L'intersection de l'IA et des cryptoactifs : 11 cas d'utilisation potentiels

Le modèle économique d'Internet est en train de changer. Alors que le réseau ouvert se dégrade progressivement en une boîte de recherche, nous ne pouvons nous empêcher de nous demander : l'IA va-t-elle apporter un Internet ouvert ou créer un nouveau labyrinthe de murs payants ? Qui va le contrôler, les grandes entreprises centralisées ou un large éventail d'utilisateurs ?

C'est précisément là que les cryptoactifs jouent un rôle. La blockchain offre une nouvelle manière de construire des services et des réseaux Internet, qui sont décentralisés, de confiance et possédés par les utilisateurs. Ils rééquilibrent les forces centralisées présentes dans les systèmes d'IA en renégociant les mécanismes économiques qui soutiennent les systèmes d'aujourd'hui, contribuant ainsi à un Internet plus ouvert et plus puissant.

Les cryptoactifs peuvent contribuer à créer de meilleurs systèmes d'IA, et vice versa. Certains domaines croisés ont déjà attiré l'attention des développeurs et des utilisateurs, mais d'autres cas d'utilisation pourraient prendre des années, voire des décennies, à se réaliser. Cet article partagera 11 cas d'utilisation croisés entre les cryptoactifs et l'IA, visant à ouvrir une discussion sur les possibilités et les défis futurs. Ces cas d'utilisation sont tous basés sur les technologies en cours de développement aujourd'hui, allant du traitement de paiements massifs et de faibles montants à la garantie que l'humanité puisse contrôler sa relation avec l'IA du futur.

1. Données persistantes et contexte dans les interactions IA

L'IA générative dépend des données, mais pour de nombreuses applications, le contexte ( ainsi que les états et informations de fond liés à l'interaction ) sont tout aussi importants, voire plus importants.

Dans un monde idéal, que ce soit à travers un agent, une interface LLM ou d'autres applications, les systèmes d'IA devraient être capables de se souvenir des détails tels que le type de projet sur lequel l'utilisateur travaille, son style de communication et ses langages de programmation préférés. Cependant, dans la pratique, les utilisateurs doivent souvent rétablir le contexte dans différentes interactions au sein d'une même application, sans parler des changements de système.

Actuellement, le contexte d'une application d'IA générative est presque impossible à transférer à d'autres applications.

Grâce à la technologie blockchain, les systèmes d'IA peuvent conserver des informations contextuelles clés sous forme d'actifs numériques persistants, ces actifs pouvant être chargés au début de la conversation et transférés sans couture entre différentes plateformes d'IA. Les protocoles blockchain présentent une compatibilité ascendante et garantissent l'interopérabilité, ce qui pourrait être la seule solution à ce problème.

Une application naturelle de cette technologie est les jeux et les médias assistés par l'IA, où les préférences des utilisateurs peuvent rester cohérentes dans différents jeux et environnements. Mais sa véritable valeur réside dans le domaine de l'application des connaissances. Dans ces applications, l'IA doit comprendre ce que l'utilisateur sait déjà ainsi que sa manière d'apprendre.

La solution générale la plus proche que l'on voit actuellement est celle des robots personnalisés avec un contexte fixe et persistant. Grâce à des plateformes comme Poe, les utilisateurs peuvent louer leurs robots personnalisés à d'autres.

L'introduction de ce type d'activité sur la chaîne permet à un système d'IA de partager un niveau de contexte composé des éléments clés de toutes les activités numériques. Ils peuvent immédiatement comprendre les préférences et mieux ajuster et optimiser l'expérience. En retour, tout comme un registre de propriété intellectuelle sur la chaîne, cela permet à l'IA de faire référence à un contexte durable sur la chaîne, créant des possibilités pour de nouvelles interactions de marché autour des modules d'invite et d'information. Les utilisateurs peuvent directement autoriser ou monétiser leur expertise tout en conservant le contrôle des données. Le contexte partagé rendra possibles de nombreuses choses encore non imaginées.

2. Identité générale des agents

L'identité est un enregistrement autoritaire de qui ou quoi est réellement quelque chose ou quelqu'un, elle est le soutien derrière les systèmes de découverte, d'agrégation et de paiement numériques d'aujourd'hui. La plateforme cache ce soutien en arrière-plan, l'identité expérimentée n'est qu'une partie du produit fini : Amazon attribue des identifiants aux produits, les présente de manière centralisée et aide les utilisateurs à découvrir et à payer. Il en va de même pour Facebook : l'identité de l'utilisateur est la base de ses nouvelles dynamiques et de toute la découverte au sein de l'application.

Avec les avancées de la technologie des agents IA, tout cela est sur le point de changer. De plus en plus d'entreprises utilisent des agents pour gérer des services clients, de la logistique, des paiements et d'autres scénarios d'application, leurs plateformes ne seront plus comme des applications à interface unique. Au contraire, elles existeront sur plusieurs interfaces et plateformes, accumulant un riche contexte et exécutant plus de tâches pour les utilisateurs. Cependant, lier l'identité de l'agent à un seul marché le rendra inutilisable dans d'autres domaines importants.

C'est pourquoi un agent a besoin d'un "passeport" unique et portable. Sans passeport, il est impossible de comprendre comment payer l'agent, de vérifier sa version, de consulter ses fonctionnalités, de savoir pour qui l'agent agit, et de suivre sa réputation sur différentes applications et plateformes. L'identité de l'agent doit servir de portefeuille, de registre API, de journal des modifications et de preuve sociale, permettant ainsi à n'importe quelle interface de le comprendre et de communiquer avec lui de la même manière. Sans un "identifiant" partagé, chaque intégration devra être reconstruite à partir de zéro, et le mécanisme de découverte restera dans un état temporaire, perdant des informations contextuelles chaque fois que l'utilisateur change de canal ou de plateforme.

Il est possible de concevoir une infrastructure d代理 depuis le début. Alors, comment construire une couche d'identité de confiance et de neutralité plus riche que les enregistrements DNS ? Les réseaux blockchain offrent une combinabilité sans autorisation, ce qui permet aux constructeurs de créer des代理 plus pratiques et une meilleure expérience utilisateur.

Dans l'ensemble, des solutions d'intégration verticale comme Facebook ou Amazon offrent actuellement une meilleure expérience utilisateur. Mais le prix de cette commodité est élevé, surtout dans le contexte de la baisse des coûts de construction de logiciels pour l'agrégation, le marketing, la rentabilité et la distribution d'agents, ainsi que de l'élargissement constant du champ d'application des applications d'agents. Il reste encore des efforts à fournir pour atteindre l'expérience utilisateur des fournisseurs d'intégration verticale, mais une couche d'identité d'agent fiable et neutre permettra aux entrepreneurs de posséder leur propre passeport et encouragera l'innovation en matière de distribution et de conception.

3. Preuve d'identité compatible vers l'avant

Avec la généralisation croissante de l'IA, il devient de plus en plus difficile de déterminer si les interlocuteurs en ligne sont de véritables humains. Ce déclin de la confiance n'est pas une préoccupation pour l'avenir, il est déjà présent. Des armées de commentaires sur les plateformes sociales aux robots sur les applications de rencontres, la réalité commence à devenir floue. Dans ce contexte, l'identification devient une infrastructure cruciale.

Une façon de prouver que vous êtes humain est à travers une identité numérique. L'identité numérique englobe tout ce qu'une personne peut utiliser pour vérifier son identité : nom d'utilisateur, code d'identification personnel, mot de passe, preuves tierces et autres certificats. La valeur décentralisée est ici évidente : lorsque ces données existent dans des systèmes centralisés, l'émetteur peut retirer l'accès, facturer des frais ou aider à la surveillance. En revanche, la décentralisation renverse cette dynamique : les utilisateurs contrôlent leur identité, la rendant plus sécurisée et moins sujette à la censure.

Contrairement aux systèmes d'identité traditionnels, le mécanisme de preuve d'identité décentralisé permet aux utilisateurs de contrôler et de gérer leur propre identité, tout en vérifiant leur identité humaine de manière respectueuse de la vie privée et de confiance neutre. De plus, tout comme un permis de conduire peut être utilisé n'importe où, peu importe où il a été délivré, la preuve d'identité décentralisée peut également servir de fondation réutilisable sur n'importe quelle plateforme. En d'autres termes, la preuve d'identité basée sur la blockchain possède une compatibilité ascendante, car elle offre :

• Portabilité : le protocole est une norme ouverte intégrable sur n'importe quelle plateforme. La preuve d'identité décentralisée peut être gérée par une infrastructure publique et est entièrement contrôlée par l'utilisateur. Cela lui confère une portabilité totale, permettant à n'importe quelle plateforme, actuelle ou future, d'être compatible avec elle.

• Accessibilité sans autorisation : la plateforme peut choisir de reconnaître les preuves d'identité de manière autonome, sans passer par des API de passerelle qui pourraient discriminer différents cas d'utilisation.

Les défis auxquels ce domaine est confronté concernent sa généralisation : bien qu'il n'y ait pas encore de cas d'utilisation réels à grande échelle prouvant l'identité, il est prévu qu'avec l'augmentation du nombre d'utilisateurs, l'émergence de partenaires précoces et le lancement d'applications révolutionnaires, la vitesse de généralisation s'accélérera. Chaque application utilisant des normes d'identité numérique spécifiques rendra ce type d'identité plus précieux pour les utilisateurs ; cela incitera davantage d'utilisateurs à obtenir cette identité ; en retour, cela rendra cette identité plus attrayante pour les applications, devenant ainsi un moyen de certification de l'identité.

Actuellement, nous avons déjà vu des applications et services de consommation grand public dans les domaines du jeu, des rencontres et des réseaux sociaux annoncer des partenariats avec des identités décentralisées, afin d'aider les gens à confirmer qu'ils interagissent avec de vraies personnes. Cette année, nous avons également assisté à l'émergence de nouveaux protocoles d'identité, y compris le service de certification Solana (SAS). Bien que SAS ne soit pas un émetteur de preuves d'identité, il permet aux utilisateurs de lier de manière privée des données hors chaîne ( telles que des vérifications de conformité KYC ou des statuts de certification d'investissement ) à leur portefeuille Solana, afin de construire l'identité décentralisée de l'utilisateur. Tout cela indique que le tournant pour les preuves d'identité décentralisées pourrait être proche.

La vérification d'identité n'est pas seulement destinée à interdire les robots, mais aussi à tracer une ligne claire entre les agents IA et les réseaux humains. Elle permet aux utilisateurs et aux applications de distinguer les interactions homme-machine, créant ainsi un espace pour une expérience numérique de meilleure qualité, plus sûre et plus authentique.

4. DePIN de l'IA

L'IA est peut-être un service numérique, mais son développement est de plus en plus limité par l'infrastructure physique. Le réseau d'infrastructure physique décentralisée ( DePIN ) peut aider à la diffusion de l'infrastructure informatique sur laquelle l'innovation en IA s'appuie, la rendant moins coûteuse, plus résiliente et plus difficile à censurer.

Comment y parvenir ? Les deux principaux obstacles au développement de l'IA ont toujours été l'énergie et l'accès aux puces. L'énergie décentralisée aide à fournir plus d'électricité, mais les développeurs utilisent également DePIN pour rassembler des puces inutilisées provenant de PC de jeu, de centres de données et d'autres sources. Ces ordinateurs peuvent être regroupés pour former un marché de calcul sans autorisation, créant un environnement de concurrence équitable pour le développement de nouveaux produits d'IA.

D'autres cas d'utilisation incluent l'entraînement et le réglage fin distribués des LLM, ainsi que des réseaux distribués pour l'inférence de modèles. L'entraînement et l'inférence décentralisés peuvent réduire considérablement les coûts, car ils utilisent des ressources de calcul qui seraient autrement inactives. De plus, ils peuvent offrir une résistance à la censure, garantissant que les développeurs ne seront pas bloqués par des fournisseurs de services cloud de grande envergure.

Le fait que quelques entreprises contrôlent les modèles d'IA est toujours une source de préoccupation ; un réseau décentralisé peut contribuer à créer une IA plus rentable, plus résistante à la censure et plus évolutive.

5. Infrastructure et mesures de protection pour l'interaction entre les agents IA, les fournisseurs de services terminal et les utilisateurs.

Avec l'amélioration continue des capacités des outils d'IA à résoudre des tâches complexes et à exécuter des chaînes d'interaction multi-niveaux, l'IA aura de plus en plus besoin d'interagir avec d'autres IA sans l'intervention de contrôleurs humains.

Par exemple, un agent IA peut avoir besoin de demander des données spécifiques liées au calcul, ou de recruter des agents IA spécialisés pour exécuter des tâches spécifiques. Les agents IA créeront également une valeur énorme en complétant l'ensemble du processus de transaction ou toute autre activité au nom de l'utilisateur, comme rechercher et réserver des billets d'avion en fonction des préférences de quelqu'un, ou découvrir et commander un nouveau livre de leur type préféré.

Il n'existe actuellement pas de marché d'agents par agents mature et universel, ce type de requêtes croisées ne peut généralement être réalisé que par une connexion API, ou au sein d'un écosystème d'agents AI où les appels entre agents sont maintenus en tant que fonction interne.

Plus largement, la plupart des agents IA d'aujourd'hui fonctionnent dans des écosystèmes isolés, leurs API étant relativement fermées et manquant généralement de normes architecturales. Cependant, la technologie blockchain peut aider les protocoles à établir des normes ouvertes, ce qui est crucial pour l'adoption à court terme. À long terme, cela contribue également à la compatibilité ascendante : avec l'évolution et l'apparition continues de nouveaux agents IA, ils peuvent s'attendre à pouvoir se connecter au même réseau sous-jacent. Étant donné que la blockchain offre interopérabilité, open source, décentralisation et une architecture généralement plus facile à mettre à niveau, ils peuvent s'adapter plus facilement à diverses nouvelles innovations en matière d'IA.

Avec le développement du marché, de nombreuses entreprises ont commencé à construire une infrastructure de blockchain pour l'interaction entre les agents et les agents : par exemple, Halliday a récemment lancé son protocole, fournissant une architecture inter-chaînes standardisée pour les flux de travail et les interactions AI. Pendant ce temps, Catena, Skyfire et Nevermind utilisent la blockchain pour soutenir les paiements entre les agents AI, sans intervention humaine. D'autres systèmes de ce type sont également en cours de développement.

6. Maintenir la synchronisation des applications de codage de l'IA / de l'ambiance

La révolution de l'IA générative rend la construction de logiciels plus facile que jamais. La vitesse de codage a augmenté de plusieurs ordres de grandeur, et il est possible de coder en langage naturel, permettant ainsi même aux programmeurs peu expérimentés de bifurquer des programmes existants et de construire de nouveaux programmes à partir de zéro.

Cependant, bien que la programmation assistée par IA offre ces nouvelles opportunités, elle introduit également une grande incertitude à l'intérieur et entre les programmes. La "programmation d'ambiance" abstrait les relations de dépendance complexes derrière le logiciel, mais cela peut également rendre les programmes vulnérables aux défauts de fonctionnalité et de sécurité lorsque le code source et d'autres entrées changent. En même temps, lorsque les gens utilisent l'IA pour créer des applications et des flux de travail personnalisés, leurs interactions avec d'autres systèmes seront également.