L'intelligence artificielle et le Web3 sont deux des technologies les plus révolutionnaires de cette époque. L’IA est déjà devenue un élément important de l’élément central du logiciel mondial. Selon les estimations de PwC, l’IA contribuera à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, ce qui entraînera une augmentation de 14 % du PIB mondial. Alors que nous sommes, en tant que génération, à l’aube d’une nouvelle ère technologique, la transition vers le Web3, l’IA, jouera un rôle important dans l’élaboration du monde numérique dans lequel nous vivrons.
L'IA révolutionnera le monde du Web3 en ajoutant une automatisation, une personnalisation, une sécurité, des analyses de données avancées et des contrats intelligents améliorés. L'intégration de l'IA avec Web3 redéfinira le fonctionnement de Web3 en se concentrant sur ce qui est le mieux pour les utilisateurs.
Examinons chaque sujet un par un pour en savoir plus sur l'évolution du web3 avec l'IA, en commençant par ce qu'est le web3.
Êtes-vous nouveau dans l’écosystème Web3 ? Voici un guide complet sur ce qu'est le Web3 et en quoi il est différent du Web2 de Droomdroom.
Qu’est-ce que le Web3 ?
Le Web3, largement connu sous le nom de web3.0, est la troisième génération du World Wide Web. Il s’agit d’une nouvelle génération sur Internet qui envisage un écosystème numérique décentralisé, sécurisé et centré sur l’utilisateur qui fonctionne sur la technologie Blockchain.
Le Web 3.0 est une innovation par rapport au Web 2.0. Ici, les données sont contrôlées par les utilisateurs plutôt que par une entité ou une entreprise géante, ce qui entraîne plus de confidentialité et aucune censure. Dans ce cas, les récompenses gagnées sont réparties équitablement entre toutes les parties prenantes ou utilisateurs.
Les principaux piliers du Web 3.0
Décentralisation
La décentralisation est un aspect essentiel du web3. Alors que Web2 utilise HTTP pour localiser les informations, Web3, basé sur la blockchain, stocke les informations à plusieurs emplacements sur un réseau. Il donne aux utilisateurs plus de contrôle sur les données que les grands géants de la technologie comme Google et Meta. Il permet aux utilisateurs de vendre leurs données selon leur propre volonté.
Connectivité
Les informations et le contenu sont plus accessibles dans le Web 3.0 car ils sont stockés à plusieurs endroits et peuvent être consultés par divers appareils dans le monde entier.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
Web3 utilisera des technologies comme le NLP (traitement du langage naturel) et le web sémantique pour rendre ses systèmes plus avancés et plus réceptifs, comme l'intelligence humaine.
Web3 utilisera également l'apprentissage automatique, qui utilise une grande quantité de données pour former des algorithmes, améliorant ainsi la précision et les résultats.
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Qu’est-ce que l’IA ?
L'intelligence artificielle (IA) est la simulation de l'intelligence humaine par des systèmes informatiques, capables d'effectuer des tâches complexes nécessitant un raisonnement et une résolution de problèmes. Les systèmes d’IA fonctionnent en consommant de grandes quantités de données qui sont ensuite utilisées pour entraîner des algorithmes d’apprentissage automatique.
Ils analysent ensuite les données pour trouver des modèles permettant de modéliser leur prise de décision ou de prédire les états futurs. Ce type d’apprentissage est appelé apprentissage supervisé. Mais certains systèmes d’IA apprennent sans supervision, par exemple en jouant à un jeu vidéo de manière répétée jusqu’à ce que le système connaisse toutes les règles et toutes les façons de gagner. Ce type d’apprentissage est classé comme apprentissage non supervisé.
Il existe trois compétences cognitives sur lesquelles repose la programmation de l’IA : le raisonnement, l’apprentissage et l’autocorrection.
Types d'intelligence artificielle
IA faible
Systèmes conçus pour effectuer des tâches particulières uniquement. Les assistants personnels, Alexa d’Amazon et les jeux vidéo sont des exemples d’IA faible.
IA forte
Systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent l'intelligence humaine et sont plus complexes et compliquées. Par exemple, les voitures autonomes.
Comment l'évolution du Web3 avec l'IA est rendue possible
Automatisation
L’ultra capacité de l’IA à apprendre et à automatiser les tâches peut aider les utilisateurs du Web3 à échapper aux tâches fastidieuses et chronophages. De la création de nouveaux NFT à la gestion des portefeuilles numériques, l’IA peut assumer ces responsabilités de manière transparente et permettre aux utilisateurs de se concentrer sur des tâches plus créatives.
Personnalisation
L'IA peut personnaliser considérablement les parcours des utilisateurs du Web3 et rendre leurs expériences plus personnalisées et plus attrayantes en analysant les données des utilisateurs telles que l'historique de navigation et en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique tels que le filtrage collaboratif et basé sur le contenu. Les algorithmes d’IA peuvent générer des recommandations et des services personnalisés qui correspondent aux besoins et aux intérêts des utilisateurs.
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Par exemple, l'IA peut être utilisée dans la publicité pour réaliser des campagnes marketing ciblées en analysant les données des utilisateurs afin de les rendre attrayantes et plus pertinentes pour les utilisateurs individuels, ce qui entraîne de meilleurs taux de publicité et de conversion.
Analyse des données et informations
L'analyse basée sur l'IA peut jouer un rôle crucial dans le développement de l'écosystème Web3. L’aspect clé de l’analyse de l’IA est qu’elle peut traiter de grandes quantités d’ensembles de données vastes, complexes et diversifiés générés par des plateformes décentralisées, des utilisateurs, des transactions et l’exécution de contrats intelligents. L'IA peut découvrir des modèles et des informations découverts qui peuvent contribuer grandement à la croissance et au développement de l'écosystème Web3.
Sécurité
L'IA peut jouer un rôle essentiel dans l'amélioration de la sécurité et de la confiance au sein de l'écosystème Web3 en identifiant les risques, vulnérabilités, menaces ou piratages potentiels. En détectant de manière proactive toute cybermenace ou danger futur, l'IA peut aider Web3 à maintenir un environnement sécurisé et sécurisé en préservant la confidentialité des données grâce à un cryptage et une anonymisation avancés.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être entraînés sur de grands ensembles de données pour identifier les futures cybermenaces, telles que les attaques de phishing ou l'accès non autorisé à un compte.
L'IA peut être utilisée pour une protection unique en fournissant une authentification personnalisée à chaque utilisateur en analysant ses modèles de comportement ou ses caractéristiques spécifiques, telles que les traits du visage. Cela aidera les plateformes Web3 à devenir plus robustes et moins vulnérables à la fraude et à l’usurpation d’identité.
Contrats intelligents
La mise en œuvre de l'IA peut révolutionner considérablement la fonctionnalité des contrats intelligents dans Web3 en intégrant des capacités de prise de décision avancées et en permettant des transactions dynamiques sur n'importe quelle plateforme Web3.
Les contrats intelligents sont, comme tout contrat, un accord signé avec des termes et conditions écrits dans un code. Il n'a besoin d'aucun courtier ou intermédiaire pour exécuter l'accord, réduisant ainsi la probabilité de manipulation et garantissant la confiance et la transparence.
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Quels facteurs contribuent à l'adoption par WEB3 des technologies ML à partir d'une approche Top-Doen ?
L'adoption des technologies d'apprentissage automatique (ML) suit une approche descendante, principalement en raison de son infrastructure complexe, qui nécessite des experts pour mettre en œuvre les technologies ML dans l'écosystème Web3.
L'approche descendante est adoptée dans la technologie Web3 pour ML pour plusieurs raisons :
Complexité technique
L'intégration de la technologie ML dans l'espace Web3 nécessite une compréhension approfondie des algorithmes de décentralisation Infratech et de ML. L'intégration transparente des technologies ML dans une infrastructure décentralisée nécessite une expertise car elle est très complexe.
Sécurité et confidentialité
Assurer la sécurité et la confidentialité est l’un des principaux objectifs du Web 3.0. L'intégration de la technologie ML via une approche descendante permet aux experts de concevoir et de mettre en œuvre des solutions ML qui s'alignent sur les principes fondamentaux du Web3, garantissant que ces objectifs ne sont pas compromis.
Évolutivité et performances
La mise en œuvre des technologies ML nécessite de relever des défis importants avec Web3, notamment l'évolutivité et les performances. L'approche descendante permet de garantir que les solutions ML conçues sont destinées à rendre l'écosystème Web3 plus efficace et évolutif.
Standardisation et interopérabilité
Pour une adoption efficace des technologies ML sur les plates-formes Web3, la normalisation et l'interopérabilité doivent être atteintes. L’adoption descendante permet une approche plus unifiée et favorise la collaboration entre les parties prenantes.
Principaux défis rencontrés par l'IA : le Web 3.0 comme solution
Avec de grands modèles linguistiques comme ChatGPT et Midjourney, nous avons assisté à un changement radical dans la création de contenu numérique et dans les entreprises.
Si ces technologies offrent de nombreux avantages, tels qu’un contenu de haute qualité, une productivité et une efficacité accrues, elles s’accompagnent également de nombreux nouveaux défis.
Ici, nous avons découvert certains défis critiques liés au contenu généré et aux menaces potentielles qui doivent être résolues.
Fausse diffusion de nouvelles
L’un des problèmes majeurs du contenu généré par l’IA est la propagation de faux contenus. Avec des modèles linguistiques tels que ChatGPT et Midjourney, il est facile de produire des articles d'actualité et des images réalistes, ce qui rend plus difficile la différenciation du contenu écrit par des humains. Garder une trace est plus complexe à mesure que la frontière entre réalité et fiction s’estompe. Cela peut entraîner un effondrement potentiel de la perception de la réalité.
Solution
Différents outils ont été développés pour vérifier l’origine du contenu, avec un suivi des métadonnées et des recherches d’images inversées. De nombreuses organisations comme factcheck.org s’efforcent de faire éclater les fausses nouvelles et de maintenir un écosystème digne de confiance. La blockchain peut jouer un rôle essentiel dans le suivi de l'authenticité du contenu en stockant ses métadonnées, l'identité de l'auteur avec un horodatage de publication, sur un registre décentralisé et infalsifiable où les lecteurs peuvent vérifier l'origine des informations.
Effondrement de la confiance
L’augmentation rapide du contenu généré par l’IA peut entraîner un effondrement de la confiance du public, car il devient plus difficile de vérifier l’authenticité du contenu. L’effondrement de la confiance peut avoir des conséquences sur le journalisme et les entreprises qui dépendent fortement de la confiance du public, sapant ainsi la crédibilité du contenu produit. Cela rend plus difficile l’établissement des responsabilités pour tout fait erroné ou inexactitude présenté dans la fourchette. En conséquence, le public devient sceptique quant au contenu qu’il rencontre.
Solution
La transparence quant à l’origine du contenu, comme le filigrane ou l’étiquetage de la source, peut aider. La blockchain peut jouer un rôle important ici, car tout élément de contenu stocké sur la blockchain est vérifié. par les validateurs, ce qui rend chaque élément d'information stocké unique à l'aide de la valeur de hachage attribuée à chaque élément d'information individuel, qui est liée aux informations précédentes stockées, formant ainsi une chaîne.
Exploitation du droit
Le contenu généré par l’IA peut être utilisé pour exploiter les failles des lois et des réglementations. Par exemple, l’IA peut créer de fausses vidéos et audios convaincants et profonds, modifiant ainsi les procédures et les résultats des tribunaux.
Solution
Les législateurs devraient être conscients des progrès de l’IA et élaborer des politiques et des réglementations limitant les accidents. Le travail collaboratif entre les chercheurs en IA et les législateurs garantira cela.
Chantages et menaces
Le chantage généré par l’IA peut prendre plusieurs formes :
Deepfakes : l'IA peut générer des vidéos, des images et des sons très réalistes, qui peuvent être utilisés pour menacer n'importe qui et le mettre dans des situations compromettantes avec la menace d'une exposition publique.
Menaces générées par l’IA : la capacité de l’IA à produire du contenu personnalisé peut entraîner des dangers considérables de création d’un chantage convaincant et personnalisé, en jouant sur leurs peurs et leurs vulnérabilités.
Documents fabriqués : le contenu généré par l'IA peut être présenté comme des documents authentiques, qui deviennent plus complexes à différencier de l'original. Cela peut contraindre les victimes à payer d’énormes rançons et à se conformer aux exigences du maître chanteur.
Solutions
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être entraînés pour identifier les modèles et les points communs des menaces et des signes de manipulation générés par l’IA. Pour lutter contre les menaces générées par l'IA, le travail collaboratif des législateurs et des professionnels de la cybersécurité est nécessaire pour détecter et limiter tout incident.
Un système de réputation décentralisé peut aider les utilisateurs à identifier le contenu et les homologues dignes de confiance et à promouvoir la transparence.
Plateformes Web3 populaires utilisant l'IA
Médibloc
Il s’agit d’une plateforme de soins de santé décentralisée construite sur Ethereum Blockchain. Il vise à fournir des soins de santé efficaces et efficients en permettant un transfert de données sécurisé et transparent. Il utilise des contrats intelligents pour le partage de données et l'accès à d'autres services de santé.
Il possède sa propre crypto-monnaie MED, qui facilite les transactions et récompense les utilisateurs disposés à partager leurs données. Medibloc dispose de son propre système d'IA, qui analyse les données stockées pour identifier des modèles et des tendances afin de fournir des recommandations de traitement personnalisées et d'automatiser des tâches telles que des rappels de prise de médicaments.
Augure
Fondée en 2014, Augur est une plateforme de marché de prédiction décentralisée construite sur la blockchain Ethereum. Ici, les utilisateurs peuvent prédire le résultat d'événements tels que des matchs sportifs et des élections et échanger sur ces résultats.
Augur dispose d'un système d'IA qui améliore la précision des prédictions en analysant les données provenant de diverses sources telles que les actualités, les publications sur les réseaux sociaux et Internet pour trouver des modèles et des tendances susceptibles d'affecter le résultat. Il récompense également ses utilisateurs lorsqu’ils prédisent des résultats précis.
Analyse de la chaîne
Fondée en 2014, Chainanalysis est une plateforme d'analyse Blockchain. Il est utilisé par plusieurs organisations, notamment des bourses de crypto-monnaie, des institutions financières et des organismes chargés de l'application de la loi, pour détecter et prévenir les activités frauduleuses et illégales sur Web3.
L'analyse de la chaîne dispose d'un ensemble de données exclusives d'adresses connues et de transactions d'activités frauduleuses ou illégales, qu'ils utilisent pour vérifier les activités suspectes sur la Blockchain.
Conclusion
Le Web3 est à la porte d’immenses possibilités, et son intégration avec l’IA sera la cerise sur le gâteau. Avec le potentiel d’influencer divers domaines de l’écosystème numérique, l’implication de l’IA est significative dans le web3. Alors que nous nous lançons dans un voyage d’exploration des implications et des applications de l’IA dans le web3, nous assisterons à des progrès notables dans les années à venir.