Dans les interactions entre robots, les contrats intelligents peuvent simplifier l'attribution des tâches et le partage des ressources, permettant ainsi une coordination efficace.
Auteur : Jan Liphardt
Compilation : Deep Tide 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 examiner et comprendre le processus décisionnel des robots. Il est également l'un des principaux auteurs de la norme ERC-7777, un protocole développé conjointement par OpenMind et Nethermind.io, visant à réguler les interactions dans une société de collaboration entre humains et robots.
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Les robots autonomes intelligents étaient autrefois considérés comme un concept de science-fiction inaccessibile, mais aujourd'hui, les modèles de langage de grande taille (LLM) et l'IA générative ont donné aux machines la capacité de planifier, d'apprendre et de réfléchir. Non seulement cela, mais ces logiciels capables de gagner des concours de 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 un avenir proche, les robots qui circuleront dans votre communauté ou avec lesquels vous travaillerez 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, des écoles, hôpitaux et usines aux foyers et à la vie quotidienne ? La plupart des systèmes existants sont conçus pour les humains, nécessitant 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 encore de grandes controverses 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 basse et contrôle un robot de trading ou un robot physique dans un bureau de la SEC, quelles lois devraient régir son comportement ?
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 offrant immutabilité, transparence et une grande résilience. 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. Dès le départ, le but 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 réglementaires centrés sur l'humain, la blockchain et les contrats intelligents peuvent soutenir indifféremment les humains et les machines intelligentes. Ainsi, le réseau cryptographique décentralisé fournit l'infrastructure cruciale dont ce nouveau domaine a besoin, dont les avantages seront pleinement réalisés dans des secteurs comme la santé, l'éducation et la défense.
Bien sûr, il reste encore de nombreux obstacles à surmonter dans ce processus. Il est essentiel 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 s'organiser en équipes pour accomplir des tâches complexes. L'échange de données à faible latence (comme la communication entre des taxis robots) peut se faire hors chaîne, par exemple via un réseau privé virtuel, mais les étapes précédentes, comme la découverte d'un robot ou d'un humain capable de vous conduire à l'aéroport, se prêtent très bien à être réalisées via des marchés et des mécanismes décentralisés. Des solutions d'extension comme Optimism seront cruciales pour soutenir ces transactions et ce flux.
De plus, la réglementation fragmentée dans le monde entier est un autre 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 établit un ensemble de règles programmables basées sur la blockchain, fournissant la standardisation tant nécessaire dans ce domaine. L'élaboration de normes mondiales sur la sécurité, l'éthique et l'opération est cruciale pour garantir que les robots autonomes intelligents 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 des robots et de l'IA. Les canaux de financement traditionnels sont inefficaces et relativement fermés, ce qui limite le développement rapide de l'industrie. Le modèle basé sur les tokens (comme la plateforme DeSci DAO) franchit ces obstacles tout en fournissant aux investisseurs ordinaires des incitations à participer. De plus, certains nouveaux modèles commerciaux en IA introduisent des micropaiements et des modalités de partage des revenus avec les fournisseurs de données ou de modèles, qui peuvent tous être réalisés grâce à des contrats intelligents.
Ces avantages combinés stimuleront le développement rapide des robots autonomes intelligents et entraîneront de nombreuses applications concrètes attendues.
Nouveau paradigme pour les robots et les machines intelligentes
Beaucoup de gens peuvent craindre que la généralisation des machines intelligentes ne crée une concurrence avec les humains, considérant la cognition comme un jeu à somme nulle. Cependant, la réalité est qu'il y a encore une grave pénurie de talents bien éduqués dans plusieurs domaines tels que l'éducation et la santé.
Une étude de l'UNESCO souligne que la pénurie mondiale d'enseignants est très grave : « d'ici 2030, le monde aura besoin de 44 millions d'enseignants supplémentaires dans l'enseignement primaire et secondaire » - cela n'inclut même pas les assistants qui offrent un tutorat individuel aux étudiants pour les aider à rattraper leur retard. Dans ce contexte, les robots autonomes intelligents peuvent apporter d'énormes avantages dans le domaine de l'éducation, atténuant la crise de pénurie d'enseignants. Imaginez qu'un enfant puisse apprendre des concepts complexes grâce à un robot à ses côtés, le robot le guidant patiemment étape par étape pour acquérir de nouvelles compétences - ce qui approfondit non seulement la compréhension des matières, mais améliore également leurs compétences sociales. Nous étions habitués à enseigner 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 dans 100 pays dans le monde manquent d'environ 7,2 millions de professionnels, et avec l'aggravation du vieillissement de la population, ce manque devrait atteindre 12,9 millions d'ici 2035. Le déficit est particulièrement aigu dans les secteurs des soins, des soins primaires et de la santé connexe. Cette crise affecte non seulement la qualité des soins dispensés aux patients, mais menace également l'efficacité des praticiens de la santé. Dans ce contexte, les robots autonomes intelligents peuvent jouer un rôle important de plusieurs manières, par exemple en surveillant les patients atteints de maladies chroniques, en assistant lors des opérations chirurgicales et en fournissant des services de compagnie pour les personnes âgées. Ils peuvent également surveiller automatiquement les stocks de médicaments et d'équipements, en les renouvelant en temps voulu si nécessaire. De plus, dans des tâches comme 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. Alors que le secteur de la santé a un besoin urgent d'améliorer sa productivité, les robots sont sans aucun doute des alliés importants.
Dans le domaine de la défense, l'application des systèmes autonomes commence à porter ses fruits, en particulier dans le domaine des essaims de drones et des actifs de combat maritime. Le potentiel des robots pour exécuter des missions à haut risque ou des tâches impossibles pour les humains (comme le secours en cas de catastrophe ou le travail dangereux) n'a été que récemment exploré.
De prototypes à applications réelles
Ces contenus peuvent sembler lointains, comme une intrigue de science-fiction du 22e siècle, mais en réalité, Ethereum est déjà utilisé pour stocker les règles de décision et d'action des IA et des robots. Et selon Coinbase, les agents IA ont déjà commencé à échanger des cryptomonnaies entre eux.
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 avancées technologiques. Ce mécanisme accélère considérablement la transition des robots autonomes de prototypes à applications réelles, leur permettant d'être déployés plus rapidement dans des domaines clés comme les hôpitaux et les écoles. Imaginez que, lorsque vous marchez dans la rue avec un robot humanoïde, un passant pourrait s'arrêter pour 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 vers l'adresse du contrat Ethereum qui stocke ces règles.
Le grand livre décentralisé peut également servir de centre de coordination, permettant aux systèmes hétérogènes composés de différents types de robots de se trouver et de collaborer sans intermédiaire centralisé. Ce mécanisme est conceptuellement similaire à la technologie C3 traditionnelle (Commandement, Communication et Contrôle) en défense, mais son infrastructure est décentralisée et transparente. Les enregistrements immuables garantissent que chaque interaction et chaque action peuvent être suivies, 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 ainsi une coordination efficace. Et 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 la responsabilité.
Ce nouveau monde pourrait susciter des questions - que signifie tout cela pour nous ? - mais en réalité, chaque lecteur de cet article a travaillé pendant près de 20 ans pour rendre tout cela possible, en construisant les infrastructures nécessaires pour gérer la gouvernance, la collaboration, la communication et la coordination entre les humains et les machines intelligentes.
Remarque : Les opinions exprimées dans cet article ne représentent que celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement la position de CoinDesk, Inc. ou de ses propriétaires et affiliés.