Lorsque l'IA et la blockchain se rencontrent, comment tirent-elles mutuellement profit l'une de l'autre ?
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Lorsque l'IA et la blockchain se rencontrent, comment tirent-elles mutuellement profit l'une de l'autre ?
Les caractéristiques de permissionlessness et de confiancelessness de la blockchain jouent également un rôle important au croisement de l'IA et des cryptomonnaies.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesPréparation et traduction : TechFlow
Quand l'IA et la blockchain se rencontrent, comment peuvent-elles mutuellement tirer parti l'une de l'autre ?
Ce sujet a déjà fait l'objet de nombreuses discussions. Mais quels points de vue et perspectives uniques peuvent offrir des professionnels ayant une expérience à la fois en IA et en blockchain ?
Illia, cofondateur de NEAR, a récemment abordé ce sujet en profondeur dans un épisode du podcast Unchained, explorant des axes de réflexion importants tels que la définition de l'IA, ses intersections possibles avec la blockchain, ainsi que ses liens avec les DAO et la régulation.
Étant donné la longueur du dialogue, TechFlow a transcrit et synthétisé le contenu du podcast afin de vous faire gagner du temps tout en vous permettant d'accéder rapidement aux idées et analyses d'experts du secteur.
Thème : When AI and Blockchain Meet, How Can Each Technology Benefit?
Émission : Unchained Podcast
Date : 12/07/2023
Chaîne du podcast : Lien
Animatrice : Laura Shin, Unchained Podcast
Intervenants : Illia Polosukhin, cofondateur de NEAR ; Jason Warner, fondateur de Poolside.
Illia et Jason racontent leurs parcours dans l’IA et la crypto
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Illia Polosukhin, cofondateur de NEAR. Il a travaillé pendant six ans chez Google, principalement sur l'apprentissage automatique et la génération d'images. En 2017, il a lancé un projet similaire à GitHub Copilot appelé NEAR AI. Faute de financement, ils ont tenté de recourir au crowdsourcing via des étudiants du monde entier pour construire un meilleur jeu de données entre langage naturel et code.
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Le défi consistait à payer ces étudiants, ce qui les a poussés à explorer la blockchain comme solution de paiement mondiale. En 2018, Illia s'est rendu compte qu'aucune solution existante ne répondait véritablement aux besoins d'accessibilité et d'échelle requis — c’est ce constat qui a conduit à la création du protocole NEAR. Il suit depuis toujours l’évolution de l’IA et a agi comme conseiller pour plusieurs projets dans ce domaine.
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Jason Warner, fondateur de Poolside. Il développe des entreprises en construisant des plateformes. Ancien directeur technique de GitHub, il a auparavant travaillé chez Heroku et Canonical (la société derrière Ubuntu Linux).
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Chez GitHub, son équipe a incubé GitHub Copilot, un assistant de programmation par IA très populaire. Aujourd’hui, il travaille sur Poolside, qu’il décrit comme un OpenAI axé sur le marché des logiciels. Il a rencontré Illia vers 2019 ou 2020, et ils discutent régulièrement des points de convergence entre blockchain et IA.
Définition et évolution de l’IA
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Selon Illia Polosukhin, l’IA peut être concrétisée. Du scoring créditif aux suggestions affichées lorsque vous saisissez du texte dans un navigateur ou glissez sur votre écran, presque chaque action que vous effectuez aujourd'hui utilise l’apprentissage automatique. L’IA correspond donc à tout ce qui rapproche — voire dépasse — les capacités humaines des machines.
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Phases d’évolution de l’IA : Illia Polosukhin souligne que l’IA a connu plusieurs cycles, tout comme la cryptomonnaie, traversant différentes phases. Actuellement, son développement est principalement porté par la percée des grands modèles linguistiques, notamment GPT-3 et GPT-4 impulsés par OpenAI.
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Intersection entre IA et cryptomonnaie : Illia Polosukhin et Jason Warner partagent un enthousiasme commun pour les synergies potentielles entre IA et crypto. Par exemple, la blockchain peut servir de puissant moteur de marché, offrant, grâce à ses caractéristiques d’incitation et de transparence, des ressources telles que données, puissance de calcul et architectures de modèles. De plus, les propriétés « sans autorisation » et « sans confiance » de la blockchain jouent un rôle clé à cette intersection. Par exemple, pour garantir l’origine des données, ou la fiabilité des entrées et sorties d’informations, un environnement sans permission ni besoin de confiance est essentiel.
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Gestion des ressources en IA : Jason Warner indique que l’accès aux GPU constitue actuellement un problème majeur dans le domaine de l’IA, car les GPU sont la marchandise la plus précieuse pour l’entraînement des modèles.
Points de convergence entre IA et Crypto
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Illia explique que la blockchain peut être un excellent facilitateur de marché pour les ressources utilisées en apprentissage automatique — données, calcul, architectures de modèles — en améliorant leur liquidité. Par exemple, pour obtenir un cluster de GPU, il faut aujourd’hui s’engager auprès d’un fournisseur cloud sur plusieurs millions de dollars et négocier avec un représentant. Ce n’est pas un marché efficace. La blockchain pourrait faciliter cela, par exemple via le crowdsourcing.
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Jason aborde ensuite deux principes fondamentaux de la blockchain : l’absence de permission et l’absence de confiance. Selon lui, ces deux éléments peuvent jouer un rôle fascinant dans le domaine de l’IA. Par exemple, pour la provenance des données, ou pour garantir la véracité des informations entrantes et sortantes, ces caractéristiques sont cruciales.
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Illia évoque la manière dont l’IA peut simplifier l’accès aux applications crypto et blockchain. Selon lui, les modèles linguistiques peuvent permettre aux utilisateurs d’interagir plus naturellement avec ces systèmes complexes.
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Jason ajoute que lorsqu’on parle de robots de trading, on suppose souvent qu’ils utilisent l’apprentissage automatique. Or, les grands modèles linguistiques vont transformer cela. Par exemple, on pourrait utiliser un chatbot GPT-4 pour générer un algorithme de trading, puis l’intégrer à une plateforme comme TradingView.
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Illia Polosukhin et Jason Warner discutent également de la manière dont l’IA peut aider à la programmation, notamment pour les contrats intelligents. Ils précisent que l’IA peut générer tout type de code, y compris JavaScript ou Solidity. Elle excelle particulièrement dans la génération de fonctionnalités, la vérification et l’audit de code. Grâce à sa connaissance étendue des bases de code et de documentation, elle peut identifier des erreurs ou des vulnérabilités.
IA, Crypto et désinformation (Misinformation)
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Illia considère que la désinformation n’est pas un problème de l’IA, mais un problème humain. L’IA n’est qu’un outil capable de produire massivement des contenus ou de créer des textes crédibles mais factuellement erronés. Par ailleurs, la désinformation générée manuellement est déjà largement répandue. Identifier ces contenus erronés est justement une mission que Web3 peut accomplir.
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Web3 peut fournir des outils permettant de vérifier le contenu, de le relier à son créateur ou à une autorité d’attribution, ou encore de bâtir une réputation autour de la source du contenu.
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Illia donne un exemple : si un podcast est entièrement généré par IA, comment les auditeurs peuvent-ils savoir s’il est authentique ou non ? Web3 peut résoudre ce problème : après l’enregistrement, tous les participants peuvent signer le hachage du fichier audio, confirmant ainsi leur participation réelle.
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Jason Warner complète en disant que la blockchain peut être très utile, notamment pour vérifier l’identité d’une personne. Il insiste sur la nécessité de se concentrer sur les problèmes fondamentaux et leurs solutions techniques, plutôt que de s’aventurer dans des spéculations infondées.
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Illia et Jason conviennent que la combinaison IA et blockchain ouvre de nouvelles possibilités, comme l’utilisation de l’IA pour auditer et prévenir les attaques dans DeFi.
Liens entre IA, régulation, sécurité et DAO
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Illia pense que la combinaison IA et blockchain peut renforcer la sécurité de DeFi. Il mentionne que l’IA peut être utilisée pour auditer les contrats intelligents et prévenir les attaques. Il évoque aussi une idée de projet : une plateforme aussi efficace et simple qu’une bourse centralisée, mais où tous les actifs restent sur chaîne, permettant non seulement de prouver les réserves, mais aussi de suivre toutes les dettes. Cela donnerait aux utilisateurs une visibilité claire sur la destination de leurs fonds, augmentant ainsi transparence et sécurité.
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Illia exprime certaines réserves quant au pouvoir détenu par OpenAI et Midjourney. Il note que ces organisations exercent une grande influence dans le domaine de l’IA, car elles contrôlent d’importantes masses de données et de modèles. Cette concentration du pouvoir risque de créer un déséquilibre, puisqu’elles décident seules de l’utilisation de ces ressources et de leur application dans divers domaines.
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Pour résoudre ce problème, Illia plaide pour davantage de transparence et d’ouverture, afin que le public comprenne mieux le fonctionnement de ces modèles et leurs usages.
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Illia pense que l’IA pourrait jouer un rôle de coordinateur au sein des DAO. Combiner IA et DAO, selon lui, atténuerait les craintes liées aux IA fermées, en donnant au collectif le sentiment de garder le contrôle. Cette synergie pourrait aider à prévenir les effets néfastes potentiels de l’IA sur l’humanité. Il espère voir apparaître dans l’année à venir les premiers exemples d’IA coordonnant des DAO, ou pilotant des systèmes organisant des activités réelles. Ces systèmes seraient supervisés par les membres du DAO pour garantir que l’IA opère strictement dans les limites de ses attributions.
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Jason estime que la combinaison DAO et IA pourrait aider à résoudre certains problèmes sociaux, comme la prévention des attaques de phishing. Il insiste sur la nécessité de mieux comprendre ces technologies pour les utiliser efficacement contre les usages malveillants.
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Jason met en avant l’impact du cadre réglementaire sur l’IA et la blockchain. Selon lui, de nombreuses régulations actuelles sont superficielles et ne tiennent pas compte du véritable potentiel ni des implications de ces technologies. Il préconise une auto-régulation grâce à ces mêmes technologies : par exemple, utiliser la blockchain pour enregistrer les jeux de données et les poids des modèles entraînés, ou utiliser l’IA pour interpréter le code source des contrats intelligents. Il insiste sur le fait que les régulateurs devraient adopter ces outils, car ils ont été conçus pour protéger les consommateurs, les marchés et les citoyens.
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Jason suit attentivement l’évolution du débat public sur la régulation de l’IA et des technologies associées. Ce dialogue vise à définir comment élaborer et mettre en œuvre des règles garantissant une utilisation sûre de ces technologies, tout en tenant compte de l’innovation et du progrès.
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