Auteur original : MORBID-19
Traduction originale : Shenchao TechFlow
Bonjour à tous, c'est un nouveau jour, une nouvelle spéculation. Récemment, les agents d'IA (AI Agents) sont devenus le sujet de discussion brûlant. En particulier, aixbt, qui a récemment attiré beaucoup d'attention.
Mais à mes yeux, cette frénésie n'a absolument aucun sens.
Laissez-moi expliquer cela à mes amis qui ne sont pas familiers avec la terminologie du Bitcoin. Une fois qu'un utilisateur a ponté des actifs sur ce qu'on appelle le « réseau Bitcoin de deuxième couche (Bitcoin L2) », il est impossible d'atteindre un véritable « prêt non-custodial (Non-custodial Lending) ».
Tous les « ponts Bitcoin (Bitcoin Bridges) » ou « couches d'interopérabilité / d'extension (Interoperability/Scaling Layers) » introduiront de nouvelles hypothèses de confiance, à quelques rares exceptions près, comme le Lightning Network. Donc, quand quelqu'un affirme que le Bitcoin L2 est « sans confiance (Trustless) », vous pouvez généralement considérer que ce n'est pas vrai. C'est aussi pourquoi la plupart des nouveaux L2 soulignent qu'ils sont « minimisés en confiance (Trust-minimized) ».
Bien que je ne sois pas familier avec le Side Protocol, je peux presque être certain que la déclaration d'aixbt concernant le « prêt non-custodial » n'est pas vraie, et ce jugement ne se trompera pas 99% du temps.
Cependant, je ne blâme pas entièrement aixbt. Il agit simplement selon les instructions : extraire des données d'Internet et générer des tweets qui semblent utiles.
Le problème est qu'aixbt ne comprend pas vraiment ce qu'il dit. Il ne peut pas évaluer la véracité des informations, ni faire vérifier ses hypothèses par des experts, ni remettre en question sa propre logique ou faire des déductions.
La nature des grands modèles de langage (LLMs) n'est rien d'autre que des prédicteurs de mots. Ils ne comprennent pas le contenu qu'ils produisent, mais choisissent des mots qui semblent corrects en fonction des probabilités.
Si j'écrivais un article sur « Hitler conquérant la Grèce antique et engendrant la civilisation hellénistique » dans l'Encyclopédie britannique, cela deviendrait un « fait », une « histoire » pour un LLM.
De nombreux agents d'IA que nous voyons sur Twitter ne sont que des prédicteurs de mots déguisés avec des avatars cool. Pourtant, la valorisation de ces agents d'IA continue de grimper. GOAT a atteint une valorisation de 1 milliard de dollars, tandis qu'aixbt a atteint environ 200 millions de dollars. Ces valorisations sont-elles raisonnables ?
Personne ne peut le dire avec certitude, mais ironiquement, je suis satisfait des actifs que je possède.
L'accès aux données est essentiel
J'ai toujours été très intéressé par la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies. Récemment, Vana a attiré mon attention car elle essaie de résoudre le problème du « mur de données (Data Wall) ». Le problème n'est pas le manque de données, mais comment obtenir des données de haute qualité.
Par exemple, partageriez-vous votre stratégie de trading pour des tokens de faible liquidité et de petite capitalisation en public ? Publieriez-vous gratuitement des informations de grande valeur qui nécessitent généralement un paiement pour être obtenues ? Partageriez-vous les détails les plus privés de votre vie personnelle ?
Évidemment pas.
À moins que vos données privées puissent être protégées à un prix raisonnable, vous ne partagerez jamais facilement ces « données privées » avec qui que ce soit.
Cependant, si nous voulons que l'IA atteigne un niveau d'intelligence proche de celui des humains, ces données sont l'élément clé. Après tout, la caractéristique principale de l'humanité est sa pensée, son monologue intérieur et ses réflexions les plus intimes.
Mais même obtenir certaines données « semi-publiques » pose un défi considérable. Par exemple, pour extraire des données utiles d'une vidéo, il faut d'abord générer des sous-titres et comprendre précisément le contexte de la vidéo afin que l'IA puisse en comprendre le contenu.
Par exemple, de nombreux sites Web exigent que les utilisateurs se connectent pour voir le contenu, comme Instagram et Facebook. Cette conception est courante dans de nombreux réseaux sociaux.
En résumé, les principales limitations auxquelles le développement de l'IA est confronté actuellement comprennent :
Impossible d'accéder aux données privées
Impossible d'accéder aux données derrière un mur payant
Impossible d'accéder aux données des plateformes fermées
Vana propose une solution potentielle. Ils contournent ces limitations en regroupant des ensembles de données spécifiques dans un mécanisme décentralisé appelé DataDAOs, tout en protégeant la vie privée.
DataDAOs est un marché décentralisé pour les données, et voici comment cela fonctionne :
Contributeurs de données : les utilisateurs peuvent soumettre leurs données aux DataDAOs et, ce faisant, obtenir des droits de gouvernance et des récompenses.
Validation des données : les données seront validées dans le réseau Satya, qui est un réseau composé de nœuds de calcul sécurisés capables d'assurer la qualité et l'intégrité des données.
Consommateurs de données : les ensembles de données validés peuvent être utilisés par les consommateurs pour l'entraînement de l'IA ou d'autres scénarios d'application.
Mécanisme d'incitation : DataDAOs encourage les utilisateurs à contribuer des données de haute qualité et gère l'utilisation et le processus d'entraînement des données via un mécanisme transparent.
Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez cliquer ici pour lire plus.
J'espère qu'un jour aixbt pourra se débarrasser de son état « stupide ». Peut-être pourrions-nous créer un DataDAO dédié pour aixbt. Bien que je ne sois pas un expert dans le domaine de l'IA, je crois fermement que la prochaine grande avancée dans le développement de l'IA dépendra de la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles.
Seules les entités d'IA entraînées avec des données de haute qualité peuvent vraiment montrer leur potentiel. J'attends ce moment avec impatience et j'espère qu'il ne sera pas trop éloigné.