Dans un article récentJ'ai exploré les opportunités potentielles à l'intersection des technologies ChatGPT et Web3. L'engouement pour l'intelligence artificielle générative (IA) et des technologies telles que ChatGPT et GPT-4 est justifié, et Web3 n'y échappe T . Ces dernières semaines, les Crypto liées à l'IA Rally des sommets historiques, et de nouveaux fonds de capital-risque ont même été créés pour investir à l'intersection de l'IA générative et du Web3.

Si les possibilités de combiner des technologies de type ChatGPT avec l'infrastructure Web3 peuvent nous enthousiasmer, la communauté Web3 doit se rendre à l' BIT : la majeure partie de la valeur de l'IA générative réside dans les infrastructures Web2 traditionnelles. Extrapoler cette idée nous conduit à une théorie controversée, mais qui mérite d'être explorée : l'essor de ChatGPT pourrait avoir un impact négatif et durable sur le Web3.

Jesus Rodriguez, conférencier àFestival Consensus de CoinDesken avril, est le PDG d'IntoTheBlock.

L'idée CORE derrière l'impact négatif potentiel de l'IA générative sur l'espace Web3 est relativement simple. L'IA générative a le potentiel de transformer tous les aspects du développement et de la consommation des logiciels et des contenus, de l'infrastructure à la couche applicative. Aujourd'hui, tous les grands fournisseurs de Technologies et de contenus intègrent l'IA générative à leurs plateformes. Si l' CORE de cette révolution se déroule en dehors du Web3, elle risque d'avoir un impact sur le déficit d'innovation, de talents et de financement entre les technologies Web2 et Web3. De plus, s'il n'est pas comblé rapidement, ce déficit risque de continuer à se creuser à un rythme multi-exponentiel. Les solutions à ce problème sont certes loin d'être anodines, mais certaines pistes de réflexion peuvent être explorées pour commencer à le combler.

Défis

Que le mouvement de l'IA générative se développe sur le Web2 ne devrait T surprendre si l'on considère que, depuis une décennie, le Web3 T créé aucune infrastructure ni technologie significative pour soutenir l'apprentissage automatique (ML). Les Stacks Web3 ont évolué autour de composants fondamentaux tels que le calcul décentralisé, le stockage, l'identité et la messagerie, mais l'espace ML a reçu peu d'attention. Sans surprise, toutes les avancées en ML, telles que les architectures de transformateurs et les modèles pré-entraînés, n'ont eu aucune empreinte dans les blockchains ou les infrastructures Web3. Lorsque la sortie de modèles tels que ChatGPT, GPT-4 ou la diffusion stable a signalé que l'IA générative pourrait atteindre sa vitesse de libération, le mouvement Web3 s'est retrouvé sans fondement pertinent pour soutenir la nouvelle révolution de l'IA générative. Ce problème est encore plus grave lorsque l'on évalue le rythme de progression des technologies d'IA générative.

Croissance multi-exponentielle et écart technique massif

Les écarts entre les capacités d'IA générative du Web3 et du Web2 se creusent rapidement. Des tendances comme le cloud ou l'informatique mobile évoluent à un rythme linéaire ou polynomial, une nouvelle version améliorant la précédente avec de nouvelles fonctionnalités et capacités. L'IA générative connaît une croissance multi-exponentielle.

Des modèles tels que ChatGPT ou GPT-4 utilisent une base de données et une infrastructure de base, ce qui représente un défi de taille pour les startups qui cherchent à reproduire ces fonctionnalités. De plus, ces modèles s'améliorent de manière exponentielle à mesure que davantage de personnes les utilisent et collectent davantage de données pouvant servir au pré-entraînement des versions futures. À ce stade, l'écart peut devenir si important qu'il devient insurmontable.

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À l'heure actuelle, les infrastructures Web3 ne disposent pas des bases de calcul, de données ou de science des données nécessaires pour adopter l'IA générative. Les applications décentralisées (dApp) peuvent certes intégrer des fonctionnalités d'IA générative en interagissant avec des modèles via des API Web2, mais l'idée d'une IA générative native Web3 semble pour l'instant BIT . Face à l'évolution rapide de l'IA générative, les défis du Web3 peuvent se manifester à différents niveaux.

Jetons un œil aux différents niveaux de la pile.

Plateformes

Les plateformes cloud telles qu'AWS, Azure et Google Cloud intègrent rapidement des fonctionnalités d'IA générative dans des domaines tels que le langage naturel, les images, la vidéo et bien d'autres. Les besoins en calcul et en données des modèles d'IA générative semblent actuellement exorbitants pour les infrastructures Web3. Par conséquent, la nouvelle génération d'applications d'IA générative reposera essentiellement sur des plateformes cloud Web2, avec une empreinte très faible sur les infrastructures Web3. Si l'IA générative tient ses promesses, les plateformes Web3 pourraient accuser un retard considérable en termes d'adoption.

Applications

L'intégration de capacités d'IA générative par les plateformes Web2 propulsera une nouvelle génération d'applications intégrant l'IA générative comme un atout majeur. Ces applications de nouvelle génération seront majoritairement présentes sur le Web2, car les Stacks Web3 ne sont pas équipées pour exploiter ces capacités. Certes, des dApps intégreront des fonctionnalités basées sur des modèles tels que ChatGPT, mais ces fonctionnalités seront évidemment entièrement hors chaîne.

La fintech de nouvelle génération

Pendant des années, les Crypto et les technologies Web3 ont été considérées comme la prochaine tendance majeure pour moderniser la fintech. L'attention s'est indéniablement déplacée vers l'IA générative. La plupart des plateformes fintech se soucient davantage de ne pas être perturbées par des alternatives plus légères, basées sur des modèles comme ChatGPT, que de construire des plateformes de monnaie numérique.

Talent développeur

Le niveau d'innovation autour des technologies d'IA générative et la popularité de technologies telles que ChatGPT sont incontestablement contagieux et attirent les développeurs désireux de créer des applications de nouvelle génération. L'explosion des technologies d'IA générative coïncide avec un ralentissement brutal du secteur des Crypto . La combinaison de ces deux Événements pourrait exposer le Web3 à un risque de fuite de développeurs talentueux vers l'IA générative.

Investissements en capital-risque

Les investissements en capital-risque sont un autre domaine susceptible de se déplacer du Web3 vers l'IA générative. La période haussière de 2021 a vu des niveaux records d'investissements en capital-risque dans les entreprises du Web3, et des mouvements comme la Finance décentralisée (DeFi) et les jetons non fongibles (NFT) ont enfin démontré les applications concrètes du potentiel du Web3. La crise de 2022, combinée à l'explosion du marché de l'IA générative, a réorienté les FLOW de capitaux en capital-risque vers ce secteur, contribuant ainsi à attirer les meilleurs talents du secteur technologique.

Des points positifs

L'absence de bases solides en apprentissage automatique a empêché le Web3 de participer à la première vague d'innovation en IA générative, mais ce problème pourrait encore être résolu. Compte tenu de l'état actuel de la Technologies et des défis, il existe deux domaines clairs dans lesquels l'IA générative peut véritablement tirer parti des capacités natives des architectures Web3.

• IA générative décentralisée : La centralisation des connaissances et le contrôle des grands modèles d'IA générative suscitent suffisamment d'inquiétudes pour ouvrir la voie à des alternatives décentralisées. Même si la tendance à l'IA décentralisée n'a jamais atteint une adoption significative, l'IA générative relance le débat sur la proposition de valeur de la décentralisation pour atténuer le contrôle, les biais, l'équité et d'autres caractéristiques souhaitées de ces modèles.
• Preuve de connaissance : L'un des principaux freins à l'adoption de l'IA générative provient du risque de générer du contenu toxique, raciste et biaisé, ainsi que de leur propension à halluciner ou à inventer des choses. De ce point de vue, l'application de mécanismes de traçabilité vérifiables lors du pré-entraînement, du réglage fin et de l'utilisation de modèles d'IA générative tels que ChatGPT est essentielle à son adoption dans les scénarios critiques. C'est ONEun des scénarios où les environnements d'exécution blockchain sont particulièrement bien placés pour intégrer la responsabilité dans les modèles d'IA générative.

Ces scénarios combinent les atouts du Web3 et des plateformes d'IA générative. Si le Web3 n'était pas bien placé pour accueillir la première vague de la révolution de l'IA générative, il peut néanmoins contribuer significativement à son avenir. Des versions comme ChatGPT devraient sans aucun doute servir de signal d'alarme à la communauté Web3 : la décentralisation ne suffit pas et nous devons construire les bases technologiques pour accueillir les futures WAVES d'innovation.