Auteur : Jan Liphardt
Traduit par : Shen Chao TechFlow
L'auteur original est Jan Liphardt, professeur associé au département de bio-ingénierie de l'Université de Stanford, titulaire d'un doctorat de l'Université de Cambridge.
Il est également le fondateur d'Openmind. Openmind se concentre sur le développement de logiciels open source multi-agents, visant à rendre les robots plus intelligents et à garantir que les humains puissent examiner et comprendre le processus de prise de décision des robots. Il est aussi l'un des principaux auteurs de la norme ERC-7777, un protocole co-développé par Openmind et Nethermind.io, visant à réglementer les interactions dans la société de collaboration entre humains et robots.
Texte
Les robots intelligents autonomes étaient autrefois considérés comme un concept de science-fiction inaccessible, mais aujourd'hui, les modèles linguistiques de grande taille (LLM) et l'IA générative ont donné aux machines la capacité de planifier, d'apprendre et de penser. De plus, ces logiciels capables de gagner des compétitions mathématiques et de rédiger des romans peuvent également contrôler des robots physiques, permettant à un personnage numérique de naviguer sans effort entre le monde numérique et le monde physique. Ainsi, à l'avenir, les robots qui se déplaceront dans votre communauté, ou avec qui vous travaillerez, pourront exprimer des opinions et des comportements cohérents sur X/Twitter, dans des marchés prédictifs et dans la vie réelle.
Cependant, nous sommes confrontés à un défi majeur : comment intégrer ces machines intelligentes dans la société humaine, des écoles, des hôpitaux, des usines aux foyers et à la vie quotidienne ? La plupart des systèmes existants sont conçus pour les humains, supposant par défaut des empreintes digitales, des parents et des dates de naissance, des conditions qui ne s'appliquent manifestement pas aux machines intelligentes. De plus, il existe un immense débat sur la manière de réglementer ces machines - devrions-nous interdire leur développement, suspendre leur recherche, ou restreindre leur capacité à générer des émotions compréhensibles pour les humains (comme proposé par l'UE) ? Plus complexe encore, si un modèle linguistique de 2000 milliards de paramètres tourne sur un ordinateur en orbite basse et contrôle un robot de trading ou un robot physique dans un bureau de la SEC, quelles lois devrait-il suivre ?
Nous avons un besoin urgent d'un système mondial capable de soutenir les transactions financières, permettant aux humains et aux machines intelligentes de voter ensemble pour établir des règles, tout en ayant une immutabilité, une transparence et une résilience robustes. Heureusement, au cours des 16 dernières années, des milliers de développeurs et d'innovateurs ont construit un tel système - un cadre parallèle pour la gouvernance décentralisée et la finance. Depuis le début, l'objectif de la blockchain était de soutenir "des communautés non géographiques explorant de nouveaux modèles économiques", en construisant un système "capable d'interagir avec n'importe quel utilisateur" (Satoshi, 13 février 2009). Aujourd'hui, cette vision est devenue plus claire - contrairement à d'autres technologies, systèmes financiers et régulations centrés sur l'humain, la blockchain et les contrats intelligents peuvent soutenir sans distinction les humains et les machines intelligentes. Ainsi, les réseaux cryptographiques décentralisés fournissent une infrastructure essentielle pour ce domaine émergent, dont les avantages seront pleinement réalisés dans des domaines tels que la santé, l'éducation et la défense.
Bien sûr, il y a encore de nombreux obstacles à surmonter dans ce processus. Il est essentiel de réaliser une connexion fluide entre la collaboration homme-machine et la collaboration entre machines, notamment dans des domaines à haut risque tels que le transport, la fabrication et la logistique. Les contrats intelligents peuvent aider les machines autonomes à se découvrir, à communiquer en toute sécurité et à se regrouper pour accomplir des tâches complexes. L'échange de données à faible latence (comme la communication entre véhicules autonomes) peut se faire hors chaîne, par exemple via un réseau privé virtuel, mais les étapes précédentes, telles que la découverte d'un robot ou d'un humain capable de vous emmener à l'aéroport, sont particulièrement adaptées à la réalisation via des marchés et des mécanismes décentralisés. Des solutions d'extension comme Optimism seront essentielles pour soutenir ces transactions et ce flux.
De plus, la fragmentation des réglementations dans le monde entier est également un facteur majeur freinant l'innovation. Bien que des régions comme l'Ontario soient à la pointe de la robotique autonome, la plupart des régions sont encore très en retard. La gouvernance décentralisée, en établissant un ensemble de règles programmables basé sur la blockchain, fournit la normalisation tant attendue dans ce domaine. Établir des normes mondiales concernant la sécurité, l'éthique et l'opération est essentiel pour garantir que les robots intelligents autonomes puissent être déployés à grande échelle à l'international, sans compromettre la sécurité et la conformité.
Les organisations autonomes décentralisées (Decentralized Autonomous Organizations, DAOs) accélèrent la recherche et le développement de la robotique et de l'IA. Les canaux de financement traditionnels sont peu efficaces et relativement fermés, limitant le développement rapide de l'industrie. Les modèles basés sur des tokens (comme la plateforme DeSci DAO) surmontent ces goulets d'étranglement tout en offrant aux investisseurs ordinaires un mécanisme d'incitation à participer. De plus, certains nouveaux modèles commerciaux d'IA introduisent des micropaiements et des moyens de partager les revenus avec les fournisseurs de données ou de modèles, qui peuvent tous être réalisés via des contrats intelligents.
Ces avantages combinés stimuleront le développement rapide des robots intelligents autonomes et donneront lieu à de nombreuses applications concrètes attendues.
Nouveau paradigme pour les robots et machines intelligentes
Beaucoup de gens peuvent craindre que la généralisation des machines intelligentes crée une concurrence avec l'humanité, considérant que la cognition est un jeu à somme nulle. Cependant, la réalité est qu'il y a une pénurie grave de talents bien éduqués dans de nombreux domaines, tels que l'éducation et la santé.
Une étude de l'UNESCO souligne que la pénurie mondiale d'enseignants est très préoccupante, "d'ici 2030, il faudra ajouter 44 millions d'enseignants dans le monde pour les niveaux primaire et secondaire" - ce qui n'inclut même pas les assistants qui fournissent un tutorat individuel aux élèves en difficulté. Dans ce contexte, les robots intelligents autonomes peuvent apporter d'énormes avantages au domaine de l'éducation, atténuant la crise de la pénurie d'enseignants. Imaginez qu'un enfant puisse apprendre des concepts complexes avec l'aide d'un robot à ses côtés, le robot le guidant patiemment étape par étape pour maîtriser de nouvelles compétences - non seulement en approfondissant sa compréhension des matières, mais en améliorant également ses compétences sociales. Nous étions habitués à ce que les humains enseignent aux robots, mais cette relation unidirectionnelle est en train de changer.
Dans le même temps, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) avertit que le secteur de la santé fait face à une "crise de main-d'œuvre". Actuellement, les systèmes de santé de 100 pays dans le monde manquent d'environ 7,2 millions de professionnels, et avec l'aggravation du vieillissement, cette pénurie devrait atteindre 12,9 millions d'ici 2035. En particulier, il y a une pénurie de talents dans les domaines des soins, des soins primaires et de la santé connexe. Cette crise affecte non seulement la qualité des soins que reçoivent les patients, mais menace également l'efficacité des professionnels de la santé. Dans ce contexte, les robots intelligents autonomes peuvent jouer un rôle important de plusieurs manières, telles que surveiller les patients atteints de maladies chroniques, assister lors d'opérations chirurgicales et offrir des services de compagnie aux personnes âgées. Ils peuvent également surveiller automatiquement les stocks de médicaments et d'équipements, en les réapprovisionnant en temps voulu. De plus, dans des tâches telles que le transport de déchets médicaux, le nettoyage des salles de traitement et l'assistance lors d'opérations complexes, les robots peuvent également améliorer considérablement l'efficacité et la cohérence. Dans un secteur de la santé qui a un besoin urgent d'augmenter sa productivité, les robots sont sans aucun doute des atouts précieux.
Dans le domaine de la défense, les applications de systèmes autonomes commencent déjà à porter leurs fruits, notamment dans les domaines des essaims de drones et des actifs de combat maritime. Le potentiel des robots pour accomplir des tâches à haut risque ou des missions que les humains ne peuvent pas réaliser (comme le sauvetage en cas de catastrophe ou les travaux dangereux) n'a été que récemment exploré.
De prototypes à applications concrètes
Ces contenus peuvent sembler lointains, comme des scénarios de science-fiction du 22e siècle, mais en réalité, Ethereum a déjà été utilisé pour stocker les règles de décision et d'action des IA et des robots. Selon Coinbase, les agents IA ont déjà commencé à effectuer des transactions entre eux en utilisant des cryptomonnaies.
L'ouverture et l'auditabilité des réseaux cryptographiques décentralisés offrent aux développeurs de robots une plateforme sécurisée pour partager des données, des modèles et des percées technologiques. Ce mécanisme a considérablement accéléré la transition des robots autonomes de prototypes à applications concrètes, leur permettant d'être déployés plus rapidement dans des domaines clés tels que les hôpitaux et les écoles. Imaginez qu'en marchant dans la rue avec un robot humanoïde, un passant pourrait s'arrêter et vous demander : "Vous n'avez pas peur ?" Vous pourriez répondre avec confiance : "Non, je n'ai pas peur, car les règles de comportement de cette machine sont publiques et immuables." Ensuite, vous pourriez même leur fournir un lien pointant vers l'adresse de contrat Ethereum où ces règles sont stockées.
Le registre décentralisé peut également servir de centre de coordination, permettant à des systèmes hétérogènes constitués de différents types de robots de se trouver et de collaborer sans intermédiaires centralisés. Ce mécanisme est conceptuellement similaire aux technologies C3 de défense traditionnelles (commandement, communication et contrôle), mais son infrastructure est décentralisée et transparente. Les enregistrements immuables garantissent que chaque interaction et action peut être suivie, établissant une base de confiance pour la collaboration.
Dans les interactions entre robots, les contrats intelligents peuvent simplifier l'attribution des tâches et le partage des ressources, permettant une coordination efficace. Dans les interactions homme-machine, les systèmes décentralisés axés sur la protection de la vie privée peuvent gérer en toute sécurité des données sensibles, telles que des informations biométriques ou des dossiers médicaux, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs dans la sécurité des données tout en clarifiant la responsabilité.
Ce nouveau monde pourrait susciter certaines questions - que signifie tout cela pour nous ? - mais en réalité, chaque lecteur de cet article a travaillé durant presque 20 ans pour réaliser tout cela, en construisant des infrastructures capables de gérer la gouvernance, la coopération, la communication et la coordination entre humains et machines intelligentes.
Remarque : Les opinions exprimées dans cet article ne reflètent que celles de l'auteur et ne représentent pas nécessairement la position de CoinDesk, Inc. ou de ses propriétaires et affiliés.
