Ces dernières années, les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et des cryptomonnaies ont évolué rapidement, chacun réalisant des progrès significatifs. Cependant, l’intersection de ces deux domaines présente un domaine de possibilités intrigantes. L'IA décentralisée, alimentée par la technologie blockchain et les principes cryptographiques, offre une vision de systèmes d'IA ouverts, transparents et résistants à la censure. Dans cet article, nous examinons diverses catégories à cette intersection, explorant à la fois les opportunités qu’elles présentent et les défis auxquels elles sont confrontées.
Calcul décentralisé pour la pré-formation et le réglage fin :
Les plateformes de calcul décentralisées, telles qu'Akash et Render, visent à démocratiser l'accès aux ressources informatiques pour les tâches d'IA. Bien qu'elles offrent la possibilité de réaliser des calculs moins coûteux et de s'entraîner à l'abri de la censure, des défis tels que les performances et l'évolutivité persistent.
Inférence décentralisée :
Des projets comme Ritual et Ollama cherchent à permettre une inférence décentralisée, en répondant aux problèmes de confidentialité et de censure associés aux services centralisés. Cependant, l'essor des puces spécialisées pour l'inférence locale pose un défi à l'adoption d'alternatives décentralisées.
Agents d'IA en chaîne :
Les agents d'IA en chaîne exploitent la technologie blockchain pour la coordination et le paiement, minimisant ainsi les risques de plateforme associés aux fournisseurs centralisés. Malgré les avantages potentiels, le stade naissant du développement des agents d'IA et la disponibilité des méthodes de paiement traditionnelles constituent des obstacles à une adoption généralisée.
Provenance des données et du modèle :
Les solutions basées sur la blockchain comme Vana et Rainfall visent à permettre aux utilisateurs de posséder et de monétiser leurs données et leurs modèles tout en garantissant la transparence et la provenance. Cependant, le défi consiste à convaincre les utilisateurs de donner la priorité à la propriété des données et aux préoccupations en matière de confidentialité plutôt qu'à la commodité.
Applications incitatives par jetons :
Des incitations sous forme de jetons cryptographiques ont été proposées pour amorcer les réseaux et stimuler l'engagement dans des applications centrées sur l'IA comme MyShell et Deva. Pourtant, les inquiétudes concernant la spéculation et l'utilisation durable demeurent, faisant écho aux leçons tirées des précédents booms et krachs des cryptomonnaies.
MLOps incitatifs par tokens :
Des projets tels que BitTensor et Ritual explorent l’intégration des incitations cryptographiques dans le flux de travail des opérations d’apprentissage automatique (MLOps). Si les incitations peuvent optimiser le comportement, garantir la qualité et la précision des MLOps constitue un défi de taille.
Vérifiabilité en chaîne (ZKML) :
La vérifiabilité des modèles en chaîne, illustrée par des projets comme Modulus Labs et UpShot, est prometteuse pour la transparence et la composabilité des applications d'IA. Cependant, le scepticisme quant à la nécessité d'une telle vérification et le battage médiatique autour de la technologie à connaissance nulle persistent.
Conclusion:
L’intersection entre l’IA décentralisée et la cryptographie présente un paysage riche en potentiel d’innovation et de disruption. De la démocratisation de l’accès aux ressources informatiques à la responsabilisation des utilisateurs en matière de propriété des données, chaque catégorie offre des opportunités et des défis uniques. À mesure que ces projets continuent d’évoluer, il sera fascinant de voir comment ils façonnent l’avenir de l’IA et de la cryptographie, en s’orientant vers un paysage technologique plus ouvert, transparent et équitable.