Douter qu'un agent IA soit en réalité un humain ? Le passage obligé de la création de cryptomonnaies mèmes à l'automatisation complète par l'IA
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Douter qu'un agent IA soit en réalité un humain ? Le passage obligé de la création de cryptomonnaies mèmes à l'automatisation complète par l'IA
Qui aurait pu penser qu'une telle fusion commence par une cryptomonnaie meme AI appelée $GOAT ?
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Johnson Lai
Traduction : TechFlow
Récemment, nous avons été témoins sur Crypto Twitter d’un engouement autour des jetons d’agents IA et des cryptomonnaies de type « meme » liées à l’IA. Mais cela soulève une question importante :
Nous vivons une époque singulière — une époque où nous devons prouver qu’une entité est bien une IA plutôt qu’un humain. Réfléchissez-y : pendant des décennies, nous avons utilisé des CAPTCHA et le test de Turing pour prouver que nous étions humains, et maintenant, nous faisons exactement l’inverse.
Avec l’apparition quotidienne de nouveaux agents IA, nous commençons à nous demander : « Attendez, est-ce vraiment une IA ou y a-t-il quelqu’un qui fait semblant ? » Ce retournement de situation est à la fois ironique et fascinant, surtout lorsque ces agents IA s’immiscent de plus en plus dans notre vie numérique quotidienne.
Nous avons également remarqué qu’Apple a adopté une technologie blockchain afin d’améliorer la transparence de son système Apple Intelligence.
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
En termes simples, un agent IA est une intelligence artificielle dotée d’outils et de capacités de raisonnement. Dans le domaine de la cryptographie, ces agents peuvent accéder à des tweets, des publications, voire posséder un portefeuille crypto leur permettant d’effectuer des transactions sur la blockchain.
Tout a commencé avec l'article ReAct, qui a démontré que l’IA pouvait gérer des tâches complexes lorsqu’elle était équipée des bons outils. Ensuite, l’émergence de Langchain a rendu ces outils plus accessibles aux ingénieurs, provoquant une adoption rapide des outils d’agents IA.
Image :ReAct Prompting
La particularité des agents IA réside dans leur capacité à :
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Raisonner selon un contexte donné
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Élaborer un plan d’action
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Utiliser des outils existants pour exécuter des actions
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S’ajuster en fonction des résultats obtenus
Des applications concrètes comme le terminal Luna de Virtual (https://terminal.virtuals.io/) illustrent ces fonctionnalités, permettant aux utilisateurs d’observer en temps réel le processus de raisonnement et de prise de décision de l’agent.
L’évolution des agents IA
Pour parvenir à des agents IA véritablement transparents, il faut suivre les étapes suivantes :
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Code open source
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Données ouvertes
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Raisonnement décentralisé
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Agents IA autonomes
À mon avis, l’état actuel du développement des agents IA n’en est qu’à l’étape 3 au maximum : le raisonnement ouvert.
Étape 0 : « Faites-moi confiance, je suis une IA »
Actuellement, la plupart des projets d’agents IA se trouvent encore à ce stade. Les utilisateurs interagissent avec des systèmes prétendant être des agents IA, mais ils ne peuvent pas vérifier :
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Si les réponses proviennent d’un vrai raisonnement IA
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Le processus réel de prise de décision
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S’il y a eu intervention humaine
Cela crée un « boîte noire », où les utilisateurs doivent simplement faire confiance aux affirmations sur les capacités de l’IA.
Étape 1 : Code open source
Ouvrir le code des agents IA est une étape cruciale vers la transparence et la confiance.
En rendant le code accessible, les développeurs peuvent l’examiner et contribuer au projet, favorisant ainsi la collaboration et l’innovation.
Étape 2 : Données ouvertes
Exemple 1 :Le terminal de Virtual
Exemple 2 : Enregistrement des données des grands modèles linguistiques sur la blockchain via Chromia
Ouvrir le code ne suffit pas ; nous devons aussi garantir que le « processus mental » de l’agent est transparent.
Cette étape clé introduit la transparence du raisonnement et des décisions de l’agent. Les projets à ce stade font généralement les choses suivantes :
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Ils ouvrent leurs données d’entraînement
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Ils donnent accès aux journaux de raisonnement de l’agent
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Ils permettent des audits et vérifications externes
Étape 3 : Raisonnement décentralisé
Les données ouvertes seules ne suffisent pas à garantir un vrai raisonnement par grand modèle linguistique. Le raisonnement décentralisé résout ce problème en :
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Utilisant zkML/opML pour valider l’exécution du modèle
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Fournissant un processus de raisonnement transparent et auditables
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Permettant à la communauté de vérifier
Étape 4 : Système d’exploitation IA décentralisé
La vision finale consiste à faire fonctionner des agents IA autonomes au sein d’un écosystème transparent. Cela inclut :
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Un runtime ou système d’exploitation indépendant
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Des portefeuilles cryptographiques pour les agents
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Une capacité de prise de décision autonome
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Une observabilité complète de la gestion des ressources
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Des chemins de décision auditables
A mesure que les capacités et l’autonomie de l’IA augmentent, cette transparence devient essentielle, nous permettant de comprendre et de vérifier leur comportement à tous les niveaux. Le marché continue d’explorer comment atteindre cet objectif.
Avancées en cours
Nous ne faisons que commencer, mais certains projets prometteurs émergent déjà :
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$GOAT : Construire une communauté culturelle autour des memes IA
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$LUNA : Créer des agents IA sur la blockchain
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$GMIKA : Compagnon IA personnalisé
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$CAI : Exécuter un réseau IA décentralisé via opML
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$AI16Z : DAO dédié à un fonds IA
Conclusion
Image source
Nous sommes au seuil d’une transformation majeure. Bien que l’article de Vitalik illustre parfaitement la synergie entre la cryptographie et l’IA, qui aurait pu imaginer que cette fusion commence par une cryptomonnaie de type meme IA appelée $GOAT ? Ce départ inattendu montre à quel point l’avenir de Crypto x IA est imprévisible et dynamique.
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