Comprendre KIP Protocol, protocole de base Web3 décentralisé axé sur l'IA (première partie)
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Comprendre KIP Protocol, protocole de base Web3 décentralisé axé sur l'IA (première partie)
KIP Protocol est un protocole Web3 de base, décentralisé et spécialisé dans l'IA. À travers une série d'articles KIP Explainer, nous souhaitons permettre à tous de comprendre de manière systématique ce qu'est KIP Protocol.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : KIP Protocol
Tout d'abord, KIP n'est pas une application IA, ni un grand modèle linguistique, encore moins une base de données ou une bibliothèque de connaissances.
KIP Protocol est un protocole décentralisé conçu pour les développeurs d'applications IA, les créateurs de modèles et les détenteurs de données afin de permettre des échanges sécurisés et la monétisation dans l'écosystème Web3. KIP permet aux connaissances et données précieuses d'être protégées et monétisées comme actifs intellectuels, garantissant ainsi l'interaction avec l'IA sans perte de propriété.
Pour les développeurs d'applications IA, les concepteurs de modèles et les propriétaires de données, ce protocole s'avérera essentiel pour travailler et générer des revenus de manière décentralisée dans Web3.
(Nous désignerons collectivement ces trois catégories sous le nom de « créateurs de valeur IA »)
La décentralisation de l'intelligence artificielle est un enjeu immense et crucial, auquel plusieurs projets innovants apportent déjà des réponses selon différentes approches.
KIP se concentre sur la résolution des problèmes fondamentaux auxquels sont confrontés les créateurs de valeur IA lorsqu'ils cherchent à déployer et monétiser leurs réalisations dans Web3.
Les modèles d'IA ont besoin d'applications et de données pour créer de la valeur économique
Dans le domaine de l’IA, plus de 20 catégories distinctes d’entreprises proposent des solutions, mais durant l’année écoulée, l’essentiel de l’attention autour de l’IA générative s’est concentré sur les modèles (avec diverses approches allant des transformeurs aux réseaux antagonistes génératifs, en passant par les modèles de diffusion).
En effet, ces modèles représentent véritablement la percée technologique de cette nouvelle ère du calcul — l’intelligence elle-même.
Cependant, pour bâtir un écosystème commercial viable autour de l’IA, les modèles doivent s’appuyer sur deux autres types clés de créateurs de valeur.
1) Les applications IA : « Le visage de l’IA »
Dans l’engouement suscité par les modèles, on risque facilement de négliger l’importance des applications.
Les applications IA jouent un rôle central pour guider les utilisateurs vers l’univers de l’IA. Elles peuvent prendre diverses formes : chatbots, générateurs d’images, robots de recherche, assistants analytiques, voire simples prompts.
Elles accumulent l’expérience utilisateur, attirent des utilisateurs, et surtout, perçoivent potentiellement des paiements directement auprès de ceux-ci.
Beaucoup oublient que ChatGPT est une application développée par OpenAI, alimentée par différents modèles (GPT-3.5, GPT-4). La réponse quasi humaine révolutionnaire du chatbot OpenAI provient principalement du développement côté application, et non du modèle lui-même (ce qui peut être constaté en connectant directement un modèle via une interface API puis en comparant les réponses).
En bref : sans application, un modèle n’est qu’un ensemble de code enfermé dans un boîtier métallique, impossible à exploiter.
2) Les données : « La base fondamentale de l’IA »
Les données sont cruciales :
a) Pour l’entraînement et l’affinement des modèles,
b) Pour la génération assistée par récupération (RAG - Retrieval-Augmented Generation)
Tous les modèles sont entraînés et affinés à partir de données. Sans affinement, un modèle ne devient ni plus puissant ni plus intelligent.
Toutefois, lorsque des données servent à entraîner ou affiner un modèle, elles sont fondamentalement « assimilées » ou « absorbées » dans celui-ci, matérialisées par des ajustements des poids du modèle.
Par conséquent, dans les cas où il est impossible, irréaliste ou illégal d’utiliser directement les données pour entraîner un modèle, une innovation appelée « génération assistée par récupération » (RAG) entre en jeu.
Le RAG combine la capacité de récupérer des informations depuis une base de données externe avec celle d’un modèle d’IA pour générer des réponses. C’est comme avoir un assistant ultra-intelligent qui comprend votre question et sait exactement où trouver la réponse, même s’il ne la connaît pas par cœur.
Bien que le RAG soit encore une technologie relativement nouvelle, nous sommes convaincus qu’à mesure que les préoccupations liées à la sensibilité et à la protection des données s’accroîtront, le RAG deviendra une méthode dominante, offrant une grande valeur commerciale concrète et constituant probablement le cadre principal par lequel la majorité des utilisateurs accéderont à l’IA à l’avenir.
Quelle que soit la méthode choisie, l’innovation continue en IA est impossible sans données.
Un écosystème IA dynamique nécessite l’association de créateurs de valeur provenant de divers secteurs.
Certaines personnes ou entreprises excellent dans l’entraînement et l’affinement des modèles, mais ne maîtrisent pas nécessairement la conception ou la commercialisation d’applications orientées utilisateur.
De même, des chercheurs ou experts sectoriels possédant des jeux de données ou des bases de connaissances précieux peuvent ne pas savoir entraîner des modèles d’IA ou concevoir des applications.
Mais dans un écosystème dynamique et diversifié, ils n’ont pas besoin d’agir seuls. Des acteurs issus de différents domaines peuvent collaborer pour créer des cas d’usage et de la valeur économique pour les utilisateurs.
Les concepteurs d’applications peuvent choisir le modèle d’IA le mieux adapté à leur projet, et sélectionner à l’avance les bases de connaissances externes les plus utiles pour leurs utilisateurs.
Mais que se passe-t-il si ces trois types d’acteurs étaient progressivement absorbés dans un écosystème fermé ?
Car c’est précisément ce qui est en train de se produire. Nous aborderons cela plus en détail dans nos prochains articles, mais pour l’instant : faites une recherche en ligne sur « openai copyright protection » et réfléchissez aux implications futures de l’IA sur la propriété des données.
Pourquoi KIP souhaite-t-il favoriser la décentralisation de l’IA ?
Le monopole dans le domaine de l’IA présente un danger particulier. La décentralisation de l’IA est une réponse urgente et nécessaire face à la soumission de notre intérêt collectif aux intérêts étroits des grandes entreprises.
Nous soutenons pleinement l’accélération de l’IA (e/acc), et nous ne remettons pas en question les contributions majeures des grandes entreprises technologiques à l’innovation en IA.
Cependant, la plupart de ces entreprises agissent uniquement dans le but maximaliste d’enrichir leurs actionnaires. C’est la nature même du capitalisme ; espérer qu’elles changent cette nature ou ignorent leurs motivations principales reviendrait à nier la réalité.
Nous avons besoin d’un équilibre concurrentiel dans le domaine de l’IA, où de nombreux acteurs différents participent au marché, stimulant ainsi un environnement propice à l’innovation. L’avenir de l’IA ne doit en aucun cas être assujetti aux intérêts corporatistes d’une seule entité géante.
Nous pensons que la décentralisation est la seule voie réaliste vers cet idéal.
Comment KIP favorise-t-il la décentralisation de l’IA ?
KIP résout trois problèmes fondamentaux auxquels sont confrontés les créateurs de modèles IA, les développeurs d’applications et les détenteurs de données lorsqu’ils tentent de s’inscrire dans une logique décentralisée.
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Connexion « hors chaîne / sur chaîne »
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Monétisation et revenus
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Propriété et sécurité
1) Le problème de la « connexion hors chaîne / sur chaîne »
Hugging Face, une plateforme open source de modèles d’IA, héberge plus de 400 000 modèles, témoignant de la vitalité du secteur, bien qu’il n’en soit qu’au tout début.
Les technologies blockchain actuelles ne permettent pas, à un coût ou à une vitesse acceptables pour la plupart des utilisateurs, d’exécuter les calculs intensifs requis par les modèles (c’est-à-dire exécuter entièrement les modèles de façon décentralisée), bien que les progrès en informatique en périphérie (edge computing) pourraient bientôt rendre cela possible.
Par conséquent, même si ce n’est pas la totalité, la majorité des modèles fonctionnent hors chaîne, et nous pouvons anticiper davantage d’innovations dans ce contexte.
Pour libérer toutes ces idées et innovations dans Web3, KIP permet d’exécuter efficacement les inférences sur la chaîne.
KIP autorise le traitement hors chaîne des tâches computationnelles lourdes liées à l’inférence machine, tout en préservant l’intégrité et les principes des systèmes décentralisés.
2) Le problème de la « monétisation »
Même la meilleure technologie au monde ne sera pas adoptée si ses utilisateurs ne peuvent en tirer un avantage économique.
Le modèle économique de base de l’IA peut être décrit comme un système de « paiement par requête », car chaque requête consomme de la puissance GPU, donc quelqu’un doit payer. Pour répondre à une requête utilisateur, plusieurs créateurs de valeur IA doivent intervenir.
Nous ne prônons pas la décentralisation pour la décentralisation, mais comme alternative au monopole.
Ainsi, pour que la décentralisation de l’IA réussisse, nous devons garantir que tous les acteurs impliqués dans cette décentralisation puissent percevoir des revenus.
Facile à dire, mais difficile à mettre en œuvre dans le domaine de l’IA.
Prenons l’exemple d’une requête traitée via RAG :
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Un utilisateur pose une question à un chatbot IA.
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Le chatbot transmet la requête à son moteur — le modèle d’IA.
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Le modèle récupère uniquement les blocs de données pertinents depuis la base de connaissances, construit une réponse et la renvoie à l’application.
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L’application emballe la réponse et l’envoie à l’utilisateur.
Dans cet exemple simplifié, vous voyez comment les trois rôles contribuent conjointement à répondre à la requête utilisateur.
Dans un écosystème centralisé, une plateforme unique contrôle et possède les trois composantes (comme illustré dans la deuxième image ci-dessus, ce que OpenAI cherche à faire), vous payez simplement cette plateforme, et le reste est géré en interne.
Mais si nous voulons une structure décentralisée plutôt qu’un monopole, chaque partie doit être rémunérée, ce qui soulève trois défis :
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Enregistrer (sur chaîne) la contribution de chaque partie
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Répartir les revenus provenant de l’utilisateur
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Permettre à chacun de percevoir sa propre part de revenus
C’est précisément le problème de « monétisation » dans une IA décentralisée que KIP cherche à résoudre.
Nous y parvenons grâce à une infrastructure Web3 à faible coût et haute efficacité, qui assure la connexion entre les créateurs de valeur IA, les modalités de paiement par les utilisateurs, et les moyens de retirer les revenus générés. (Nous détaillerons cela dans notre prochaine série « Comprendre KIP ».)
Sans résoudre au préalable la question de la monétisation, la décentralisation de l’IA devient extrêmement difficile, et sa large adoption, hors quelques idéalistes convaincus, pratiquement impossible.
3) Le problème de la « propriété »
Sans lien réel avec la propriété, la monétisation n’est qu’un privilège fragile.
Nous avons tous vu comment les comptes sur des plateformes centralisées peuvent être suspendus ou bloqués à tout moment.
KIP résout ce problème en utilisant des jetons blockchain, spécifiquement des jetons ERC-3525 (SFT), pour « représenter » les productions des créateurs de valeur IA.
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Pour les détenteurs de données : le SFT représente une base de connaissances vectorisée, ou un lien vers un fichier de données brutes chiffrées destiné à l’entraînement du modèle.
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Pour les créateurs de modèles : le SFT peut représenter une API menant à un modèle hors chaîne, ou un ensemble de poids modèles mis en vente.
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Pour les développeurs d’applications : le SFT peut représenter une API frontale ou le prompt lui-même.
Ces SFT agissent comme des « entités monétisables », capables d’interagir entre eux sur chaîne, et enregistrant le montant gagné par chaque SFT via des transactions spécifiques.
En résolvant ces trois problèmes, KIP permet aux créateurs de valeur IA de décentraliser facilement leurs travaux, créant ainsi les conditions initiales d’un écosystème IA décentralisé plus vaste et plus dynamique.
KIP est le protocole Web3 décentralisé indispensable à l’innovation en IA.
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