importe qui peut rejoindre le réseau, contribuer de la puissance de calcul, entraîner des modèles ou évaluer des performances. Le système récompense les contributions précieuses grâce à un mécanisme d'incitation par des tokens, créant une économie AI auto-améliorante, résistante à la censure et ne dépendant pas d'un contrôle centralisé.
Conclusion
La Décentralisation de l'IA n'est pas seulement une innovation technique, mais aussi un changement de valeurs. Elle remet en question l'idée que l'intelligence artificielle devrait être contrôlée par quelques entreprises, offrant des alternatives plus ouvertes et plus responsables. Ces systèmes décentralisent le pouvoir, protègent la vie privée et invitent la participation mondiale à façonner ensemble les outils qui changent le monde.
La technologie Blockchain rend tout cela possible. En coordonnant les mises à jour, en protégeant les données et en récompensant les contributeurs, elle jette les bases d'un système d'IA intrinsèquement transparent. Certaines plateformes Blockchain ajoutent également une couche d'infrastructure modulaire, permettant à des réseaux spécialisés de se démarquer dans leurs fonctions respectives, tout en bénéficiant des caractéristiques natives et en maintenant une interopérabilité transparente dans un écosystème plus large. Cette flexibilité permet aux systèmes d'IA décentralisés d'évoluer et de s'étendre continuellement, sans compromettre la sécurité, la performance ou l'autonomie des utilisateurs.
Des calculs confidentiels à la gestion des données décentralisée, certains écosystèmes Blockchain ont déjà plusieurs projets mettant ces principes en pratique, et ce n'est que le début. L'IA décentralisée est prometteuse pour remodeler l'orientation future du développement de l'intelligence artificielle, la rendant plus ouverte, transparente et équitable.
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HodlTheDoor
· Il y a 5h
Tu penses que le web3 peut résoudre les problèmes de monopole ?
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MintMaster
· Il y a 5h
Les géants de la technologie ne peuvent pas jouer.
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ProposalManiac
· Il y a 5h
Il ne s'agit que d'un autre tour de jeu de pouvoir décentralisé... Le DAO ne semble pas mieux gérer que les géants.
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SeasonedInvestor
· Il y a 5h
Quand ces grandes entreprises vont-elles enfin dégager un peu de profit...
Décentralisation AI : un nouveau paradigme AI propulsé par la Blockchain
Décentralisation AI : un nouveau paradigme de l'intelligence artificielle propulsé par la Blockchain
L'intelligence artificielle est désormais omniprésente, nous aidant à analyser rapidement des documents, à générer des idées, à créer du contenu personnalisé et même à répondre à certaines questions sensibles. Cependant, malgré la puissance de l'IA, elle soulève également de nombreuses préoccupations.
Actuellement, les modèles d'IA dominants sont contrôlés par quelques géants de la technologie, et leur mécanisme interne d'opération est opaque. Nous ne savons pas d'où proviennent les données d'entraînement, quel est le processus de décision, et qui bénéficie des mises à jour des modèles ; les créateurs ne reçoivent souvent pas la reconnaissance et les récompenses qu'ils méritent. Les préjugés s'insinuent discrètement, tandis que les outils qui façonneront notre avenir sont manipulés dans l'ombre.
Ainsi, les gens commencent à remettre en question la direction du développement de l'IA, craignant la fuite de la vie privée, la propagation de fausses informations, le manque de transparence et le monopole de la formation et de la distribution des bénéfices par quelques entreprises. Ces préoccupations ont stimulé la demande de systèmes plus transparents, plus axés sur la protection de la vie privée et une participation plus ouverte.
La Décentralisation AI(DeAI) propose de nouvelles solutions pour résoudre ces problèmes. Ces systèmes décentralisent les données, le calcul et la gouvernance, rendant les modèles d'IA plus responsables, plus transparents et plus inclusifs. Les contributeurs peuvent recevoir des récompenses équitables, et la communauté peut décider ensemble de l'orientation de ces puissants outils. Certaines plateformes de Blockchain ont déjà commencé à fournir l'infrastructure pour construire des systèmes d'IA décentralisés équitables, qui serviront le grand public plutôt qu'une élite restreinte.
Décentralisation de l'IA : essence et différences avec l'IA traditionnelle
Actuellement, la plupart des systèmes d'IA sont centralisés, une seule entreprise contrôlant l'ensemble du processus de collecte des données, d'entraînement des modèles et de contrôle des sorties. Ce modèle n'accepte généralement pas la supervision du public, et les utilisateurs ne peuvent pas comprendre le processus de construction du modèle et les biais potentiels.
En comparaison, l'IA décentralisée adopte une architecture complètement différente. Les données sont stockées de manière décentralisée sur différents nœuds, et le modèle est gouverné collectivement par la communauté ou le protocole, avec un processus de mise à jour transparent et ouvert. Dans ce modèle, le système est construit par une collaboration publique, avec des règles claires et des mécanismes d'incitation à la participation, plutôt que contrôlé par une boîte noire fermée.
Prenons un exemple : l'IA traditionnelle est comme un musée géré par une fondation privée. Vous pouvez visiter les expositions, voire voir vos propres données utilisées, mais vous ne pouvez pas décider comment l'exposition est organisée, et vous ne serez pas reconnu ou récompensé pour vos contributions. Le processus de décision n'est pas transparent et la plupart des informations internes ne sont pas connues.
Et l'IA décentralisée est comme une exposition d'art ouverte co-construite par une communauté mondiale. Les artistes, les historiens et les citoyens ordinaires contribuent ensemble des idées, partagent des données et participent à la planification. Chaque contribution est traçable et transparente, et les contributeurs sont récompensés pour l'amélioration de l'exposition. Cette architecture aide à renforcer la protection des utilisateurs et la responsabilité, ce qui est précisément ce dont le domaine de l'IA a le plus besoin actuellement.
L'importance de l'IA décentralisée
Le mode de contrôle de l'IA centralisée pose de sérieux problèmes. Lorsque quelques entreprises détiennent le modèle, elles peuvent décider du contenu, du comportement et des droits d'accès de l'apprentissage du modèle, ce qui peut entraîner les risques suivants :
L'IA décentralisée ouvre la voie à la construction de systèmes d'IA plus transparents, équitables et innovants en répartissant la propriété et le contrôle. Des contributeurs du monde entier peuvent collaborer pour façonner les modèles, garantissant qu'ils reflètent une perspective plus large. La transparence joue également un rôle clé, de nombreux systèmes d'IA décentralisés adoptant des principes open source, rendant le code et les méthodes d'entraînement publics, facilitant l'audit des modèles, la détection des problèmes et l'établissement de la confiance.
Cependant, l'IA open source n'est pas toujours synonyme de décentralisation. Les modèles peuvent être open source mais rester dépendants d'infrastructures centralisées, ou manquer de mécanismes de protection de la vie privée. Les deux partagent des caractéristiques essentielles communes telles que la transparence, l'accessibilité et la participation communautaire. Les utilisateurs peuvent participer sans renoncer au contrôle de leurs données, ce qui les rend plus susceptibles de contribuer activement et d'en tirer des bénéfices. La décentralisation n'est pas une panacée, mais elle ouvre des possibilités pour construire des systèmes d'IA plus conformes à l'intérêt public et réduire l'influence des entreprises privées.
Le fonctionnement de l'IA décentralisée
La Décentralisation de l'IA remplace le contrôle centralisé par des systèmes distribués, effectuant l'entraînement, l'optimisation et le déploiement de modèles dans un réseau de nœuds indépendants, évitant les points de défaillance uniques, améliorant la transparence et encourageant une participation plus large.
Les technologies clés qui soutiennent la Décentralisation de l'IA comprennent :
Apprentissage fédéré : permettre aux modèles d'IA d'apprendre des données sur des appareils locaux ( comme des téléphones, des ordinateurs portables ), sans télécharger d'informations sensibles sur un serveur central, mais en partageant uniquement les mises à jour du modèle. Cela protège à la fois la confidentialité des données et permet un traitement distribué.
Calcul distribué : répartir l'entraînement et l'exécution des modèles d'IA sur plusieurs machines dans le réseau, équivalant à des milliers de petits ordinateurs partageant le travail, améliorant la vitesse, l'efficacité, l'évolutivité et la résilience.
Preuve à divulgation nulle d'information ( ZKP ) : un outil cryptographique qui permet de vérifier des données ou des opérations sans révéler de contenu spécifique, garantissant la sécurité et la fiabilité des systèmes distribués.
Le rôle de la Blockchain dans l'IA Décentralisée
Un système d'IA décentralisé nécessite de coordonner les tâches, de protéger les données et de récompenser les contributeurs, la Blockchain fournit une infrastructure clé à cet égard:
Contrat intelligent : exécution automatique de règles transparentes prédéfinies, telles que le paiement ou la mise à jour de modèles, sans intervention humaine.
Oracles : en tant que pont entre la Blockchain et le monde extérieur, fournissent des informations réelles telles que des données météorologiques, des prix ou des données de capteurs.
Décentralisation du stockage : permet aux données d'entraînement et aux fichiers de modèle d'être stockés de manière dispersée dans le réseau, offrant une meilleure résistance à la falsification, à la censure et aux pannes de point unique que les serveurs traditionnels.
Certaines architectures uniques de plateformes Blockchain soutiennent ces systèmes, permettant à différents réseaux de se concentrer sur des tâches variées telles que la confidentialité, le calcul, la gouvernance, tout en maintenant l'interopérabilité. La conception modulaire rend l'IA décentralisée plus évolutive, flexible, sécurisée et efficace. Chaque composant est optimisé pour des fonctionnalités spécifiques tout en pouvant travailler de manière collaborative.
Avantages de l'IA décentralisée
L'IA décentralisée n'est pas seulement une révolution technologique, mais aussi un changement de valeurs. Elle construit un système qui incarne des valeurs humaines communes telles que la confidentialité, la transparence, l'équité et la participation, et réalise les avantages suivants grâce à la décentralisation :
Meilleure protection de la vie privée : des technologies telles que l'apprentissage fédéré, l'entraînement local sur l'appareil et la preuve à divulgation nulle de connaissance garantissent efficacement la confidentialité des données.
Transparence intégrée : un système ouvert facilite l'audit, le suivi des décisions et l'identification des biais.
Gouvernance partagée : la communauté élabore ensemble des règles, des mécanismes d'incitation et les orientations d'évolution des modèles.
Incitations économiques équitables : les contributeurs sont récompensés pour avoir fourni des données, des calculs ou des améliorations de modèles.
Réduire les préjugés : des contributeurs plus divers apportent des perspectives inclusives, réduisant les angles morts.
Une résilience accrue : pas de point de défaillance unique, le système est plus difficile à compromettre ou à fermer.
Certaines architectures modulaires de plateformes Blockchain soutiennent ces avantages, permettant à différents réseaux de se concentrer sur la confidentialité, le calcul ou la gouvernance, tout en réalisant une coopération sans faille, ce qui aide au développement à grande échelle de l'IA décentralisée, sans compromettre la sécurité, l'autonomie des utilisateurs ou la performance.
Défis et limites
Bien que le potentiel de l'IA décentralisée soit énorme, elle fait encore face à de nombreux défis :
Scalabilité : L'entraînement de modèles de grande taille nécessite une puissance de calcul massive, et la coordination distribuée peut entraîner une diminution de la vitesse ou une augmentation de la complexité.
Ressources informatiques intensives : les modèles d'IA nécessitent déjà beaucoup de ressources, et l'exécution distribuée aggrave la pression sur la bande passante et la consommation d'énergie.
Incertitude réglementaire : les différences de réglementation entre les régions sont importantes, et la responsabilité des systèmes décentralisés est complexe.
Fragmentation : un manque de régulation centralisée peut entraîner des normes non uniformes et une participation inégale.
Sécurité et fiabilité : les systèmes de confiance restent vulnérables, tels que la manipulation des données, l'empoisonnement des modèles, etc.
Expérience utilisateur complexe : la gestion des clés privées, l'opération de plusieurs interfaces et d'autres facteurs entravent la diffusion.
Ces problèmes existent réellement, mais ne sont pas insurmontables. Certaines architectures modulaires des plateformes Blockchain offrent une sécurité partagée puissante et une interopérabilité native, permettant à différents réseaux de se concentrer sur des défis spécifiques tout en collaborant au sein de l'écosystème, soutenant une croissance responsable et le partage des risques.
Décentralisation de l'IA : applications pratiques
L'IA décentralisée ne se limite plus à un stade théorique. Certains projets Web3 démontrent en réalité comment l'intelligence distribuée stimule le développement d'applications, certaines plateformes Blockchain y jouent un rôle clé. Voici quelques exemples de projets en cours de construction autour de l'IA décentralisée :
Acurast: permet aux personnes ordinaires de transformer des appareils inutilisés comme des téléphones en une partie d'un cloud sécurisé et décentralisé. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en fournissant de la puissance de calcul non utilisée. Les développeurs utilisent ces ressources pour exécuter des tâches sensibles à la vie privée, sans avoir à dépendre des serveurs des grandes entreprises technologiques, créant ainsi un internet plus axé sur la vie privée et centré sur l'humain.
OriginTrail: Fonctionne sur la base d'un graphique de connaissances décentralisé, reliant et organisant des données fiables dans les domaines de la chaîne d'approvisionnement, de l'éducation, etc. C'est semblable à une base de faits publique, où tout le monde peut contribuer ou vérifier, mais aucune entreprise unique ne peut contrôler. Cela aide à vérifier des informations telles que l'origine des produits ou l'authenticité des certificats, sans avoir besoin de faire appel à des institutions centralisées.
Phala : en train de construire une couche de confidentialité pour le Web3. Elle permet aux développeurs d'exécuter des contrats intelligents dans un environnement de calcul confidentiel, même si les applications utilisent des données sensibles ( telles que des informations d'identité ou de santé ), ces données peuvent rester privées. On peut le considérer comme un espace de travail sécurisé que les créateurs d'applications ne peuvent pas surveiller.
PEAQ : Fournir une infrastructure pour l'économie des machines, en récompensant les personnes et les appareils pour l'accomplissement de tâches réelles, afin de soutenir le développement d'infrastructures physiques décentralisées. Cela ressemble à une économie de petits boulots pour les machines. Par exemple, un robot peut charger des voitures électriques, ou des capteurs peuvent rapporter la qualité de l'air, tous deux pouvant être rémunérés via le réseau. PEAQ simplifie le processus de coordination et de récompense de ce travail piloté par des machines.
Bittensor : a créé un marché ouvert où les modèles AI rivalisent et collaborent pour fournir les meilleures performances. N'importe qui peut rejoindre le réseau, contribuer de la puissance de calcul, entraîner des modèles ou évaluer des performances. Le système récompense les contributions précieuses grâce à un mécanisme d'incitation par des tokens, créant une économie AI auto-améliorante, résistante à la censure et ne dépendant pas d'un contrôle centralisé.
Conclusion
La Décentralisation de l'IA n'est pas seulement une innovation technique, mais aussi un changement de valeurs. Elle remet en question l'idée que l'intelligence artificielle devrait être contrôlée par quelques entreprises, offrant des alternatives plus ouvertes et plus responsables. Ces systèmes décentralisent le pouvoir, protègent la vie privée et invitent la participation mondiale à façonner ensemble les outils qui changent le monde.
La technologie Blockchain rend tout cela possible. En coordonnant les mises à jour, en protégeant les données et en récompensant les contributeurs, elle jette les bases d'un système d'IA intrinsèquement transparent. Certaines plateformes Blockchain ajoutent également une couche d'infrastructure modulaire, permettant à des réseaux spécialisés de se démarquer dans leurs fonctions respectives, tout en bénéficiant des caractéristiques natives et en maintenant une interopérabilité transparente dans un écosystème plus large. Cette flexibilité permet aux systèmes d'IA décentralisés d'évoluer et de s'étendre continuellement, sans compromettre la sécurité, la performance ou l'autonomie des utilisateurs.
Des calculs confidentiels à la gestion des données décentralisée, certains écosystèmes Blockchain ont déjà plusieurs projets mettant ces principes en pratique, et ce n'est que le début. L'IA décentralisée est prometteuse pour remodeler l'orientation future du développement de l'intelligence artificielle, la rendant plus ouverte, transparente et équitable.