Auteur : Jan Liphardt

Traduit par : ShenChao TechFlow

L'auteur original est Jan Liphardt, professeur associé au département de bio-ingénierie de l'Université de Stanford, où il a obtenu son doctorat à 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 vérifier et comprendre le processus décisionnel des robots. Il est aussi l'un des principaux auteurs de la norme ERC-7777, un protocole développé en collaboration entre OpenMind et Nethermind.io, visant à réglementer les interactions dans une société de collaboration entre humains et robots.

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Les robots intelligents autonomes étaient autrefois considérés comme un concept de science-fiction lointain, mais aujourd'hui, les modèles de langage (LLM) et l'IA générative ont déjà permis aux machines de planifier, d'apprendre et de réfléchir. De plus, ces logiciels capables de gagner des olympiades mathématiques et d'écrire des romans peuvent également contrôler des robots physiques, permettant à un personnage numérique de passer sans effort entre le monde numérique et le monde physique. Ainsi, dans le futur, les robots qui se déplaceront dans votre communauté ou travailleront à vos côtés pourront exprimer des opinions et des comportements cohérents sur X/Twitter, dans des marchés prédictifs et dans la vie réelle.

Cependant, nous faisons face à un défi majeur : comment intégrer ces machines intelligentes dans la société humaine, allant des écoles, hôpitaux, usines aux foyers et à la vie quotidienne ? La plupart des systèmes existants sont conçus pour les humains, requérant par défaut des empreintes digitales, des parents et des dates de naissance, des conditions qui ne s'appliquent évidemment pas aux machines intelligentes. De plus, il existe un énorme débat sur la façon de réglementer ces machines – devrions-nous interdire leur développement, suspendre leurs recherches, ou limiter leur capacité à simuler des émotions compréhensibles par les humains (comme proposé par l'UE) ? Plus complexe encore, si un modèle de langage de 2000 milliards de paramètres fonctionne sur un ordinateur en orbite terrestre et contrôle un robot de transaction ou un robot physique dans un bureau de la SEC, à quelles lois de quelle région son comportement devrait-il se conformer ?

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 étant immuable, transparent et résilient. 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 et les finances décentralisées. Dès le départ, l'objectif de la blockchain était de soutenir "les 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 centrées sur l'homme, systèmes financiers et réglementaires, la blockchain et les contrats intelligents peuvent soutenir sans distinction aussi bien les humains que les machines intelligentes. Ainsi, le réseau cryptographique décentralisé fournit une infrastructure essentielle pour ce domaine émergent, dont les bénéfices seront pleinement réalisés dans des domaines tels que la santé, l'éducation et la défense.

Bien sûr, il reste de nombreux obstacles à surmonter dans ce processus. Il est crucial d'assurer une connexion transparente entre la collaboration homme-machine et la collaboration entre machines, en particulier 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 former des équipes pour accomplir des tâches complexes. L'échange de données à faible latence (comme la communication entre des taxis robots) pourrait se faire hors chaîne, par exemple via un réseau privé virtuel, mais les étapes précédentes, comme trouver un robot ou un humain capable de vous emmener à l'aéroport, sont très adaptées à une réalisation par des marchés et des mécanismes décentralisés. Des solutions d'extension comme Optimism seront essentielles pour soutenir ces transactions et ce trafic.

De plus, les réglementations fragmentées à travers le monde constituent également un obstacle majeur à l'innovation. Bien que des régions comme l'Ontario soient à l'avant-garde dans le domaine des robots autonomes, la plupart des régions sont encore loin derrière. La gouvernance décentralisée fournit une normalisation nécessaire à ce domaine en établissant un ensemble de règles programmables basées sur la blockchain. L'établissement de normes mondiales en matière de sécurité, d'éthique et d'opérations est essentiel pour garantir que les robots intelligents autonomes puissent être déployés à grande échelle, sans compromettre la sécurité et la conformité.

Les organisations autonomes décentralisées (Decentralized Autonomous Organizations, DAOs) accélèrent la recherche et le développement des robots et de l'IA. Les canaux de financement traditionnels sont peu efficaces et relativement fermés, limitant le développement rapide de l'industrie. Le modèle basé sur des jetons (comme la plateforme DeSci DAO) surmonte ces goulets d'étranglement tout en offrant aux investisseurs ordinaires des incitations à participer. De plus, certains nouveaux modèles commerciaux en IA introduisent des micropaiements et des façons de partager les revenus avec les fournisseurs de données ou de modèles, tous réalisables via des contrats intelligents.

La combinaison de ces avantages propulsera le développement rapide des robots intelligents autonomes et apportera de nombreuses applications concrètes attendues.

Nouveau paradigme pour les robots et les machines intelligentes

Beaucoup peuvent craindre que la montée en puissance des machines intelligentes ne crée une concurrence avec les humains, considérant la cognition comme un jeu à somme nulle. Cependant, la réalité est que, dans de nombreux domaines tels que l'éducation et la santé, il y a encore une grave pénurie de talents bien formés.

Une étude de l'UNESCO souligne que la pénurie mondiale d'enseignants est extrêmement grave, "d'ici 2030, il faudra recruter 44 millions d'enseignants dans le primaire et le secondaire" – cela n'inclut même pas les assistants qui fournissent un tutorat individuel pour aider les élèves en difficulté à rattraper leur retard. Dans ce contexte, les robots intelligents autonomes peuvent apporter de grands avantages au secteur de l'éducation, atténuant la crise de 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 acquérir de nouvelles compétences – non seulement en approfondissant la compréhension de la matière, mais aussi en améliorant ses compétences sociales. Nous avons été 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 est confronté 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 de la population, cet écart devrait atteindre 12,9 millions d'ici 2035. Ce manque de talents est particulièrement grave dans les domaines des soins, des soins primaires et des secteurs de la santé connexes. Cette crise affecte non seulement la qualité des soins reçus par les patients, mais menace également l'efficacité des professionnels de la santé. Dans ce contexte, les robots intelligents autonomes peuvent jouer un rôle important à plusieurs égards, comme surveiller les patients atteints de maladies chroniques, assister lors d'opérations chirurgicales et fournir des services d'accompagnement aux personnes âgées. Ils peuvent également surveiller automatiquement les stocks de médicaments et d'équipements, en les réapprovisionnant en temps utile. De plus, les robots peuvent également améliorer considérablement l'efficacité et la cohérence dans des tâches telles que le transport des déchets médicaux, le nettoyage des salles de traitement et l'assistance lors d'opérations complexes. Dans un secteur de la santé qui a désespérément besoin d'augmenter sa productivité, les robots sont sans aucun doute un atout important.

Dans le domaine de la défense, l'application de systèmes autonomes a déjà montré des résultats, notamment dans les domaines des essaims de drones et des actifs de combat en mer. Le potentiel des robots pour accomplir des tâches à haut risque ou des tâches que les humains ne peuvent pas réaliser (comme le secours en cas de catastrophe ou les travaux dangereux) n'a été que commencé à être exploité.

De la prototype à l'application réelle

Ces concepts peuvent sembler lointains, comme une intrigue 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. Et selon Coinbase, les agents IA (AI agents) ont déjà commencé à échanger des cryptomonnaies entre eux.

L'ouverture et l'auditabilité du réseau cryptographique décentralisé 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 du prototype à l'application réelle, leur permettant d'être déployés plus rapidement dans des domaines critiques tels que les hôpitaux et les écoles. Imaginez qu'alors que vous marchez dans la rue avec un robot humanoïde, un passant s'arrête pour vous demander : "Vous n'avez pas peur ?" Vous pouvez 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 vers l'adresse du contrat Ethereum où ces règles sont stockées.

Le grand livre décentralisé peut également servir de centre de coordination, permettant à des systèmes hétérogènes composés de différents types de robots de se trouver et de collaborer sans intermédiaire centralisé. Ce mécanisme est conceptuellement similaire aux technologies traditionnelles de défense C3 (Commandement, Contrôle et Communication), mais son infrastructure est décentralisée et transparente. Des enregistrements immuables garantissent que chaque interaction et action peut être suivie, établissant ainsi 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 ainsi 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 les informations biométriques ou les dossiers médicaux, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs dans la sécurité des données tout en clarifiant les responsabilités.

Ce nouveau monde peut susciter quelques questions – que cela signifie-t-il pour nous ? – mais en réalité, chaque lecteur de cet article a travaillé dur au cours des 20 dernières années pour rendre cela possible, en construisant une infrastructure capable de traiter la gouvernance, la collaboration, la communication et la coordination entre humains et machines intelligentes.

Remarque : Les opinions exprimées dans cet article ne reflètent que le point de vue personnel de l'auteur et ne représentent pas nécessairement la position de CoinDesk, Inc. ou de ses propriétaires et affiliés.