Le terme intelligence artificielle (IA) fait partie du langage courant depuis fin 2022. Cependant, chaque fois que des discussions autour de cette technologie révolutionnaire font surface, l'accent semble être principalement centré sur des aspects tels que l'utilisation d'algorithmes de pointe et le matériel puissant qui les pilote. systèmes. 

Cependant, un élément tout aussi crucial qui passe souvent inaperçu concerne les ensembles de données qui alimentent ces modèles d’IA. Au cours de l’année écoulée, il est devenu de plus en plus clair que la qualité et la quantité d’informations transmises à ces systèmes complexes sont primordiales pour le succès des systèmes d’IA. Mais qui collecte ces données, et comment pouvons-nous garantir qu’elles sont diversifiées, exactes et issues de sources éthiques ?

Traditionnellement, la collecte de données sur l’IA était le domaine d’experts et d’équipes spécialisées. Cette approche, même si elle produit sans aucun doute des ensembles de données de haute qualité, conduit souvent à des goulots d'étranglement dans le processus de formation à l'IA, notamment lorsqu'il s'agit d'introduire des biais individuels. Il ne s’agit donc pas seulement d’avoir suffisamment de données ; il s’agit de disposer des bonnes données qui représentent un large éventail de perspectives et de cas d’utilisation. 

Dans ce contexte, les discussions autour des « infrastructures décentralisées d’IA » commencent à prendre de l’ampleur ces derniers temps, d’autant plus qu’elles offrent une solution légitime pour démocratiser la collecte de données d’IA et accélérer l’innovation dans le domaine. À ce stade, NeurochainAI, un fournisseur d'infrastructure d'IA prêt à l'emploi, exploite un module alimenté par la communauté appelé « AI Mining », permettant aux individus de participer à diverses tâches de collecte et de validation de données, transformant ainsi efficacement ses bailleurs de fonds en un vaste réseau de données diversifié. réseau de collecte.

Simplifier le complexe 

Vu de l’extérieur, le génie des systèmes décentralisés de collecte de données d’IA réside dans leur capacité à décomposer des tâches complexes en petits morceaux gérables qui ne nécessitent pas de connaissances spécialisées. Cette approche, souvent appelée « microtravail », permet à pratiquement toute personne ayant une formation de base de contribuer au développement de l’IA.

Le « Data Launchpad » de NeurochainAI incarne cette approche, de sorte que les développeurs ou les entreprises d'IA commencent par soumettre des tâches de collecte ou de validation de données. Ces tâches sont ensuite minutieusement décomposées en instructions que chacun peut suivre. Les membres de la communauté, appelés « AI Miners », peuvent sélectionner les tâches qui les intéressent et les accomplir en utilisant leur matériel grand public au sein de leurs DePIN (réseaux d'infrastructure physique décentralisés) respectifs – c'est-à-dire des écosystèmes numériques localisés exploitant le matériel grand public pour effectuer des tâches de calcul, distribuant ainsi le charge de travail sur un réseau d’appareils.

Les données collectées sont ensuite validées par d'autres membres de la communauté, garantissant à la fois leur exactitude et leur qualité. Les contributeurs sont dûment récompensés pour leurs efforts, favorisant ainsi un scénario mutuellement bénéfique pour les développeurs d'IA et la communauté.

De plus, le modèle de NeurochainAI répond à l’un des défis les plus urgents de l’IA : sa consommation d’énergie monumentale. Les centres de données d’IA traditionnels consomment de grandes quantités d’énergie, certaines estimations suggérant que d’ici 2027, ils pourraient consommer autant d’électricité que l’ensemble des Pays-Bas.

De plus, une étude de l'Agence internationale de l'énergie estime que ces centres de données pourraient voir leur consommation d'énergie augmenter entre 620 et 1 050 TWh d'ici 2026, ce qui équivaut respectivement à la demande énergétique de la Suède et de l'Allemagne. L’approche de NeurochainAI répartit cette charge de calcul, réduisant potentiellement l’empreinte énergétique globale du développement de l’IA.

Ouvrir de nouvelles frontières 

Dans l’état actuel des choses, les implications d’une collecte démocratisée de données sur l’IA semblent assez vastes et passionnantes. En supprimant certains des goulots d’étranglement associés aux pratiques de « collecte de données réservées aux experts », il est possible que nous assistions à une explosion des applications d’IA dans des domaines historiquement mal desservis en raison du manque d’ensembles de données pertinents.

Par exemple, on peut imaginer des modèles d’IA capables de comprendre et de générer des informations de haute qualité dans des langues rares (grâce aux données collectées par des locuteurs natifs du monde entier). De même, de nouveaux cas d’utilisation de l’IA médicale peuvent également émerger, tels que ceux capables de reconnaître les symptômes de maladies rares, formés à partir des données fournies par les patients et les professionnels de santé du monde entier. Les possibilités sont littéralement infinies!

Enfin et surtout, cette approche démocratisée pourrait conduire à un développement de l’IA plus éthique et plus transparent. Lorsque la collecte de données est un effort communautaire, le processus implique intrinsèquement plus de surveillance et de diversité. 

Par conséquent, alors que nous nous tournons vers un avenir axé sur l’IA, les plateformes comme NeurochainAI ne changent pas seulement la façon dont nous collectons des informations pour la formation des données d’IA ; ils remodèlent complètement le paysage entourant ce domaine.