Tous les secteurs deviennent de plus en plus dépendants de l'IA pour soutenir les opérations quotidiennes. Même dans l'espace crypto, l'IA a été un moteur d'adoption. Cependant, sous la surface, les mécanismes qui alimentent une IA sont gravement défectueux, créant des biais et de la discrimination dans sa prise de décision. Si cela n'est pas surveillé, cela limitera le potentiel de la technologie et compromettra son objectif dans les marchés clés.
Résumé
L'action réglementaire sur l'IA éthique a stagné, laissant à l'industrie le soin de s'auto-réguler en matière de sourcing des données, d'annotation et d'équité — sinon risquer d'aggraver le biais systémique.
L'étiquetage de données décentralisé basé sur la blockchain offre à la fois transparence et compensation équitable, en particulier pour les contributeurs sous-représentés et les économies émergentes.
Les paiements en stablecoin garantissent des récompenses équitables à l'échelle mondiale, transformant l'annotation de données en un flux de revenus viable capable de rivaliser avec les salaires locaux.
Dans la course aux armements en intelligence artificielle, de meilleures données signifient de meilleures performances, et la décentralisation transforme la diversité d'une obligation morale en un avantage concurrentiel.
La solution à ce défi repose sur la blockchain. Tirer parti de la même technologie décentralisée qui permet une plus grande transparence dans les transactions peut également permettre une plus grande équité dans la manière dont l'IA est construite et fonctionne.
La source de biais
Le biais de l'IA provient des données sous-jacentes qui sont utilisées pour informer la technologie. Ces données — qui peuvent inclure tout, des clips audio au contenu écrit — doivent être « étiquetées » pour que l'IA puisse comprendre et traiter l'information. Cependant, des études ont montré que jusqu'à 38 % des données pourraient contenir des biais qui peuvent renforcer des stéréotypes basés sur le genre ou la race.
Des recherches plus récentes continuent de confirmer le problème. Par exemple, une étude de 2024 sur les modèles de reconnaissance des expressions faciales a révélé que Anger était mal classé en tant que Disgust 2,1 fois plus souvent chez les femmes noires que chez les femmes blanches. De plus, un examen des références NIST de 2019 a déterminé que de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale commerciaux identifiaient de manière inexacte les visages noirs ou asiatiques 10 à 100 fois plus fréquemment que les visages blancs, soulignant comment des ensembles de données biaisés entraînent des taux d'erreurs disproportionnellement plus élevés pour les groupes sous-représentés.
C'est ici que les discussions sur l'utilisation « éthique » de l'IA remontent souvent à la surface. Malheureusement, ce sujet est dépriorisé par la réglementation et la croyance perçue selon laquelle une approche éthique de l'IA limitera la rentabilité. Cela signifie finalement que l'approvisionnement et l'étiquetage éthiques des données d'IA ne viendront probablement pas des gouvernements de sitôt. Le secteur doit se réguler lui-même s'il espère établir une fiabilité durable.
Décentraliser l'approvisionnement en données
Surmonter le biais de l'IA nécessite de se procurer des « données de pointe » : des ensembles de données de haute qualité et diversifiés créés par de vraies personnes issues de communautés sous-représentées, qui peuvent capturer les nuances que les ensembles de données hérités manquent systématiquement. En engageant des contributeurs de différents horizons, les ensembles de données qui en résultent deviennent non seulement plus inclusifs mais aussi plus précis. La blockchain offre un outil puissant pour faire avancer cette approche.
L'intégration de la blockchain dans un processus d'annotation de données décentralisé aide à permettre et à valider une compensation équitable pour les contributeurs. Elle apporte une traçabilité totale à chaque entrée de données, permettant une attribution claire, un meilleur contrôle des flux de données et des contrôles plus stricts en fonction de la sensibilité d'un projet donné. Cette transparence garantit que les données sont sourcées de manière éthique, auditées et conformes aux normes réglementaires, abordant des problèmes de longue date d'exploitation, d'incohérence et d'opacité dans les pipelines de données AI traditionnels.
Créer des opportunités
L'opportunité va au-delà de l'équité, car l'étiquetage basé sur la blockchain crée également un puissant potentiel de croissance pour les économies émergentes. D'ici 2028, le marché mondial de l'annotation des données devrait atteindre 8,22 milliards de dollars. Pourtant, même cela pourrait sous-estimer le véritable potentiel du secteur, compte tenu de la prolifération rapide des technologies d'IA, de la performance décevante des données d'entraînement synthétiques et de la demande croissante de données d'entraînement de haute qualité. Pour les premiers adoptants, en particulier dans les régions avec une infrastructure existante limitée, cela représente une opportunité rare de façonner une couche critique de l'économie de l'IA tout en générant des retours économiques significatifs.
Les débats continuent de faire rage sur le vol d'emplois par l'IA auprès des travailleurs humains, certains spéculant que jusqu'à 800 millions d'emplois pourraient être perdus. En même temps, les entreprises vont de plus en plus privilégier des ensembles de données robustes pour s'assurer que les outils d'IA surpassent les employés humains, créant un nouvel espace pour que les individus gagnent un revenu grâce au marquage de données et permettant l'émergence de nouvelles puissances régionales dans ce secteur de services.
Un retour stable
L'utilisation de la blockchain dans l'étiquetage de l'IA va au-delà de la transparence des paiements. Tirer parti d'un actif cohérent, tel qu'un stablecoin, signifie que les utilisateurs seront équitablement rémunérés, peu importe leur emplacement.
Trop souvent, les rôles intensifs en main-d'œuvre ont été externalisés vers des marchés émergents, les entreprises se faisant concurrence pour obtenir des affaires. Bien que les processus hérités puissent freiner des secteurs établis comme la fabrication et l'agriculture, le paysage émergent de l'étiquetage par IA ne doit pas devenir victime de cette pratique injuste. Un système de paiement en stablecoin signifie finalement l'égalité entre les marchés, renforçant les économies émergentes avec un flux de revenus pouvant rivaliser avec leur salaire minimum national.
Rentable et équitable
Ceux qui disposent des meilleures données auront la meilleure IA. Tout comme les marchés financiers autrefois en compétition à la milliseconde pour des connexions Internet plus rapides, où même de minuscules retards se traduisaient par des millions de gains ou de pertes, l'IA dépend désormais de la qualité de ses données d'entraînement. Même des améliorations modestes en précision peuvent entraîner d'énormes performances et des avantages économiques à grande échelle, faisant des ensembles de données divers et décentralisés le prochain champ de bataille critique dans la chaîne d'approvisionnement de l'IA. Les données sont l'endroit où la convergence du web2 et du web3 peut avoir l'un de ses plus grands et immédiats impacts, non pas en remplaçant les systèmes hérités, mais en les complétant et en les améliorant.
Web3 n'est pas censé remplacer web2, mais pour réussir, il doit pleinement embrasser l'intégration avec l'infrastructure existante. La technologie blockchain offre une couche puissante pour améliorer la transparence des données, la traçabilité et l'attribution, garantissant non seulement la qualité des données mais aussi une compensation équitable pour ceux qui contribuent à sa création. C'est une idée reçue courante que les entreprises axées sur l'éthique ne peuvent pas être rentables. Dans la course à l'IA d'aujourd'hui, la demande de données meilleures et plus représentatives crée un impératif commercial pour s'approvisionner auprès de communautés diverses à travers le monde. La diversité n'est plus une simple case à cocher ; c'est un avantage concurrentiel.
Alors que la législation prend du retard ou dépriorise l'éthique dans l'IA, l'industrie a la possibilité d'établir ses propres normes. Avec les données de pointe au cœur, les entreprises d'IA peuvent non seulement garantir l'équité et la conformité, mais également débloquer de nouvelles opportunités économiques pour les communautés, contribuant ainsi à l'avenir des technologies intelligentes.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo est la PDG de Data Guardians Network (D-GN), apportant un parcours dynamique dans l'investissement web3, l'adoption précoce des NFT et le conseil pour les entreprises de technologies émergentes. Auparavant, Johanna a dirigé des projets d'IA d'entreprise chez droppGroup pour des clients majeurs, y compris le gouvernement saoudien, Saudi Aramco et Cisco, offrant une innovation de pointe à des initiatives mondialement reconnues. Avec des racines dans la technologie, le design, le trading de crypto-monnaies et le conseil stratégique, Johanna est une bâtisseuse autodidacte animée par la curiosité et une passion pour créer un impact. Elle est dédiée à la construction de véritables passerelles vers des technologies avancées afin que quiconque, n'importe où, puisse participer et posséder une part de l'avenir. Chez D-GN, elle se concentre sur la redéfinition de la manière dont la vie privée, l'IA et les technologies décentralisées peuvent travailler ensemble pour débloquer à la fois l'autonomisation individuelle et de nouvelles opportunités économiques dans l'économie numérique.
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L'IA rencontre la blockchain : Une entrée mondiale nécessite de la transparence
Tous les secteurs deviennent de plus en plus dépendants de l'IA pour soutenir les opérations quotidiennes. Même dans l'espace crypto, l'IA a été un moteur d'adoption. Cependant, sous la surface, les mécanismes qui alimentent une IA sont gravement défectueux, créant des biais et de la discrimination dans sa prise de décision. Si cela n'est pas surveillé, cela limitera le potentiel de la technologie et compromettra son objectif dans les marchés clés.
Résumé
La solution à ce défi repose sur la blockchain. Tirer parti de la même technologie décentralisée qui permet une plus grande transparence dans les transactions peut également permettre une plus grande équité dans la manière dont l'IA est construite et fonctionne.
La source de biais
Le biais de l'IA provient des données sous-jacentes qui sont utilisées pour informer la technologie. Ces données — qui peuvent inclure tout, des clips audio au contenu écrit — doivent être « étiquetées » pour que l'IA puisse comprendre et traiter l'information. Cependant, des études ont montré que jusqu'à 38 % des données pourraient contenir des biais qui peuvent renforcer des stéréotypes basés sur le genre ou la race.
Des recherches plus récentes continuent de confirmer le problème. Par exemple, une étude de 2024 sur les modèles de reconnaissance des expressions faciales a révélé que Anger était mal classé en tant que Disgust 2,1 fois plus souvent chez les femmes noires que chez les femmes blanches. De plus, un examen des références NIST de 2019 a déterminé que de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale commerciaux identifiaient de manière inexacte les visages noirs ou asiatiques 10 à 100 fois plus fréquemment que les visages blancs, soulignant comment des ensembles de données biaisés entraînent des taux d'erreurs disproportionnellement plus élevés pour les groupes sous-représentés.
C'est ici que les discussions sur l'utilisation « éthique » de l'IA remontent souvent à la surface. Malheureusement, ce sujet est dépriorisé par la réglementation et la croyance perçue selon laquelle une approche éthique de l'IA limitera la rentabilité. Cela signifie finalement que l'approvisionnement et l'étiquetage éthiques des données d'IA ne viendront probablement pas des gouvernements de sitôt. Le secteur doit se réguler lui-même s'il espère établir une fiabilité durable.
Décentraliser l'approvisionnement en données
Surmonter le biais de l'IA nécessite de se procurer des « données de pointe » : des ensembles de données de haute qualité et diversifiés créés par de vraies personnes issues de communautés sous-représentées, qui peuvent capturer les nuances que les ensembles de données hérités manquent systématiquement. En engageant des contributeurs de différents horizons, les ensembles de données qui en résultent deviennent non seulement plus inclusifs mais aussi plus précis. La blockchain offre un outil puissant pour faire avancer cette approche.
L'intégration de la blockchain dans un processus d'annotation de données décentralisé aide à permettre et à valider une compensation équitable pour les contributeurs. Elle apporte une traçabilité totale à chaque entrée de données, permettant une attribution claire, un meilleur contrôle des flux de données et des contrôles plus stricts en fonction de la sensibilité d'un projet donné. Cette transparence garantit que les données sont sourcées de manière éthique, auditées et conformes aux normes réglementaires, abordant des problèmes de longue date d'exploitation, d'incohérence et d'opacité dans les pipelines de données AI traditionnels.
Créer des opportunités
L'opportunité va au-delà de l'équité, car l'étiquetage basé sur la blockchain crée également un puissant potentiel de croissance pour les économies émergentes. D'ici 2028, le marché mondial de l'annotation des données devrait atteindre 8,22 milliards de dollars. Pourtant, même cela pourrait sous-estimer le véritable potentiel du secteur, compte tenu de la prolifération rapide des technologies d'IA, de la performance décevante des données d'entraînement synthétiques et de la demande croissante de données d'entraînement de haute qualité. Pour les premiers adoptants, en particulier dans les régions avec une infrastructure existante limitée, cela représente une opportunité rare de façonner une couche critique de l'économie de l'IA tout en générant des retours économiques significatifs.
Les débats continuent de faire rage sur le vol d'emplois par l'IA auprès des travailleurs humains, certains spéculant que jusqu'à 800 millions d'emplois pourraient être perdus. En même temps, les entreprises vont de plus en plus privilégier des ensembles de données robustes pour s'assurer que les outils d'IA surpassent les employés humains, créant un nouvel espace pour que les individus gagnent un revenu grâce au marquage de données et permettant l'émergence de nouvelles puissances régionales dans ce secteur de services.
Un retour stable
L'utilisation de la blockchain dans l'étiquetage de l'IA va au-delà de la transparence des paiements. Tirer parti d'un actif cohérent, tel qu'un stablecoin, signifie que les utilisateurs seront équitablement rémunérés, peu importe leur emplacement.
Trop souvent, les rôles intensifs en main-d'œuvre ont été externalisés vers des marchés émergents, les entreprises se faisant concurrence pour obtenir des affaires. Bien que les processus hérités puissent freiner des secteurs établis comme la fabrication et l'agriculture, le paysage émergent de l'étiquetage par IA ne doit pas devenir victime de cette pratique injuste. Un système de paiement en stablecoin signifie finalement l'égalité entre les marchés, renforçant les économies émergentes avec un flux de revenus pouvant rivaliser avec leur salaire minimum national.
Rentable et équitable
Ceux qui disposent des meilleures données auront la meilleure IA. Tout comme les marchés financiers autrefois en compétition à la milliseconde pour des connexions Internet plus rapides, où même de minuscules retards se traduisaient par des millions de gains ou de pertes, l'IA dépend désormais de la qualité de ses données d'entraînement. Même des améliorations modestes en précision peuvent entraîner d'énormes performances et des avantages économiques à grande échelle, faisant des ensembles de données divers et décentralisés le prochain champ de bataille critique dans la chaîne d'approvisionnement de l'IA. Les données sont l'endroit où la convergence du web2 et du web3 peut avoir l'un de ses plus grands et immédiats impacts, non pas en remplaçant les systèmes hérités, mais en les complétant et en les améliorant.
Web3 n'est pas censé remplacer web2, mais pour réussir, il doit pleinement embrasser l'intégration avec l'infrastructure existante. La technologie blockchain offre une couche puissante pour améliorer la transparence des données, la traçabilité et l'attribution, garantissant non seulement la qualité des données mais aussi une compensation équitable pour ceux qui contribuent à sa création. C'est une idée reçue courante que les entreprises axées sur l'éthique ne peuvent pas être rentables. Dans la course à l'IA d'aujourd'hui, la demande de données meilleures et plus représentatives crée un impératif commercial pour s'approvisionner auprès de communautés diverses à travers le monde. La diversité n'est plus une simple case à cocher ; c'est un avantage concurrentiel.
Alors que la législation prend du retard ou dépriorise l'éthique dans l'IA, l'industrie a la possibilité d'établir ses propres normes. Avec les données de pointe au cœur, les entreprises d'IA peuvent non seulement garantir l'équité et la conformité, mais également débloquer de nouvelles opportunités économiques pour les communautés, contribuant ainsi à l'avenir des technologies intelligentes.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo est la PDG de Data Guardians Network (D-GN), apportant un parcours dynamique dans l'investissement web3, l'adoption précoce des NFT et le conseil pour les entreprises de technologies émergentes. Auparavant, Johanna a dirigé des projets d'IA d'entreprise chez droppGroup pour des clients majeurs, y compris le gouvernement saoudien, Saudi Aramco et Cisco, offrant une innovation de pointe à des initiatives mondialement reconnues. Avec des racines dans la technologie, le design, le trading de crypto-monnaies et le conseil stratégique, Johanna est une bâtisseuse autodidacte animée par la curiosité et une passion pour créer un impact. Elle est dédiée à la construction de véritables passerelles vers des technologies avancées afin que quiconque, n'importe où, puisse participer et posséder une part de l'avenir. Chez D-GN, elle se concentre sur la redéfinition de la manière dont la vie privée, l'IA et les technologies décentralisées peuvent travailler ensemble pour débloquer à la fois l'autonomisation individuelle et de nouvelles opportunités économiques dans l'économie numérique.