AI et Cryptoactifs : 11 cas d'utilisation à envisager

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

C'est exactement là où les cryptoactifs jouent leur rôle. La blockchain offre un nouveau moyen de construire des services et des réseaux Internet qui sont décentralisés, de confiance et neutres, et qui sont possédés par les utilisateurs. Ils renégocient les mécanismes économiques qui soutiennent les systèmes actuels, équilibrant ainsi de nombreuses forces centralisées déjà apparues dans les systèmes d'IA, contribuant à un Internet plus ouvert et plus puissant.

Les Cryptoactifs peuvent contribuer à créer de meilleurs systèmes d'IA, et vice versa. Cette idée n'est pas nouvelle, mais sa définition est souvent peu claire. Certains domaines croisés, comme la vérification de la "preuve d'identité humaine" dans un contexte de prolifération de systèmes d'IA à bas coût, ont déjà attiré l'attention des bâtisseurs et des utilisateurs. Cependant, d'autres cas d'utilisation semblent nécessiter des années, voire des décennies, pour se réaliser. Cet article partagera 11 cas d'utilisation croisés entre les Cryptoactifs et l'IA, dans le but d'ouvrir une discussion sur les possibilités futures, les défis, etc. Ces cas d'utilisation sont tous basés sur les technologies actuellement en construction, allant du traitement de paiements massifs et de faible montant à la garantie que l'humanité peut maîtriser sa relation avec l'IA future.

1. Données persistantes et contexte dans les interactions IA

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

Dans un monde idéal, que ce soit pour un programme d'agent, une interface de grand modèle linguistique 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 les langages de programmation préférés. Cependant, dans la pratique, les utilisateurs doivent souvent recréer ce contexte au sein de différentes interactions d'une même application, sans parler des transitions entre différents systèmes.

Actuellement, le contexte d'une application d'IA générative est presque jamais, ou plutôt ne peut pas du tout être transféré à d'autres applications.

Grâce à la technologie blockchain, les systèmes d'IA peuvent conserver des informations contextuelles clés sous forme d'actifs numériques durables, qui peuvent être chargés au début d'une conversation et transférés de manière transparente entre différentes plateformes d'IA. De plus, étant donné que les protocoles blockchain possèdent ces caractéristiques, la blockchain pourrait être la seule solution à ce problème, offrant à la fois la compatibilité ascendante et garantissant l'interopérabilité.

Une application naturelle de cette technologie est le jeu et les médias assistés par l'IA, dans ce scénario, les préférences de l'utilisateur ( allant des niveaux de difficulté aux paramètres de touches ) peuvent rester cohérentes à travers différents jeux et environnements. Mais sa véritable valeur réside dans le domaine de l'application des connaissances. Dans ces applications, l'IA a besoin de comprendre ce que l'utilisateur sait déjà ainsi que sa manière d'apprendre ; il existe également des scénarios d'application plus spécialisés, comme la programmation. Bien sûr, certaines entreprises ont déjà développé des robots personnalisés qui fonctionnent en fonction du contexte global d'affaires spécifique, mais dans ce cas, le contexte est généralement non transférable.

La solution universelle la plus proche actuellement visible est un robot personnalisé avec un contexte fixe et persistant. Cependant, la portabilité du contexte entre les utilisateurs au sein de la plateforme commence à apparaître hors chaîne ; par exemple, grâce à Poe, les utilisateurs peuvent louer leurs robots personnalisés à d'autres.

Introduire ce type d'activité sur la chaîne permet au système d'IA de partager une couche de contexte composée 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 le registre de propriété intellectuelle sur la chaîne, cela permet à l'IA de se référer à un contexte persistant sur la chaîne, créant des possibilités pour de nouvelles interactions de marché autour des modules de suggestions et d'informations, par exemple, les utilisateurs peuvent directement autoriser ou monétiser leur expertise tout en conservant le contrôle de leurs données. Le partage de contexte rendra possibles de nombreuses choses encore inenvisagées.

2. Identité générale de l'agent

L'identité est un enregistrement autoritaire de qui ou de quoi il s'agit vraiment. Elle est le soutien caché derrière les systèmes de découverte numérique, d'agrégation et de paiement d'aujourd'hui. Comme les plateformes cachent ce soutien en arrière-plan, l'identité vécue n'est qu'une partie du produit fini : certaines plateformes attribuent des identifiants aux produits, les exposent de manière centralisée et aident les utilisateurs à découvrir et à payer. D'autres plateformes fonctionnent de la même manière : l'identité de l'utilisateur est la base de ses messages dynamiques et de l'ensemble de la découverte au sein de l'application, y compris les listes de marché, les publications naturelles et les publicités payantes.

Avec les progrès de la technologie des agents IA, tout cela est sur le point de changer. Alors que de plus en plus d'entreprises utilisent des agents pour gérer le service client, la logistique, les 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 davantage de tâches pour les utilisateurs. Cependant, lier l'identité de l'agent à un seul marché le rendra inutilisable dans d'autres endroits importants, comme les sessions d'e-mails, les canaux de messagerie instantanée et d'autres produits.

C'est pourquoi les agents ont besoin d'un "passeport" unique et portable. Sans passeport, il est impossible de savoir comment payer l'agent, de vérifier sa version, de consulter ses fonctionnalités, de comprendre pour qui l'agent représente, et il est également impossible 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, de sorte que toute interface (, e-mail, messagerie instantanée ou autre agent ) puisse être résolue et communiquer de la même manière. Sans un "primitif d'identité" partagé, chaque intégration doit être reconstruite depuis le début, et le mécanisme de découverte reste dans un état temporaire, entraînant une perte d'informations contextuelles chaque fois que l'utilisateur change de canal ou de plateforme.

Il est possible de concevoir une infrastructure d代理 à partir de zéro. Alors, comment construire un niveau d'identité de confiance et de neutralité plus riche que les enregistrements DNS ? Au lieu de redessiner une plateforme monolithique qui combine identité, découverte, agrégation et paiement, il vaut mieux permettre aux代理 d'accepter des paiements, de lister des fonctionnalités et d'exister dans plusieurs écosystèmes, sans craindre d'être verrouillés sur une plateforme spécifique. C'est précisément à l'intersection du chiffrement et de l'IA, car les réseaux blockchain offrent une combinabilité sans permission, permettant aux bâtisseurs de créer des代理 plus pratiques et une meilleure expérience utilisateur.

Dans l'ensemble, des solutions d'intégration verticale comme certaines plateformes offrent actuellement une meilleure expérience utilisateur. L'une des complexités internes de la construction de produits excellents réside dans l'assurance que chaque partie soit raisonnablement combinée de haut en bas. Mais le coût de cette commodité est très élevé, surtout dans le contexte où les coûts de construction de logiciels pour l'agrégation, le marketing, la rentabilité et la distribution des jetons diminuent, et où la portée des applications de jetons continue de s'élargir. Il reste encore des efforts à faire pour atteindre l'expérience utilisateur des fournisseurs d'intégration verticale, mais une couche d'identité d'agent fiable et neutre permettra aux entrepreneurs d'avoir leur propre passeport et encouragera l'innovation en matière de distribution et de design.

3. Preuve d'identité compatible avec l'avenir

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. Cette érosion de la confiance n'est pas une préoccupation future, elle est déjà là. Des armées de commentaires sur les plateformes sociales aux robots sur les applications de rencontre, la réalité commence à devenir floue. Dans ce contexte, l'identification devient une infrastructure essentielle.

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 valider son identité, comme un nom d'utilisateur, un code d'identification personnel, un mot de passe, des preuves tierces ( telles qu'une citoyenneté ou une cote de crédit ) et d'autres justificatifs. La valeur décentralisée est ici évidente : lorsque ces données existent dans des systèmes centralisés, l'émetteur peut révoquer l'accès, facturer des frais ou aider à la surveillance. En revanche, la décentralisation renverse cette dynamique : les utilisateurs contrôlent leur propre 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 conserver leur identité, et de vérifier leur identité humaine de manière neutre et respectueuse de la vie privée. De plus, tout comme un permis de conduire peut être utilisé partout, quel que soit l'endroit où il a été délivré, la preuve d'identité décentralisée peut également servir de fondation réutilisable pour toute plateforme (, y compris celles qui n'existent pas encore ). En d'autres termes, la preuve d'identité basée sur la blockchain est rétrocompatible, car elle offre :

• Portabilité : le protocole est une norme ouverte pouvant être intégrée sur n'importe quelle plateforme. L'identification décentralisée peut être gérée via des infrastructures publiques et est entièrement contrôlée par l'utilisateur. Cela lui confère une portabilité totale, rendant toute plateforme compatible avec elle, que ce soit maintenant ou à l'avenir.

• Accessibilité sans autorisation : la plateforme peut choisir de reconnaître l'identifiant de preuve d'identité sans passer par une API de passerelle qui pourrait discriminer différents cas d'utilisation.

Les défis auxquels ce domaine est confronté résident dans la vulgarisation : bien qu'aucun cas d'utilisation réel de preuve d'identité à grande échelle n'ait encore été observé, il est prévu qu'avec l'augmentation du nombre d'utilisateurs, l'émergence de partenaires précoces et le lancement d'applications révolutionnaires, le rythme de la vulgarisation 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 acquérir cette identité ; réciproquement, cela rendra cette identité plus attrayante pour les applications, devenant ainsi un moyen de certification d'identité. ( De plus, en raison de l'interopérabilité conçue des identités sur la chaîne, ces effets de réseau peuvent rapidement s'étendre ).

Actuellement, nous avons déjà vu des applications et services de consommation mainstream dans les domaines du jeu, des rencontres et des réseaux sociaux annoncer des partenariats avec des systèmes de preuve d'identité décentralisée, afin d'aider les gens à confirmer qu'ils interagissent avec de vraies personnes, celles qu'ils s'attendent à rencontrer. Cette année a également vu l'émergence de nouveaux protocoles d'identité, y compris certains services de certification. Bien qu'ils ne soient pas des émetteurs de preuve d'identité, ces services permettent aux utilisateurs de lier discrètement des données hors chaîne ( telles que des vérifications de conformité KYC ou des états de certification d'investissement ) à leur portefeuille de blockchain, afin de construire l'identité décentralisée de l'utilisateur. Tout cela indique que le tournant pour la preuve d'identité décentralisée pourrait ne pas être loin.

La vérification d'identité ne sert pas seulement 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 différencier les interactions homme-machine, créant ainsi un espace pour une expérience numérique de meilleure qualité, plus sûre et plus authentique.

4. Réseau d'infrastructure physique décentralisée de l'IA

L'IA est peut-être un service numérique, mais son développement est de plus en plus limité par les infrastructures physiques. Le réseau d'infrastructure physique décentralisée ( DePIN ) offre un nouveau modèle pour construire et exploiter des systèmes du monde réel, capable de promouvoir la diffusion des infrastructures de calcul sur lesquelles l'innovation en IA repose, rendant celles-ci moins coûteuses, plus résilientes et plus difficiles à censurer.

Comment y parvenir ? Les deux grands 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 inactives provenant d'ordinateurs 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 de grands modèles de langage en mode distribué, ainsi que des réseaux distribués pour l'inférence des modèles. L'entraînement et l'inférence décentralisés peuvent réduire considérablement les coûts, car ils exploitent des ressources de calcul autrement inactives. De plus, ils offrent une résistance à la censure, garantissant que les développeurs ne soient pas bannis par des fournisseurs de services cloud de très grande taille.

Un petit nombre d'entreprises contrôlant des modèles d'IA a toujours été une source de préoccupation; les réseaux décentralisés aident à créer des IA plus rentables, plus résistantes à la censure et plus évolutives.

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

Avec l'amélioration continue des outils d'IA dans la résolution de tâches complexes et l'exécution de chaînes d'interaction multi-niveaux, l'IA aura de plus en plus besoin d'interagir avec d'autres IA sans l'intervention d'un contrôleur humain.

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 énorme valeur en complétant l'ensemble du processus de transaction ou toute autre activité au nom des utilisateurs, comme rechercher et réserver des billets d'avion en fonction des préférences de quelqu'un, ou découvrir et commander de nouveaux livres de leur type préféré.

Actuellement, il n'existe pas de marché de courtage 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 l'appel entre agents est maintenu comme fonctionnalité interne.

De manière plus générale, la plupart des agents d'IA d'aujourd'hui fonctionnent dans des écosystèmes isolés, leurs API étant relativement fermées et manquant généralement d'architecture.