Pourquoi nous avons besoin d'une IA décentralisée

L'intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le monde qui nous entoure, qu'il s'agisse de favoriser la découverte de nouveaux médicaments, d'améliorer la productivité des employés ou de personnaliser le contenu d'un flux Netflix. Alors que le secteur de l'IA devrait croître d'environ 40 % par an et atteindre un marché de mille milliards de dollars d'ici 2030, l'influence de l'IA pourrait transformer des secteurs d'activité à un rythme potentiellement élevé.une ampleur sans précédentLa Crypto a potentiellement un rôle essentiel à jouer pour permettre à l’IA open source d’atteindre son potentiel et de remédier à certaines des lacunes actuelles du développement de l’IA.

Malgré ce potentiel, le paysage actuel de l'IA est largement dominé par des systèmes à code source fermé contrôlés par quelques géants de la technologie. L'IA à code source fermé désigne des modèles propriétaires, détenus et exploités par une seule entité, dont le code sous-jacent est caché au public. Les utilisateurs ont peu d'informations sur la manière dont ces modèles sont entraînés ou sur les données qui influencent leurs résultats, ce qui suscite des inquiétudes quant aux applications et manipulations contraires à l'éthique.comme promouvoir du contenu addictif à des fins lucratives ou promouvoir certains produits ou préjugés(voir l’exemple de Gemini de Google et ses inexactitudes historiques plus tôt cette année).

De plus, les projections montrent que les modèles frontaliers coûteront plus de1 milliard de dollars pour former dans les prochaines annéesLes exigences élevées en matière de capitaux et les effets de réseau associés au développement de l’IA créent des barrières à l’entrée substantielles, étouffant l’innovation et la concurrence des petits acteurs.

Comment l'IA open source améliore le paysage

L'IA open source offre une solution à ces défis. Contrairement aux modèles fermés, l'IA open source rend le code source accessible au public, permettant à chacun d'inspecter, de modifier et d'améliorer le travail gratuitement. Cette ouverture favorise la confiance et la responsabilisation, car développeurs et utilisateurs peuvent évaluer l'adéquation de ces modèles à leurs propres besoins et valeurs. Il y a quelques mois, Meta a annoncé son soutien à l'IA open source en publiant Llama 3.1, le premier modèle d'IA open source de pointe, soulignant son accessibilité et son adaptabilité.

Malgré ses avantages, l'IA open source rencontre ses propres défis, notamment en matière de financement et de coordination. Les modèles d'IA open source étant librement réplicables ou adaptables, il peut être difficile de monétiser et de pérenniser les efforts de développement. Dans le cas de Meta, la décision de Mark Zuckerberg deopen source Cela n'a T directement généré de revenus. Bien sûr, ce n'est T un problème majeur pour l'entreprise compte tenu des autres sources de revenus de Meta. Pour d'autres, cela représente un défi majeur, notamment les startups et les développeurs indépendants qui manquent de ressources similaires. L'absence d'incitations financières peut entraver la maintenance et l'amélioration continues des modèles open source, entraînant une fragmentation des efforts et des inefficacités.

IA décentralisée : une solution grâce aux Crypto

L'IA décentralisée représente une alternative prometteuse à l'IA open source et fermée, en s'appuyant sur la Technologies blockchain et les incitations basées sur les cryptomonnaies. Dans les systèmes d'IA décentralisés, aucune entité ne contrôle le réseau ; la propriété, l'accès et les récompenses sont répartis entre les participants. Cette approche répond aux problèmes de financement et de coordination qui entravent l'IA open source en introduisant des économies de jetons offrant des incitations financières continues aux La rédaction. Par exemple, des réseaux décentralisés comme NEAR, Bittensor, Allora, Sentient et Sahara visent à récompenser les participants avec des jetons natifs pour leurs contributions à la formation et à l'amélioration des modèles d'IA, créant ainsi un modèle économique durable qui pourrait permettre aux développeurs de financer le développement continu.

DCG, la société mère de l'entreprise où je travaille, a annoncé hier la création deYuma, une nouvelle entreprise, va développer une Technologies d'IA décentralisée au sein de l'écosystème Bittensor.

Des réseaux d'IA décentralisés comme Sahara, Grass et Masa expérimentent la récompense des utilisateurs pour la contribution de leurs données personnelles. Chaque fois que des données personnelles sont utilisées pour entraîner un modèle sur Sahara,les utilisateurs sont récompensés par des jetons.Cet exemple illustre comment les incitations économiques basées sur la blockchain peuvent aider à amorcer les réseaux d'IA open source en récompensant les contributions de données, contournant ainsi efficacement les contraintes de capital traditionnelles qui ont entravé l'accès à des ressources coûteuses.sources de données propriétaires comme Reddit.

L'IA décentralisée améliore également la coordination grâce à une gouvernance décentralisée. Dans le cas d'OpenAI, le conseil d'administration d'une entreprise contrôle des décisions majeures qui peuvent avoir des répercussions majeures ; par exemple, l'année dernière, il a décidé de licencier Sam Altman, une décision finalement annulée. En revanche, ces réseaux d'IA décentralisés sont publics, ouverts au public, et pourraient à terme être gouvernés par des détenteurs de jetons. Cela permettrait une prise de décision collective et une allocation des ressources plus en phase avec les objectifs de la communauté, plutôt qu'avec ceux d'une poignée d'individus.

Alors que l'IA continue d'étendre son influence, le besoin de modèles de développement plus transparents, accessibles et durables devient de plus en plus urgent. Si l'IA open source offre des améliorations significatives par rapport aux systèmes fermés, elle reste insuffisante en matière de financement et de coordination. L'IA décentralisée, encore naissante, offre une solution convaincante à certains de ces problèmes en alignant les incitations économiques sur l'innovation collaborative et en garantissant que les technologies d'IA évoluent au bénéfice de toutes les parties prenantes.

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