Le chemin de la décentralisation de l'intelligence artificielle
La technologie de l'intelligence artificielle devient de plus en plus répandue, s'infiltrant dans tous les aspects de notre vie. De l'analyse rapide de documents complexes à l'inspiration créative, du jeu de rôles virtuel à la réponse à des questions personnelles, l'IA est partout. Cependant, bien que l'IA apporte de nombreux avantages, elle suscite également une série d'inquiétudes graves.
Actuellement, les modèles d'IA les plus avancés et puissants sont principalement contrôlés par quelques géants de la technologie, dont le mécanisme interne de fonctionnement est opaque. Il est difficile de comprendre la source des données d'entraînement du modèle, le processus de décision, et qui profite lors de la mise à niveau du modèle. La contribution des créateurs est souvent insuffisamment reconnue et récompensée. Les préjugés s'infiltrent silencieusement dans le système, et ces outils qui façonnent notre avenir opèrent dans l'ombre.
C'est précisément ces problèmes qui ont suscité la résistance des gens. Les préoccupations concernant les violations de la vie privée, la diffusion de fausses informations, le manque de transparence et le monopole de l'entraînement de l'IA et de la distribution des bénéfices par quelques entreprises se sont intensifiées. Cela a incité les gens à appeler à la création de systèmes d'IA plus transparents, protégeant la vie privée et encourageant une participation plus large.
Décentralisation AI(DeAI) offre de nouvelles perspectives 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 du fonctionnement de ces puissants outils. Certaines plateformes de blockchain ont déjà commencé à soutenir cette vision future, fournissant l'infrastructure pour construire des systèmes d'IA décentralisés équitables, permettant à l'IA de servir vraiment le grand public, et non une minorité.
Décentralisation AI vs AI centralisé
Les systèmes d'IA dominants aujourd'hui sont principalement centralisés, collectés par une seule entreprise, formant des modèles et contrôlant les résultats. Ce modèle n'accepte généralement pas la supervision publique, et les utilisateurs ne peuvent pas comprendre le processus de construction du modèle ou les biais potentiels.
En revanche, l'IA décentralisée adopte une architecture complètement différente. Les données sont réparties sur différents nœuds, le modèle est co-géré par la communauté ou le protocole, et le processus de mise à jour est public et transparent. C'est un système construit sous la coopération du public, avec des règles claires et des mécanismes d'incitation à la participation, plutôt que contrôlé par une boîte noire.
Prenons un exemple : l'IA centralisée est comme un musée géré par une fondation privée. Vous pouvez visiter les expositions et même voir vos données présentées de manière artistique, mais vous n'avez aucun droit de décider comment les expositions sont organisées, et vous ne recevrez aucune reconnaissance ou rémunération pour vos contributions. Le processus décisionnel est opaque, et la plupart des opérations en coulisses restent inconnues.
Et l'IA décentralisée ressemble davantage à une exposition d'art en plein air co-construite par une communauté mondiale. Des artistes, des historiens et des citoyens ordinaires contribuent ensemble des idées, partagent des données et participent à la curation. Chaque contribution est traçable et transparente, et les participants sont récompensés pour l'amélioration de l'exposition. Cette architecture contribue à renforcer la protection des utilisateurs et la responsabilité, ce qui est précisément ce dont le domaine de l'IA a le plus besoin aujourd'hui.
Importance de l'IA décentralisée
Le modèle de contrôle de l'IA centralisé a soulevé des problèmes graves. Lorsque quelques entreprises monopolisent les modèles, elles contrôlent le contenu d'apprentissage des modèles, leur comportement et leurs accès, ce qui entraîne les risques suivants :
Concentration du pouvoir : Le développement de l'IA est contrôlé par un petit nombre d'entreprises, manquant de surveillance publique.
Biais algorithmique : des données et des perspectives limitées conduisent à des systèmes injustes et exclusifs.
Utilisateurs sans contrôle : les gens contribuent des données sans pouvoir décider de leur utilisation, ni recevoir de compensation.
Innovation limitée : le contrôle centralisé restreint la diversité et l'expérimentation des modèles.
La Décentralisation de l'IA a rééquilibré cette situation, en répartissant la propriété et le contrôle, ouvrant la voie à des systèmes d'IA plus transparents, équitables et innovants. Des contributeurs du monde entier peuvent façonner conjointement les modèles, s'assurant qu'ils reflètent des perspectives plus larges. La transparence joue 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 tout en dépendant d'une infrastructure centralisée ou en manquant de mécanismes de protection de la vie privée. Les caractéristiques communes des deux sont la transparence, l'accessibilité et la participation communautaire. Les utilisateurs peuvent participer sans renoncer à leur contrôle sur les données, ce qui est plus susceptible de les inciter à contribuer activement et à en bénéficier. La Décentralisation n'est pas une panacée, mais elle ouvre de nouvelles voies pour construire des systèmes d'IA plus en phase avec l'intérêt public et réduire l'influence des entreprises privées.
Décentralisation AI de fonctionnement
Décentralisation de l'IA remplace le contrôle centralisé par des systèmes distribués, effectuant l'entraînement, l'optimisation et le déploiement des 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 : permet aux modèles d'IA d'apprendre des données sur des appareils locaux ( tels que des smartphones et des ordinateurs portables ), en ne partageant que les mises à jour des modèles plutôt que des informations sensibles. Par exemple, le clavier du smartphone apprend les habitudes de frappe de l'utilisateur pour fournir des suggestions de correction automatique plus précises, mais ne télécharge pas le contenu des messages. Cette méthode protège la vie privée des données et correspond à l'objectif de l'IA décentralisée.
Calcul distribué : répartir la charge lourde de l'entraînement et de 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 du système.
Preuve à divulgation nulle d'information ( ZKP ) : cet outil cryptographique permet de vérifier des données ou des opérations sans révéler de contenu spécifique, garantissant la sécurité et la confiance des systèmes distribués.
Le rôle de la blockchain dans la Décentralisation de l'IA
Les systèmes d'IA décentralisés nécessitent la coordination des tâches, la protection des données et la récompense des contributeurs, la blockchain fournit une base clé à cet égard :
Contrat intelligent : exécution automatique des paiements ou mise à jour des modèles selon des règles prédéfinies, sans intervention humaine.
Oracle : en tant que pont entre la blockchain et le monde extérieur, il fournit des informations réelles telles que la météo, les prix ou les données de capteurs.
Décentralisation du stockage : permet de stocker les données d'entraînement et les fichiers de modèles de manière dispersée sur le réseau, offrant une meilleure résistance à la falsification, à la censure et aux points de défaillance uniques par rapport aux serveurs traditionnels.
Certaines architectures uniques des plateformes de 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. Différents composants sont optimisés pour leurs fonctions respectives, tout en pouvant travailler ensemble.
Avantages de l'IA Décentralisée
L'IA décentralisée n'est pas seulement une transformation technologique, mais aussi une transformation des valeurs. Elle construit des systèmes qui incarnent des valeurs humaines partagées telles que la vie privée, la transparence, l'équité et la participation, réalisant les avantages suivants grâce à la décentralisation :
Meilleure protection de la vie privée : des technologies telles que l'apprentissage fédéré, l'entraînement local sur les appareils et la preuve à divulgation nulle de connaissance garantissent 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 définit ensemble les règles, les mécanismes d'incitation et les chemins d'évolution des modèles.
Incitations économiques équitables : les contributeurs sont récompensés pour la fourniture de données, de calculs ou d'améliorations de modèles.
Réduire les préjugés : des contributeurs plus divers apportent des perspectives inclusives, réduisant les angles morts.
Plus de résilience : pas de point de défaillance unique, le système est plus difficile à compromettre ou à fermer.
Certaines plateformes de blockchain soutiennent ces avantages grâce à une architecture modulaire, permettant à différents réseaux de se concentrer sur la confidentialité, le calcul ou la gouvernance, tout en collaborant sans couture, favorisant le développement à grande échelle de l'IA Décentralisation sans sacrifier la sécurité, l'autonomie des utilisateurs ou les performances.
Défis et limites
Bien que le potentiel de l'intelligence artificielle décentralisée soit immense, elle fait également face à de nombreux défis :
Scalabilité : L'entraînement de grands modèles nécessite une puissance de calcul massive, la coordination distribuée peut réduire la vitesse ou augmenter la complexité.
Ressources informatiques intensives : Les modèles d'IA consomment déjà beaucoup de ressources, et leur exécution distribuée aggrave la pression sur la bande passante et la consommation d'énergie.
Incertitude réglementaire : différences de réglementation selon les régions, la responsabilité des systèmes décentralisés est complexe.
Fragmentation : le manque de réglementation centralisée peut entraîner des normes non uniformes et une participation inégale.
Sécurité et fiabilité : les systèmes de confiance sont toujours vulnérables, comme la manipulation des données et le empoisonnement des modèles.
Expérience utilisateur complexe : la gestion des clés privées, l'utilisation de multiples interfaces et d'autres facteurs entravent la généralisation.
Ces problèmes existent réellement, mais ne sont pas insurmontables. L'architecture modulaire de certaines plateformes de blockchain offre 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 un partage des risques.
Décentralisation AI de l'application réelle
L'IA décentralisée ne se limite plus à un niveau théorique. Certains projets Web3 démontrent dans la réalité comment l'intelligence distribuée peut faire progresser le développement des applications. Voici quelques exemples de projets construisant une IA décentralisée :
Acurast : permet aux personnes ordinaires de transformer leurs appareils inutilisés, comme les téléphones, en une partie d'un cloud sécurisé et décentralisé. Les utilisateurs sont récompensés en fournissant de la puissance de calcul inutilisée. Les développeurs utilisent cette capacité pour exécuter des tâches sensibles à la vie privée, sans avoir besoin de dépendre des serveurs des grandes entreprises technologiques, créant ainsi un internet plus privé et centré sur l'humain.
OriginTrail : fonctionne sur un réseau de connaissances décentralisé, connectant et organisant des données fiables dans des domaines tels que la chaîne d'approvisionnement et l'éducation. C'est comme une bibliothèque de faits publics, où tout le monde peut contribuer ou vérifier, mais aucune entreprise ne peut contrôler. Cela aide à valider des informations telles que l'origine des produits ou l'authenticité des certificats, sans dépendre d'une autorité centrale.
Phala : construire une couche de confidentialité pour Web3. Elle permet aux développeurs d'exécuter des contrats intelligents dans un environnement de calcul confidentiel, même lorsque les applications utilisent des données sensibles ( telles que des informations d'identité ou de santé ), ces données restent privées. On peut la considérer comme un espace de travail sécurisé que les créateurs d'applications ne peuvent pas voir.
PEAQ : Fournir une infrastructure pour l'économie des machines. En permettant aux personnes et aux appareils d'obtenir des récompenses en accomplissant des tâches réelles, cela aide à alimenter l'infrastructure physique décentralisée. Une économie des petits boulots similaire à celle des machines. Les robots peuvent recharger des véhicules électriques, ou des capteurs peuvent rapporter la qualité de l'air, les deux étant récompensés via le réseau. PEAQ facilite la coordination et la récompense de ce travail piloté par des machines.
Bittensor : a créé un marché ouvert où les modèles d'IA rivalisent et collaborent pour fournir les meilleurs résultats. Tout le monde peut rejoindre le réseau, contribuer de la puissance de calcul, entraîner des modèles ou évaluer des performances. Le système récompense les contributions précieuses par des incitations en jetons, créant une économie d'IA auto-perpetuelle, résistante à la censure et ne dépendant pas du contrôle central.
Perspectives d'avenir
L'IA décentralisée n'est pas seulement une révolution technologique, mais aussi un changement de valeurs. Elle remet en question l'idée que l'intelligence devrait être contrôlée par quelques entreprises, offrant une alternative plus ouverte et plus responsable. Ces systèmes décentralisent le pouvoir, protègent la vie privée et invitent le monde entier à participer à la co-construction des outils qui changent le monde.
La blockchain rend tout cela possible. En coordonnant les mises à jour, en protégeant les données et en récompensant les contributeurs, elle fournit une base pour des systèmes d'IA intrinsèquement transparents. Certaines plateformes blockchain ajoutent des infrastructures modulaires, permettant à des réseaux spécialisés d'exceller dans leurs fonctions respectives tout en bénéficiant des caractéristiques natives et en maintenant une interopérabilité sans faille dans un écosystème plus large. Cette flexibilité permet aux systèmes d'IA décentralisés d'évoluer et de s'étendre continuellement sans sacrifier la sécurité, la performance ou l'autonomie des utilisateurs.
Des calculs confidentiels à la gestion des données décentralisée, l'écosystème blockchain compte déjà plusieurs projets qui mettent ces principes en pratique, et ce n'est que le début. L'avenir de l'IA décentralisée est rempli de possibilités infinies, elle promet de transformer notre interaction avec la technologie, créant un monde intelligent plus ouvert, transparent et équitable.
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GateUser-1a2ed0b9
· 07-29 10:03
Qui va freiner les géants ?
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FundingMartyr
· 07-29 10:02
On peut devenir un papa AI quand on a de l'argent ? Je ne peux pas me le permettre.
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AllInAlice
· 07-29 10:02
Vous voulez monopoliser ça ?
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SchroedingerAirdrop
· 07-29 10:01
Les géants de la technologie sont les capitalistes de la nouvelle ère.
La Décentralisation de l'IA mène au futur numérique, le Blockchain aide à construire un système intelligent, transparent et équitable.
Le chemin de la décentralisation de l'intelligence artificielle
La technologie de l'intelligence artificielle devient de plus en plus répandue, s'infiltrant dans tous les aspects de notre vie. De l'analyse rapide de documents complexes à l'inspiration créative, du jeu de rôles virtuel à la réponse à des questions personnelles, l'IA est partout. Cependant, bien que l'IA apporte de nombreux avantages, elle suscite également une série d'inquiétudes graves.
Actuellement, les modèles d'IA les plus avancés et puissants sont principalement contrôlés par quelques géants de la technologie, dont le mécanisme interne de fonctionnement est opaque. Il est difficile de comprendre la source des données d'entraînement du modèle, le processus de décision, et qui profite lors de la mise à niveau du modèle. La contribution des créateurs est souvent insuffisamment reconnue et récompensée. Les préjugés s'infiltrent silencieusement dans le système, et ces outils qui façonnent notre avenir opèrent dans l'ombre.
C'est précisément ces problèmes qui ont suscité la résistance des gens. Les préoccupations concernant les violations de la vie privée, la diffusion de fausses informations, le manque de transparence et le monopole de l'entraînement de l'IA et de la distribution des bénéfices par quelques entreprises se sont intensifiées. Cela a incité les gens à appeler à la création de systèmes d'IA plus transparents, protégeant la vie privée et encourageant une participation plus large.
Décentralisation AI(DeAI) offre de nouvelles perspectives 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 du fonctionnement de ces puissants outils. Certaines plateformes de blockchain ont déjà commencé à soutenir cette vision future, fournissant l'infrastructure pour construire des systèmes d'IA décentralisés équitables, permettant à l'IA de servir vraiment le grand public, et non une minorité.
Décentralisation AI vs AI centralisé
Les systèmes d'IA dominants aujourd'hui sont principalement centralisés, collectés par une seule entreprise, formant des modèles et contrôlant les résultats. Ce modèle n'accepte généralement pas la supervision publique, et les utilisateurs ne peuvent pas comprendre le processus de construction du modèle ou les biais potentiels.
En revanche, l'IA décentralisée adopte une architecture complètement différente. Les données sont réparties sur différents nœuds, le modèle est co-géré par la communauté ou le protocole, et le processus de mise à jour est public et transparent. C'est un système construit sous la coopération du public, avec des règles claires et des mécanismes d'incitation à la participation, plutôt que contrôlé par une boîte noire.
Prenons un exemple : l'IA centralisée est comme un musée géré par une fondation privée. Vous pouvez visiter les expositions et même voir vos données présentées de manière artistique, mais vous n'avez aucun droit de décider comment les expositions sont organisées, et vous ne recevrez aucune reconnaissance ou rémunération pour vos contributions. Le processus décisionnel est opaque, et la plupart des opérations en coulisses restent inconnues.
Et l'IA décentralisée ressemble davantage à une exposition d'art en plein air co-construite par une communauté mondiale. Des artistes, des historiens et des citoyens ordinaires contribuent ensemble des idées, partagent des données et participent à la curation. Chaque contribution est traçable et transparente, et les participants sont récompensés pour l'amélioration de l'exposition. Cette architecture contribue à renforcer la protection des utilisateurs et la responsabilité, ce qui est précisément ce dont le domaine de l'IA a le plus besoin aujourd'hui.
Importance de l'IA décentralisée
Le modèle de contrôle de l'IA centralisé a soulevé des problèmes graves. Lorsque quelques entreprises monopolisent les modèles, elles contrôlent le contenu d'apprentissage des modèles, leur comportement et leurs accès, ce qui entraîne les risques suivants :
La Décentralisation de l'IA a rééquilibré cette situation, en répartissant la propriété et le contrôle, ouvrant la voie à des systèmes d'IA plus transparents, équitables et innovants. Des contributeurs du monde entier peuvent façonner conjointement les modèles, s'assurant qu'ils reflètent des perspectives plus larges. La transparence joue 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 tout en dépendant d'une infrastructure centralisée ou en manquant de mécanismes de protection de la vie privée. Les caractéristiques communes des deux sont la transparence, l'accessibilité et la participation communautaire. Les utilisateurs peuvent participer sans renoncer à leur contrôle sur les données, ce qui est plus susceptible de les inciter à contribuer activement et à en bénéficier. La Décentralisation n'est pas une panacée, mais elle ouvre de nouvelles voies pour construire des systèmes d'IA plus en phase avec l'intérêt public et réduire l'influence des entreprises privées.
Décentralisation AI de fonctionnement
Décentralisation de l'IA remplace le contrôle centralisé par des systèmes distribués, effectuant l'entraînement, l'optimisation et le déploiement des 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 : permet aux modèles d'IA d'apprendre des données sur des appareils locaux ( tels que des smartphones et des ordinateurs portables ), en ne partageant que les mises à jour des modèles plutôt que des informations sensibles. Par exemple, le clavier du smartphone apprend les habitudes de frappe de l'utilisateur pour fournir des suggestions de correction automatique plus précises, mais ne télécharge pas le contenu des messages. Cette méthode protège la vie privée des données et correspond à l'objectif de l'IA décentralisée.
Calcul distribué : répartir la charge lourde de l'entraînement et de 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 du système.
Preuve à divulgation nulle d'information ( ZKP ) : cet outil cryptographique permet de vérifier des données ou des opérations sans révéler de contenu spécifique, garantissant la sécurité et la confiance des systèmes distribués.
Le rôle de la blockchain dans la Décentralisation de l'IA
Les systèmes d'IA décentralisés nécessitent la coordination des tâches, la protection des données et la récompense des contributeurs, la blockchain fournit une base clé à cet égard :
Contrat intelligent : exécution automatique des paiements ou mise à jour des modèles selon des règles prédéfinies, sans intervention humaine.
Oracle : en tant que pont entre la blockchain et le monde extérieur, il fournit des informations réelles telles que la météo, les prix ou les données de capteurs.
Décentralisation du stockage : permet de stocker les données d'entraînement et les fichiers de modèles de manière dispersée sur le réseau, offrant une meilleure résistance à la falsification, à la censure et aux points de défaillance uniques par rapport aux serveurs traditionnels.
Certaines architectures uniques des plateformes de 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. Différents composants sont optimisés pour leurs fonctions respectives, tout en pouvant travailler ensemble.
Avantages de l'IA Décentralisée
L'IA décentralisée n'est pas seulement une transformation technologique, mais aussi une transformation des valeurs. Elle construit des systèmes qui incarnent des valeurs humaines partagées telles que la vie privée, la transparence, l'équité et la participation, réalisant les avantages suivants grâce à la décentralisation :
Meilleure protection de la vie privée : des technologies telles que l'apprentissage fédéré, l'entraînement local sur les appareils et la preuve à divulgation nulle de connaissance garantissent 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 définit ensemble les règles, les mécanismes d'incitation et les chemins d'évolution des modèles.
Incitations économiques équitables : les contributeurs sont récompensés pour la fourniture de données, de calculs ou d'améliorations de modèles.
Réduire les préjugés : des contributeurs plus divers apportent des perspectives inclusives, réduisant les angles morts.
Plus de résilience : pas de point de défaillance unique, le système est plus difficile à compromettre ou à fermer.
Certaines plateformes de blockchain soutiennent ces avantages grâce à une architecture modulaire, permettant à différents réseaux de se concentrer sur la confidentialité, le calcul ou la gouvernance, tout en collaborant sans couture, favorisant le développement à grande échelle de l'IA Décentralisation sans sacrifier la sécurité, l'autonomie des utilisateurs ou les performances.
Défis et limites
Bien que le potentiel de l'intelligence artificielle décentralisée soit immense, elle fait également face à de nombreux défis :
Scalabilité : L'entraînement de grands modèles nécessite une puissance de calcul massive, la coordination distribuée peut réduire la vitesse ou augmenter la complexité.
Ressources informatiques intensives : Les modèles d'IA consomment déjà beaucoup de ressources, et leur exécution distribuée aggrave la pression sur la bande passante et la consommation d'énergie.
Incertitude réglementaire : différences de réglementation selon les régions, la responsabilité des systèmes décentralisés est complexe.
Fragmentation : le manque de réglementation centralisée peut entraîner des normes non uniformes et une participation inégale.
Sécurité et fiabilité : les systèmes de confiance sont toujours vulnérables, comme la manipulation des données et le empoisonnement des modèles.
Expérience utilisateur complexe : la gestion des clés privées, l'utilisation de multiples interfaces et d'autres facteurs entravent la généralisation.
Ces problèmes existent réellement, mais ne sont pas insurmontables. L'architecture modulaire de certaines plateformes de blockchain offre 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 un partage des risques.
Décentralisation AI de l'application réelle
L'IA décentralisée ne se limite plus à un niveau théorique. Certains projets Web3 démontrent dans la réalité comment l'intelligence distribuée peut faire progresser le développement des applications. Voici quelques exemples de projets construisant une IA décentralisée :
Acurast : permet aux personnes ordinaires de transformer leurs appareils inutilisés, comme les téléphones, en une partie d'un cloud sécurisé et décentralisé. Les utilisateurs sont récompensés en fournissant de la puissance de calcul inutilisée. Les développeurs utilisent cette capacité pour exécuter des tâches sensibles à la vie privée, sans avoir besoin de dépendre des serveurs des grandes entreprises technologiques, créant ainsi un internet plus privé et centré sur l'humain.
OriginTrail : fonctionne sur un réseau de connaissances décentralisé, connectant et organisant des données fiables dans des domaines tels que la chaîne d'approvisionnement et l'éducation. C'est comme une bibliothèque de faits publics, où tout le monde peut contribuer ou vérifier, mais aucune entreprise ne peut contrôler. Cela aide à valider des informations telles que l'origine des produits ou l'authenticité des certificats, sans dépendre d'une autorité centrale.
Phala : construire une couche de confidentialité pour Web3. Elle permet aux développeurs d'exécuter des contrats intelligents dans un environnement de calcul confidentiel, même lorsque les applications utilisent des données sensibles ( telles que des informations d'identité ou de santé ), ces données restent privées. On peut la considérer comme un espace de travail sécurisé que les créateurs d'applications ne peuvent pas voir.
PEAQ : Fournir une infrastructure pour l'économie des machines. En permettant aux personnes et aux appareils d'obtenir des récompenses en accomplissant des tâches réelles, cela aide à alimenter l'infrastructure physique décentralisée. Une économie des petits boulots similaire à celle des machines. Les robots peuvent recharger des véhicules électriques, ou des capteurs peuvent rapporter la qualité de l'air, les deux étant récompensés via le réseau. PEAQ facilite la coordination et la récompense de ce travail piloté par des machines.
Bittensor : a créé un marché ouvert où les modèles d'IA rivalisent et collaborent pour fournir les meilleurs résultats. Tout le monde peut rejoindre le réseau, contribuer de la puissance de calcul, entraîner des modèles ou évaluer des performances. Le système récompense les contributions précieuses par des incitations en jetons, créant une économie d'IA auto-perpetuelle, résistante à la censure et ne dépendant pas du contrôle central.
Perspectives d'avenir
L'IA décentralisée n'est pas seulement une révolution technologique, mais aussi un changement de valeurs. Elle remet en question l'idée que l'intelligence devrait être contrôlée par quelques entreprises, offrant une alternative plus ouverte et plus responsable. Ces systèmes décentralisent le pouvoir, protègent la vie privée et invitent le monde entier à participer à la co-construction des outils qui changent le monde.
La blockchain rend tout cela possible. En coordonnant les mises à jour, en protégeant les données et en récompensant les contributeurs, elle fournit une base pour des systèmes d'IA intrinsèquement transparents. Certaines plateformes blockchain ajoutent des infrastructures modulaires, permettant à des réseaux spécialisés d'exceller dans leurs fonctions respectives tout en bénéficiant des caractéristiques natives et en maintenant une interopérabilité sans faille dans un écosystème plus large. Cette flexibilité permet aux systèmes d'IA décentralisés d'évoluer et de s'étendre continuellement sans sacrifier la sécurité, la performance ou l'autonomie des utilisateurs.
Des calculs confidentiels à la gestion des données décentralisée, l'écosystème blockchain compte déjà plusieurs projets qui mettent ces principes en pratique, et ce n'est que le début. L'avenir de l'IA décentralisée est rempli de possibilités infinies, elle promet de transformer notre interaction avec la technologie, créant un monde intelligent plus ouvert, transparent et équitable.