Ces derniers mois, le thème « crypto × IA (l'intersection de la crypto et de l'intelligence artificielle) » ou « crypto + IA » (infrastructure de crypto-monnaie améliorée par l'intelligence artificielle) a été à l'honneur. De nombreux membres de la communauté blockchain en sont enthousiasmés, certains sont sceptiques ou pas encore convaincus, et certains sont en train de le construire. Les projets en temps réel à l’intersection de la blockchain et de l’intelligence artificielle ont évolué et de nombreux nouveaux projets émergent.
Au cours de la dernière année, j'ai mené des recherches dans ce domaine, en particulier concernant les agents d'intelligence artificielle fonctionnant sur une infrastructure blockchain. Certains de nos collègues de la Fondation Ethereum, Flashbots et DeepMind, entre autres, ont formé ensemble un groupe de recherche. Nous continuons de repousser les limites de la recherche appliquée pour comprendre et tester quels types d’applications d’agents d’IA sont les mieux adaptés à la blockchain et de quelle nouvelle infrastructure nous avons besoin pour les prendre en charge.
Dans cet article, je soutiendrai que l'intégration de l'infrastructure blockchain et des agents d'intelligence artificielle est souhaitable et entraînera un Internet des agents : une mise à niveau du paradigme d'interconnexion actuel, avec des incitations améliorées et une cryptographie moderne, qui nous permettra de récolter les bénéfices de une économie alimentée par des agents d’IA offrant une sécurité, une efficacité et un potentiel de collaboration sans précédent.
Je discuterai ensuite du chemin à parcourir pour atteindre cet objectif. Je me concentrerai sur des cas d'utilisation et des applications à court terme, dont certaines sont déjà en cours de conception et de développement. J'évoquerai leurs limites et leurs améliorations potentielles, ainsi que les recherches nécessaires sur l'IA et la blockchain pour débloquer de nouveaux cas d'usage à moyen terme.
Blockchain comme backend de l'Internet proxy
Permettez-moi de commencer par dire que le style de cet argument sera à la fois spéculatif et pragmatique. La blockchain et l’intelligence artificielle sont deux des technologies qui ont progressé le plus rapidement au cours de la dernière décennie. Tous deux ont eu un impact profond sur la structure d’Internet et de la société humaine. Par conséquent, donner une vision significative de la façon dont ces technologies se développeront et interagiront nécessite quelques spéculations. Cependant, même si la loi de l’expansion va clairement dans le sens d’une amélioration rapide, j’éviterais les spéculations à long terme sur l’AGI. (Malgré tout le battage médiatique récent, je pense que nous sommes relativement loin des AGI autonomes et auto-améliorées, et on ne sait pas quelle forme elles prendront.)
Je me concentrerai sur le futur à court et moyen terme où l’intelligence artificielle prendra la forme d’assistants et d’agents humains. Sous cette forme, l’intelligence artificielle est un outil qui sert l’humanité en facilitant l’exécution d’activités humaines ou en réalisant de nouvelles activités au service de l’humanité.
Figure 1. À gauche : Chronologie conceptuelle de l'évolution de l'intelligence artificielle à mesure que les performances augmentent. À droite : Schéma fonctionnel des activités humaines et des activités des différentes formes d’intelligence artificielle.
Les assistants ont existé sous diverses formes au fil des ans, et les progrès récents des LLM suggèrent qu'une nouvelle génération d'agents d'intelligence artificielle sera plus performante qu'auparavant et progressera rapidement. Voici ma définition pratique d’un agent IA :
Un programme informatique qui interagit avec le monde. Il détecte son environnement grâce à des capteurs (données d'entrée), traite les données de manière autonome (prédiction et planification) et prend des mesures pour atteindre ses objectifs (action).
Les agents peuvent être contraints et apprendre de l’environnement. Aujourd’hui, les agents se spécialisent souvent dans des types spécifiques d’entrées et des types spécifiques d’actions. Par exemple, un chatbot (tel que ChatGPT) prend une invite de texte en entrée, peut utiliser un outil pour générer une réponse et répond avec une sortie de texte. Les robots de trading, quant à eux, prennent en compte les états passés du marché, prédisent les états futurs du marché et les actions optimales, et exécutent des transactions. Les agents peuvent être de différents types (par exemple, un chatbot est un LLM et un robot de trading est un petit agent RL) et ils peuvent également être combinés pour effectuer des tâches. À l’avenir, nous pourrions découvrir une architecture commune qui pourra être entraînée pour gérer la plupart des cas d’utilisation.
La blockchain a des caractéristiques uniques et souhaitables
Les blockchains publiques possèdent un ensemble unique de caractéristiques qui les rendent bien adaptées à la communication et à l’interaction des agents d’intelligence artificielle. Nous dirons plus tard qu’ils constituent l’un des meilleurs backends pour prendre en charge l’IA des agents.
Décentralisation : Un protocole blockchain bien conçu est décentralisé. En outre, la décentralisation fait partie de la philosophie des communautés qui les ont initialement construites et modernisées. Il est intégré au protocole et sécurisé par la gouvernance.
Incentives : Une blockchain bien conçue dispose d'un mécanisme d'incitation solide qui favorise la sécurité économique grâce à des actifs natifs (par exemple, ETH dans Ethereum). De plus, les contrats intelligents programmables permettent aux applications : d'utiliser des actifs natifs, d'émettre de nouveaux actifs numériques avec les propriétés souhaitées et de définir leurs propres actifs natifs et mécanismes d'incitation pour leurs participants.
Ouverture et composabilité : La plateforme blockchain est ouverte à la fois aux utilisateurs et aux développeurs d'applications. De plus, les applications basées sur des contrats intelligents déployés sur la blockchain héritent des mêmes propriétés d’ouverture et de composabilité sans friction.
Garanties cryptographiques : la blockchain exploite la cryptographie moderne pour fournir un niveau unique de sécurité, d'auditabilité et de confidentialité programmable. En conséquence, ils sont moins fiables et plus sécurisés que les systèmes existants. Notez que les hacks de la blockchain proviennent de vulnérabilités des contrats intelligents, qui sont inévitables dans les premiers stades de la technologie. À mesure que la pile technologique évolue, elle devient plus robuste et plus sécurisée, un attribut que ne possèdent pas les systèmes traditionnels qui reposent sur la confiance humaine.
Nous pouvons comparer cela à l’Internet traditionnel, qui n’a que la décentralisation. Les protocoles de couche de base comme TCP/IP ou SMTP sont ouverts, mais presque toutes les applications construites dessus sont propriétaires. Cela rend Internet moins composable, ce qui, selon nous, est une propriété clé pour la conception de protocoles d'interaction entre agents. De plus, Internet manque complètement d’incitations et de cryptographie moderne au niveau du protocole.
Ensuite, nous introduisons un modèle économique idéal dans lequel les humains et les agents coopèrent, et montrons qu’il nécessite l’ensemble complet des fonctionnalités fournies par les protocoles blockchain.
Avantages de la blockchain pour les agents IA
Avance rapide de quelques années. Supposons que nous arrivions à une époque où les agents d’IA peuvent effectuer un grand nombre d’activités humaines et disposent de capacités de prise de décision et de planification suffisantes. Ils peuvent également effectuer des tâches de manière autonome, éventuellement en coopération avec d'autres agents. Les agents sont largement déployés dans la société et entreprennent des activités potentiellement de grande valeur pour les humains, qu'elles soient sociales ou financières.
Voici quelques-unes des propriétés/désirs que nous souhaitons que ces systèmes d’IA d’agents et leurs interactions avec les humains aient, et comment la blockchain peut rendre cela possible.
Configuration système requise pour l'agent
Cohérence : certains aspects de la cohérence des agents, tels que l'apprentissage de la valeur, l'explicabilité et la manipulabilité, dépendent des processus de conception et de formation de l'IA qui, pour la plupart, n'exploitent pas directement les blockchains. Cependant, l’ouverture et la composabilité des applications blockchain peuvent offrir des opportunités uniques de rendre l’activité des agents claire, automatiquement surveillée et attribuable, ce qui est essentiel à la distribution des incitations et à la coordination du système d’agents.
Sécurité : la blockchain est conçue pour offrir fiabilité et sécurité avec des hypothèses de confiance minimales dans un environnement conflictuel où la valeur est énorme. Les agents qui interagissent via des applications de contrats intelligents héritent de ces puissantes propriétés. De plus, les avancées modernes en matière de cryptographie, telles que les preuves sans connaissance, offrent un super pouvoir aux applications de contrats intelligents. Par exemple, les applications peuvent exiger la preuve de calculs sensibles, tandis que les pondérations et les entrées des agents peuvent rester privées. Les contrats intelligents de confiance sont également des outils idéaux pour limiter la marge d’action des agents et définir des autorisations par défaut et conditionnelles.
Découverte : l'ouverture de l'environnement inter-applications permet un routage des requêtes plus riche basé sur l'état de l'application et les performances passées de l'agent, qui peuvent être pleinement observées. Il est facile d’imaginer des agents accumulant de manière crédible des réputations basées sur leur historique d’actions, qui sont ensuite utilisées de manière programmatique pour classer les tâches et découvrir les meilleurs agents.
Efficacité : l'infrastructure Blockchain améliore l'autonomie des agents en leur permettant de prendre des décisions importantes, y compris les paiements, sans intervention humaine directe et à faible coût.
Désir humain
Contrôle et confidentialité programmable : la blockchain permet aux humains de posséder et de maintenir directement le contrôle sur leurs agents, sans avoir recours à des intermédiaires. Les données personnelles peuvent rester privées, avec un accès contrôlé conditionnellement à l'aide de gadgets cryptographiques, du calcul entièrement privé (TEE/FHE) au partage programmable d'attributs sélectionnés via des preuves zk.
Propriété et équité : les gens peuvent conclure des accords pour posséder et gérer conjointement des agents. Les récompenses pour le travail des agents peuvent être attribuées par programme à un montant aussi petit qu'un centime. L’équité peut être mesurée et améliorée grâce à l’amélioration des protocoles et à la gouvernance démocratique. L'infrastructure blockchain combinée aux solutions d'identité modernes en cours de développement peut également soutenir et automatiser des initiatives de distribution ambitieuses telles que le revenu de base universel (ou UBI), une application importante à long terme.
Brève introduction à la chaîne d'approvisionnement de l'IA
Il convient de noter qu’outre la communication et l’interopérabilité, l’infrastructure blockchain peut également bénéficier à l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement de production de modèles (collecte de données, conservation des données, formation, mise au point). De nombreuses applications sont en cours de développement, notamment plusieurs protocoles de collecte de données et marchés informatiques. Ils constituent une partie importante de la pile d’IA décentralisée, mais nous n’en discuterons pas ici.
Réglementation et gouvernance mondiales
La blockchain fournit une variété de protocoles dans lesquels un large éventail de règles et de contrôles peuvent être fiables. À mon avis, il s’agit d’une opportunité unique pour une réglementation mondiale des marchés et des applications de l’IA, permettant des audits et des contrôles de conformité faciles. La transparence entre les protocoles facilite également l’identification des écarts et le déploiement de correctifs en temps réel, ce qui n’est pas possible dans les systèmes existants.
Risques et coûts de l'infrastructure Blockchain
L’ouverture n’est pas toujours souhaitable lors de la formation des agents IA à prendre des décisions sensibles et impactantes. Par exemple, le déploiement d’un modèle de pondération ouvert pour les décisions de souscription d’assurance peut exposer les vulnérabilités du modèle et augmenter la probabilité d’attaque/exploitation.
Une solution pourrait consister à utiliser la cryptographie moderne pour garder l’agent privé mais ses actions publiques. Cependant, les attaques d'apprentissage automatique contradictoires par boîte noire sont toujours possibles et, en général, les schémas cryptographiques pour les calculs d'apprentissage automatique sécurisés mais vérifiables sont coûteux, ajoutant des frais généraux au processus de formation déjà coûteux. Il s’agit de l’un des domaines de recherche les plus importants à l’intersection de la sécurité de l’IA et de la blockchain. Nous devons rendre cela techniquement et économiquement réalisable dans la pratique. Une innovation récente concerne les preuves optimistes pour le calcul ML, dont je discute ci-dessous.
Un autre risque qui a été évoqué est que les oracles basés sur LLM abaissent le seuil de déploiement permettant d'attribuer correctement des incitations à des actions potentiellement nuisibles dans le monde réel. Cela n’est pas encore possible aujourd’hui, mais des recherches supplémentaires devraient être menées sur la manière de permettre des cas d’utilisation positifs et de détecter et prévenir les comportements nuisibles.
Les systèmes basés sur la blockchain peuvent se développer pour répondre à la demande
Une question qui se pose souvent dans l’esprit des personnes peu familières avec l’état actuel des systèmes blockchain est de savoir s’ils sont prêts à supporter la charge liée à l’activité accrue des utilisateurs.
C’est l’objet de la R&D blockchain depuis au moins cinq ans, et nous sommes aujourd’hui à un point d’inflexion avec de nombreuses solutions mises en ligne et augmentant l’évolutivité de plusieurs ordres de grandeur. Par exemple, Ethereum et sa blockchain de couche 2 héritent de solutions complètes de sécurité économique et de disponibilité des données évolutives et seront bientôt capables de gérer des dizaines de milliers de transactions par seconde (TPS). De nouvelles chaînes apparaissent en ligne, tirant parti du parallélisme pour traiter des centaines de milliers de transactions par seconde. Des solutions de séquençage partagées et des ponts de sécurité permettront aux applications déployées dans différents domaines d'interopérer de manière sécurisée et efficace. Les progrès dans l’agrégation de preuves sans connaissance rendront les transactions moins chères et permettront de nouveaux types de calculs hors chaîne et de systèmes hybrides qui rendront les compromis de sécurité plus efficaces.
À mesure que toutes ces innovations en matière d'infrastructure arriveront à maturité au cours des prochaines années, il ne fait aucun doute que les écosystèmes blockchain matures seront capables de prendre en charge des débits très élevés, allant de dizaines de milliers de TPS par seconde aujourd'hui à des coûts par transaction extrêmement faibles de plusieurs centaines. TPS.
La route vers l'Internet proxy
L'image ci-dessus est une carte au trésor qui représente les trois principales étapes du chemin vers l'Internet proxy.
Explorons-les un par un.
Améliorer les applications décentralisées actuelles
La première étape consiste à améliorer les applications blockchain actuelles avec l’IA. L’IA joue déjà un rôle dans la finance décentralisée (DeFi), qui est de loin la catégorie d’applications la plus populaire. Cela prend la forme de modèles spécialisés qui surveillent en permanence l’état du marché pour prendre des mesures spécifiques. Par exemple : les robots de trading, les robots de liquidation, les robots de routage, les robots d'arbitrage statistique et plus généralement les robots qui exécutent des stratégies conçues pour extraire des profits (également appelés MEV) des flux commerciaux des utilisateurs.
Alors que l’économie blockchain s’appuie sur les fondations actuelles de DeFi, c’est un lieu naturel pour commencer à discuter des opportunités d’exploiter l’intelligence artificielle.
Amélioration DeFi
Les protocoles blockchain sont actuellement automatisés, mais leur interface est très manuelle, parfois maladroite et souvent inefficace. L’IA a le potentiel de devenir une nouvelle interface reliant les humains et les marchés en chaîne, via des agents intelligents. Il existe au moins trois domaines dans lesquels il existe des opportunités spécifiques d’améliorer les protocoles actuels.
Correspondance des intentions de l'utilisateur : les utilisateurs interagissent avec des agents d'IA pour communiquer et parfois construire/affiner leurs intentions, et l'IA les associe à une série d'actions en chaîne qui lui sont confiées par l'utilisateur. Les intentions prennent la forme d’un objectif et de multiples garanties, et les actions peuvent être une transaction unique ou un plan structuré exécuté sur une échelle de temps plus longue. Un exemple d'intention simple est
« Je souhaite obtenir X unités du jeton Y à un prix ne dépassant pas Z $ » ou
«Je souhaite investir Z $ par mois dans des projets Ethereum Layer 2 au cours des six prochains mois», ou
«Je souhaite re-staker mon $ETH sur EigenLayer et le déléguer à des AVS avec un TAEG d'au moins X% et un facteur de risque d'au plus Y%».
Alors que le premier exemple ne nécessite que quelques transactions, d'autres exemples nécessitent un plan, un plan pour exécuter plusieurs transactions au sein du plan, plusieurs flux de prix, des modèles prédictifs de risque et de récompense et des informations contextuelles.
Planification des actions et routage : L'infrastructure d'envoi de transactions sur la blockchain Ethereum est devenue plus mature et sophistiquée. Il existe désormais différents itinéraires optimisés pour différents désirs : sécurité, rapidité, rentabilité, confidentialité. Il existe même un protocole conçu pour faciliter le déploiement de nouvelles routes. À l'instar de ce que font les agrégateurs DEX actuels pour les bourses individuelles, des algorithmes de routage plus avancés peuvent être conçus qui prennent également en compte le contexte plus large de la chaîne d'approvisionnement commerciale et diverses applications. En particulier lors de la planification de stratégies à long terme pour le compte des utilisateurs ou des applications de couche 2 achetant des services sur les protocoles de couche 1, la marge d'action est considérable et s'élargit à mesure que de nouveaux mécanismes sont déployés. Par exemple, le meilleur plan d’optimisation du portefeuille d’utilisateurs pourrait être de redéployer partiellement leurs fonds vers une couche 2 moins chère et d’y exécuter leurs investissements.
Fonds partagés et pools d'actifs : créez et gérez des fonds dans lesquels de nombreuses personnes mettent en commun leurs ressources, atteignent leurs objectifs, puis délèguent l'exécution à des agents IA. Cela nécessite des aspects de correspondance d’intention et de planification d’action, ainsi que des mécanismes de propriété partagée que la blockchain peut fournir de manière unique. Par exemple, une version moderne d’un agent de collection d’art numérique aura besoin de toutes ces capacités et tirera également parti du contexte plus riche fourni par la dernière génération de LLM, à la fois pour synthétiser les préférences de la communauté et pour identifier les actifs qui y correspondent.
Dans tous ces cas, nous avons une personne ou une communauté dominante qui externalise les actions en chaîne de grande valeur à un agent fonctionnant hors chaîne. Il existe donc un grand besoin de garanties d’inférence. Ceci peut être réalisé de deux manières :
Exécutez un réseau proxy hors chaîne, avec ses propres hypothèses de sécurité. Par exemple, profitez de la sécurité économique des actifs sur la chaîne d’ancrage ou de la sécurité économique de l’ETH en re-saltant ou en exécutant L1 avec des incitations spécialement conçues.
Utilisez des contrats intelligents en chaîne pour concevoir des protocoles d'orchestration d'agents qui nécessitent des preuves d'inférence pour garantir la validité des opérations. Ceci peut être réalisé via zkML (preuves zk) ou opML (preuves optimistes). Les deux domaines progressent rapidement, mais opML est une solution très intéressante pour sécuriser économiquement les exécutions LLM à grande échelle, ce qui est aujourd'hui impossible ou coûteux à réaliser en utilisant des preuves zk cryptographiquement sécurisées.
Contrat de service IA
Une catégorie connexe consiste à améliorer l’infrastructure de protocole avec des agents autonomes plutôt que des applications commerciales. La plupart des applications ici sont similaires aux produits basés sur des agents conçus pour les services commerciaux traditionnels, mais ces agents peuvent tirer parti de l'ouverture, de la vivacité et de la richesse des données de la blockchain.
Par exemple, des agents agissant en tant qu’auditeurs/testeurs de sécurité des contrats intelligents, des agents d’analyse et des services automatisés de gestion financière et des risques. Les entreprises axées sur le Web3 proposent déjà différents types de services de ce type, mais les progrès en matière d'autonomie des agents et de preuve d'inférence offrent désormais la possibilité de décentraliser et de supprimer la confiance des services critiques vers les opérations de protocole.
Un nouveau domaine d'application est la gestion de contenu. Avec l'essor des médias sociaux décentralisés comme Farcaster et Lens, de nouvelles opportunités d'automatisation des agents/de gestion intermédiaire ont émergé. Cependant, cela nécessite la création de nouveaux mécanismes pour orchestrer la collaboration entre agents que nous décrivons maintenant.
Créer un nouveau mécanisme de service d'agence
Nous pouvons tirer parti du super pouvoir de la blockchain pour créer des dispositifs d’engagement fiables afin de mettre en œuvre de nouvelles applications et de nouveaux mécanismes de marché qui exploitent directement les utilisateurs d’agents. À partir de là, nous commencerons à examiner le pouvoir de coordonner de nombreux agents pour fournir de nouveaux services. Nous avons discuté de ce sujet en détail dans notre récent article, et je souhaite ici me concentrer sur certaines applications spécifiques.
Marché de prédiction de l'IA
L’application la plus intéressante et la plus concrète à court terme concerne les marchés de prédiction de l’IA. DeFi ouvre la possibilité d'échanger des actifs à longue traîne sur la blockchain, tels que des jetons utilitaires de petits protocoles, qui ne peuvent pas être négociés sur les marchés traditionnels car les coûts d'exploitation de l'infrastructure pour les prendre en charge sont trop élevés. Les marchés de prédiction de l’IA ont le potentiel de faire la même chose avec les actifs à très longue traîne. Les résultats des plus petits événements qui intéressent les gens peuvent être symbolisés et échangés. Pour que ces marchés fonctionnent, ils ont besoin de :
Découverte efficace des prix : inclut une liquidité significative et de grands volumes pour regrouper les informations.
Solutions de marché crédibles : les marchés nécessitent des solutions crédibles et efficaces.
L'IA peut automatiser ces opérations en demandant à des agents commerciaux professionnels d'interroger les LLM pour obtenir des estimations de probabilité d'événements, puis de placer des paris, comme on l'a vu lors de récentes compétitions à grande échelle. Il a également été suggéré que des protocoles de règlement des différends à plusieurs tours pourraient être utilisés pour la résolution automatisée du marché, en utilisant le LLM dans les premiers tours et en impliquant uniquement des humains dans les cas qui dégénèrent aux tours ultérieurs.
Une fois que ces marchés fonctionnent, ils deviennent une nouvelle primitive permettant d'évaluer les petites incertitudes en toute autonomie, sans s'appuyer sur une autorité centrale susceptible d'être confrontée à des menaces de sécurité ou à des biais. Diverses applications peuvent être construites sur cette base : micro-assurance, produits financiers, modération de contenus sur les réseaux sociaux décentralisés, filtrage anti-spam, etc.
Fournit un routage fiable et efficace pour les modèles spécialisés
Aujourd’hui, la plupart des interactions humaines et IA sont isolées dans des environnements propriétaires avec des modèles communs, qu’il s’agisse de modèles « frontières » fermés (modèles lourds) ou de modèles de poids ouverts (modèles légers). Cependant, le succès précoce du GPT Store, et des agrégateurs, laisse présager un monde dans lequel le modèle interactif ci-dessus n'est que le point d'entrée dans une vaste offre GPT avec des capacités et une expertise d'agence (c'est-à-dire que nous passerons bientôt de l'explication des règles du poker à jouer au poker, de la planification à la réservation du voyage complet).
Dans ce monde, il existe un besoin évident d’acheminer efficacement les sessions utilisateur vers le modèle spécialisé qui répond le mieux à leurs objectifs. Lorsque les agents effectuent des transactions au nom des utilisateurs, une quantité importante de valeur peut être extraite des utilisateurs du service. Qu'il s'agisse du côté routeur/intermédiaire (extraction de rente) ou du côté modèle de point final (résultats/performances faussement positifs pour obtenir plus de trafic), il existe une incitation à extraire de la valeur. Il existe donc un besoin évident d’un mécanisme de routage fiable et d’un marché dans lequel les fournisseurs de services se feront concurrence pour répondre aux préférences des utilisateurs. Il s’agit d’un domaine d’application à venir qui me passionne beaucoup.
Créer des éléments de base pour de nouveaux marchés
À mesure que davantage d’agents dotés de compétences spécialisées sont déployés et accumulent de l’historique sur la chaîne, les éléments constitutifs d’une infrastructure plus robuste peuvent être développés. Par exemple, les protocoles de découverte d'agents, y compris la réputation basée sur les résultats passés et le classement des agents, les enchères automatisées de microservices basées sur les résultats prévus, et bien plus encore.
Il s'agit d'un processus itératif dont la mise en œuvre complète prendra des années, avec de nouvelles itérations d'infrastructure de communication, de réputation et d'échange évoluant à mesure que chaque nouvelle vague de protocoles de service proxy est créée. L’objectif ultime sera de créer le système le plus efficace de mécanismes de coordination numérique, extrêmement pratique et sans rente, qui deviendra l’épine dorsale d’une part toujours croissante de l’économie mondiale. En fin de compte, à mesure que les capacités des agents continuent d’augmenter et que de plus en plus d’activités du monde réel sont automatisées, nous pouvons nous attendre à ce que la majorité des transactions socio-économiques soient réglées sur cette infrastructure.
Extension de la propriété partagée et de la gouvernance
Une fois à grande échelle, il deviendra essentiel de résoudre des problèmes tels que la propriété partagée, la répartition de la juste valeur et la gouvernance des systèmes de production d’agents intelligents. La blockchain constitue la base de la mise en œuvre de cette solution. Aujourd’hui, nous n’en sommes qu’aux premiers stades d’expérimentation, mais des modèles intéressants émergent. Nous avons deux extrêmes :
Propriété directe et gouvernance minimale : il s'agit d'un modèle dans lequel la gouvernance du protocole est minimisée, similaire à Bitcoin. Le protocole est minimal et relativement figé. Le mécanisme de propriété des actifs/ressources proxy est simple : les actifs proxy appartiennent directement à leurs créateurs et accumulent de la valeur proportionnellement à leur utilisation. Il existe un jeton de réseau natif qui peut être utilisé simplement comme utilitaire, paiement de services et comme actif précieux pour récompenser les contributions.
Propriété partagée et gouvernance DAO : l'autre extrême est un protocole plus riche qui ressemble davantage à ce que nous voyons sur Ethereum aujourd'hui. Il existe une riche spécification de protocole dont les paramètres peuvent être modifiés via un processus de gouvernance explicite. Les jetons natifs peuvent être utilisés pour la gouvernance et disposent de mécanismes d'incitation plus riches qui permettent la propriété partagée de différents composants du système.
Le premier est similaire à ce que Morpheus expérimente, et le second est similaire à Olas, deux premières tentatives de construction d’une économie d’agents autonome. Nous n’en sommes qu’aux premiers stades de ces nouveaux types de protocoles basés sur des agents, et de nouvelles applications et de nouvelles capacités apparaîtront susceptibles de changer la manière dont les incitations et les modèles de propriété sont conçus. Ce ne sont là que deux exemples très différents qui illustrent le large éventail de solutions disponibles pour les concepteurs de protocoles. Enfin, notez que des problèmes similaires existent à d’autres niveaux de la pile d’IA au-delà de l’économie des agents, et que des solutions similaires peuvent être utilisées pour encourager la formation, les données et les services d’infrastructure en IA.
Voir l'original
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Mise à niveau du paradigme du chiffrement et de l'intégration de l'IA : créer une nouvelle ère d'Internet proxy
Écrit par Davide Crapis
Compilé par : Deep Wave TechFlow
Ces derniers mois, le thème « crypto × IA (l'intersection de la crypto et de l'intelligence artificielle) » ou « crypto + IA » (infrastructure de crypto-monnaie améliorée par l'intelligence artificielle) a été à l'honneur. De nombreux membres de la communauté blockchain en sont enthousiasmés, certains sont sceptiques ou pas encore convaincus, et certains sont en train de le construire. Les projets en temps réel à l’intersection de la blockchain et de l’intelligence artificielle ont évolué et de nombreux nouveaux projets émergent.
Au cours de la dernière année, j'ai mené des recherches dans ce domaine, en particulier concernant les agents d'intelligence artificielle fonctionnant sur une infrastructure blockchain. Certains de nos collègues de la Fondation Ethereum, Flashbots et DeepMind, entre autres, ont formé ensemble un groupe de recherche. Nous continuons de repousser les limites de la recherche appliquée pour comprendre et tester quels types d’applications d’agents d’IA sont les mieux adaptés à la blockchain et de quelle nouvelle infrastructure nous avons besoin pour les prendre en charge.
Dans cet article, je soutiendrai que l'intégration de l'infrastructure blockchain et des agents d'intelligence artificielle est souhaitable et entraînera un Internet des agents : une mise à niveau du paradigme d'interconnexion actuel, avec des incitations améliorées et une cryptographie moderne, qui nous permettra de récolter les bénéfices de une économie alimentée par des agents d’IA offrant une sécurité, une efficacité et un potentiel de collaboration sans précédent.
Je discuterai ensuite du chemin à parcourir pour atteindre cet objectif. Je me concentrerai sur des cas d'utilisation et des applications à court terme, dont certaines sont déjà en cours de conception et de développement. J'évoquerai leurs limites et leurs améliorations potentielles, ainsi que les recherches nécessaires sur l'IA et la blockchain pour débloquer de nouveaux cas d'usage à moyen terme.
Blockchain comme backend de l'Internet proxy
Permettez-moi de commencer par dire que le style de cet argument sera à la fois spéculatif et pragmatique. La blockchain et l’intelligence artificielle sont deux des technologies qui ont progressé le plus rapidement au cours de la dernière décennie. Tous deux ont eu un impact profond sur la structure d’Internet et de la société humaine. Par conséquent, donner une vision significative de la façon dont ces technologies se développeront et interagiront nécessite quelques spéculations. Cependant, même si la loi de l’expansion va clairement dans le sens d’une amélioration rapide, j’éviterais les spéculations à long terme sur l’AGI. (Malgré tout le battage médiatique récent, je pense que nous sommes relativement loin des AGI autonomes et auto-améliorées, et on ne sait pas quelle forme elles prendront.)
Je me concentrerai sur le futur à court et moyen terme où l’intelligence artificielle prendra la forme d’assistants et d’agents humains. Sous cette forme, l’intelligence artificielle est un outil qui sert l’humanité en facilitant l’exécution d’activités humaines ou en réalisant de nouvelles activités au service de l’humanité.
Figure 1. À gauche : Chronologie conceptuelle de l'évolution de l'intelligence artificielle à mesure que les performances augmentent. À droite : Schéma fonctionnel des activités humaines et des activités des différentes formes d’intelligence artificielle.
Les assistants ont existé sous diverses formes au fil des ans, et les progrès récents des LLM suggèrent qu'une nouvelle génération d'agents d'intelligence artificielle sera plus performante qu'auparavant et progressera rapidement. Voici ma définition pratique d’un agent IA :
Un programme informatique qui interagit avec le monde. Il détecte son environnement grâce à des capteurs (données d'entrée), traite les données de manière autonome (prédiction et planification) et prend des mesures pour atteindre ses objectifs (action).
Les agents peuvent être contraints et apprendre de l’environnement. Aujourd’hui, les agents se spécialisent souvent dans des types spécifiques d’entrées et des types spécifiques d’actions. Par exemple, un chatbot (tel que ChatGPT) prend une invite de texte en entrée, peut utiliser un outil pour générer une réponse et répond avec une sortie de texte. Les robots de trading, quant à eux, prennent en compte les états passés du marché, prédisent les états futurs du marché et les actions optimales, et exécutent des transactions. Les agents peuvent être de différents types (par exemple, un chatbot est un LLM et un robot de trading est un petit agent RL) et ils peuvent également être combinés pour effectuer des tâches. À l’avenir, nous pourrions découvrir une architecture commune qui pourra être entraînée pour gérer la plupart des cas d’utilisation.
La blockchain a des caractéristiques uniques et souhaitables
Les blockchains publiques possèdent un ensemble unique de caractéristiques qui les rendent bien adaptées à la communication et à l’interaction des agents d’intelligence artificielle. Nous dirons plus tard qu’ils constituent l’un des meilleurs backends pour prendre en charge l’IA des agents.
Nous pouvons comparer cela à l’Internet traditionnel, qui n’a que la décentralisation. Les protocoles de couche de base comme TCP/IP ou SMTP sont ouverts, mais presque toutes les applications construites dessus sont propriétaires. Cela rend Internet moins composable, ce qui, selon nous, est une propriété clé pour la conception de protocoles d'interaction entre agents. De plus, Internet manque complètement d’incitations et de cryptographie moderne au niveau du protocole.
Ensuite, nous introduisons un modèle économique idéal dans lequel les humains et les agents coopèrent, et montrons qu’il nécessite l’ensemble complet des fonctionnalités fournies par les protocoles blockchain.
Avantages de la blockchain pour les agents IA
Avance rapide de quelques années. Supposons que nous arrivions à une époque où les agents d’IA peuvent effectuer un grand nombre d’activités humaines et disposent de capacités de prise de décision et de planification suffisantes. Ils peuvent également effectuer des tâches de manière autonome, éventuellement en coopération avec d'autres agents. Les agents sont largement déployés dans la société et entreprennent des activités potentiellement de grande valeur pour les humains, qu'elles soient sociales ou financières.
Voici quelques-unes des propriétés/désirs que nous souhaitons que ces systèmes d’IA d’agents et leurs interactions avec les humains aient, et comment la blockchain peut rendre cela possible.
Configuration système requise pour l'agent
Désir humain
Brève introduction à la chaîne d'approvisionnement de l'IA
Il convient de noter qu’outre la communication et l’interopérabilité, l’infrastructure blockchain peut également bénéficier à l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement de production de modèles (collecte de données, conservation des données, formation, mise au point). De nombreuses applications sont en cours de développement, notamment plusieurs protocoles de collecte de données et marchés informatiques. Ils constituent une partie importante de la pile d’IA décentralisée, mais nous n’en discuterons pas ici.
Réglementation et gouvernance mondiales
La blockchain fournit une variété de protocoles dans lesquels un large éventail de règles et de contrôles peuvent être fiables. À mon avis, il s’agit d’une opportunité unique pour une réglementation mondiale des marchés et des applications de l’IA, permettant des audits et des contrôles de conformité faciles. La transparence entre les protocoles facilite également l’identification des écarts et le déploiement de correctifs en temps réel, ce qui n’est pas possible dans les systèmes existants.
Risques et coûts de l'infrastructure Blockchain
L’ouverture n’est pas toujours souhaitable lors de la formation des agents IA à prendre des décisions sensibles et impactantes. Par exemple, le déploiement d’un modèle de pondération ouvert pour les décisions de souscription d’assurance peut exposer les vulnérabilités du modèle et augmenter la probabilité d’attaque/exploitation.
Une solution pourrait consister à utiliser la cryptographie moderne pour garder l’agent privé mais ses actions publiques. Cependant, les attaques d'apprentissage automatique contradictoires par boîte noire sont toujours possibles et, en général, les schémas cryptographiques pour les calculs d'apprentissage automatique sécurisés mais vérifiables sont coûteux, ajoutant des frais généraux au processus de formation déjà coûteux. Il s’agit de l’un des domaines de recherche les plus importants à l’intersection de la sécurité de l’IA et de la blockchain. Nous devons rendre cela techniquement et économiquement réalisable dans la pratique. Une innovation récente concerne les preuves optimistes pour le calcul ML, dont je discute ci-dessous.
Un autre risque qui a été évoqué est que les oracles basés sur LLM abaissent le seuil de déploiement permettant d'attribuer correctement des incitations à des actions potentiellement nuisibles dans le monde réel. Cela n’est pas encore possible aujourd’hui, mais des recherches supplémentaires devraient être menées sur la manière de permettre des cas d’utilisation positifs et de détecter et prévenir les comportements nuisibles.
Les systèmes basés sur la blockchain peuvent se développer pour répondre à la demande
Une question qui se pose souvent dans l’esprit des personnes peu familières avec l’état actuel des systèmes blockchain est de savoir s’ils sont prêts à supporter la charge liée à l’activité accrue des utilisateurs.
C’est l’objet de la R&D blockchain depuis au moins cinq ans, et nous sommes aujourd’hui à un point d’inflexion avec de nombreuses solutions mises en ligne et augmentant l’évolutivité de plusieurs ordres de grandeur. Par exemple, Ethereum et sa blockchain de couche 2 héritent de solutions complètes de sécurité économique et de disponibilité des données évolutives et seront bientôt capables de gérer des dizaines de milliers de transactions par seconde (TPS). De nouvelles chaînes apparaissent en ligne, tirant parti du parallélisme pour traiter des centaines de milliers de transactions par seconde. Des solutions de séquençage partagées et des ponts de sécurité permettront aux applications déployées dans différents domaines d'interopérer de manière sécurisée et efficace. Les progrès dans l’agrégation de preuves sans connaissance rendront les transactions moins chères et permettront de nouveaux types de calculs hors chaîne et de systèmes hybrides qui rendront les compromis de sécurité plus efficaces.
À mesure que toutes ces innovations en matière d'infrastructure arriveront à maturité au cours des prochaines années, il ne fait aucun doute que les écosystèmes blockchain matures seront capables de prendre en charge des débits très élevés, allant de dizaines de milliers de TPS par seconde aujourd'hui à des coûts par transaction extrêmement faibles de plusieurs centaines. TPS.
La route vers l'Internet proxy
L'image ci-dessus est une carte au trésor qui représente les trois principales étapes du chemin vers l'Internet proxy.
Explorons-les un par un.
Améliorer les applications décentralisées actuelles
La première étape consiste à améliorer les applications blockchain actuelles avec l’IA. L’IA joue déjà un rôle dans la finance décentralisée (DeFi), qui est de loin la catégorie d’applications la plus populaire. Cela prend la forme de modèles spécialisés qui surveillent en permanence l’état du marché pour prendre des mesures spécifiques. Par exemple : les robots de trading, les robots de liquidation, les robots de routage, les robots d'arbitrage statistique et plus généralement les robots qui exécutent des stratégies conçues pour extraire des profits (également appelés MEV) des flux commerciaux des utilisateurs.
Alors que l’économie blockchain s’appuie sur les fondations actuelles de DeFi, c’est un lieu naturel pour commencer à discuter des opportunités d’exploiter l’intelligence artificielle.
Amélioration DeFi
Les protocoles blockchain sont actuellement automatisés, mais leur interface est très manuelle, parfois maladroite et souvent inefficace. L’IA a le potentiel de devenir une nouvelle interface reliant les humains et les marchés en chaîne, via des agents intelligents. Il existe au moins trois domaines dans lesquels il existe des opportunités spécifiques d’améliorer les protocoles actuels.
Dans tous ces cas, nous avons une personne ou une communauté dominante qui externalise les actions en chaîne de grande valeur à un agent fonctionnant hors chaîne. Il existe donc un grand besoin de garanties d’inférence. Ceci peut être réalisé de deux manières :
Contrat de service IA
Une catégorie connexe consiste à améliorer l’infrastructure de protocole avec des agents autonomes plutôt que des applications commerciales. La plupart des applications ici sont similaires aux produits basés sur des agents conçus pour les services commerciaux traditionnels, mais ces agents peuvent tirer parti de l'ouverture, de la vivacité et de la richesse des données de la blockchain.
Par exemple, des agents agissant en tant qu’auditeurs/testeurs de sécurité des contrats intelligents, des agents d’analyse et des services automatisés de gestion financière et des risques. Les entreprises axées sur le Web3 proposent déjà différents types de services de ce type, mais les progrès en matière d'autonomie des agents et de preuve d'inférence offrent désormais la possibilité de décentraliser et de supprimer la confiance des services critiques vers les opérations de protocole.
Un nouveau domaine d'application est la gestion de contenu. Avec l'essor des médias sociaux décentralisés comme Farcaster et Lens, de nouvelles opportunités d'automatisation des agents/de gestion intermédiaire ont émergé. Cependant, cela nécessite la création de nouveaux mécanismes pour orchestrer la collaboration entre agents que nous décrivons maintenant.
Créer un nouveau mécanisme de service d'agence
Nous pouvons tirer parti du super pouvoir de la blockchain pour créer des dispositifs d’engagement fiables afin de mettre en œuvre de nouvelles applications et de nouveaux mécanismes de marché qui exploitent directement les utilisateurs d’agents. À partir de là, nous commencerons à examiner le pouvoir de coordonner de nombreux agents pour fournir de nouveaux services. Nous avons discuté de ce sujet en détail dans notre récent article, et je souhaite ici me concentrer sur certaines applications spécifiques.
Marché de prédiction de l'IA
L’application la plus intéressante et la plus concrète à court terme concerne les marchés de prédiction de l’IA. DeFi ouvre la possibilité d'échanger des actifs à longue traîne sur la blockchain, tels que des jetons utilitaires de petits protocoles, qui ne peuvent pas être négociés sur les marchés traditionnels car les coûts d'exploitation de l'infrastructure pour les prendre en charge sont trop élevés. Les marchés de prédiction de l’IA ont le potentiel de faire la même chose avec les actifs à très longue traîne. Les résultats des plus petits événements qui intéressent les gens peuvent être symbolisés et échangés. Pour que ces marchés fonctionnent, ils ont besoin de :
L'IA peut automatiser ces opérations en demandant à des agents commerciaux professionnels d'interroger les LLM pour obtenir des estimations de probabilité d'événements, puis de placer des paris, comme on l'a vu lors de récentes compétitions à grande échelle. Il a également été suggéré que des protocoles de règlement des différends à plusieurs tours pourraient être utilisés pour la résolution automatisée du marché, en utilisant le LLM dans les premiers tours et en impliquant uniquement des humains dans les cas qui dégénèrent aux tours ultérieurs.
Une fois que ces marchés fonctionnent, ils deviennent une nouvelle primitive permettant d'évaluer les petites incertitudes en toute autonomie, sans s'appuyer sur une autorité centrale susceptible d'être confrontée à des menaces de sécurité ou à des biais. Diverses applications peuvent être construites sur cette base : micro-assurance, produits financiers, modération de contenus sur les réseaux sociaux décentralisés, filtrage anti-spam, etc.
Fournit un routage fiable et efficace pour les modèles spécialisés
Aujourd’hui, la plupart des interactions humaines et IA sont isolées dans des environnements propriétaires avec des modèles communs, qu’il s’agisse de modèles « frontières » fermés (modèles lourds) ou de modèles de poids ouverts (modèles légers). Cependant, le succès précoce du GPT Store, et des agrégateurs, laisse présager un monde dans lequel le modèle interactif ci-dessus n'est que le point d'entrée dans une vaste offre GPT avec des capacités et une expertise d'agence (c'est-à-dire que nous passerons bientôt de l'explication des règles du poker à jouer au poker, de la planification à la réservation du voyage complet).
Dans ce monde, il existe un besoin évident d’acheminer efficacement les sessions utilisateur vers le modèle spécialisé qui répond le mieux à leurs objectifs. Lorsque les agents effectuent des transactions au nom des utilisateurs, une quantité importante de valeur peut être extraite des utilisateurs du service. Qu'il s'agisse du côté routeur/intermédiaire (extraction de rente) ou du côté modèle de point final (résultats/performances faussement positifs pour obtenir plus de trafic), il existe une incitation à extraire de la valeur. Il existe donc un besoin évident d’un mécanisme de routage fiable et d’un marché dans lequel les fournisseurs de services se feront concurrence pour répondre aux préférences des utilisateurs. Il s’agit d’un domaine d’application à venir qui me passionne beaucoup.
Créer des éléments de base pour de nouveaux marchés
À mesure que davantage d’agents dotés de compétences spécialisées sont déployés et accumulent de l’historique sur la chaîne, les éléments constitutifs d’une infrastructure plus robuste peuvent être développés. Par exemple, les protocoles de découverte d'agents, y compris la réputation basée sur les résultats passés et le classement des agents, les enchères automatisées de microservices basées sur les résultats prévus, et bien plus encore.
Il s'agit d'un processus itératif dont la mise en œuvre complète prendra des années, avec de nouvelles itérations d'infrastructure de communication, de réputation et d'échange évoluant à mesure que chaque nouvelle vague de protocoles de service proxy est créée. L’objectif ultime sera de créer le système le plus efficace de mécanismes de coordination numérique, extrêmement pratique et sans rente, qui deviendra l’épine dorsale d’une part toujours croissante de l’économie mondiale. En fin de compte, à mesure que les capacités des agents continuent d’augmenter et que de plus en plus d’activités du monde réel sont automatisées, nous pouvons nous attendre à ce que la majorité des transactions socio-économiques soient réglées sur cette infrastructure.
Extension de la propriété partagée et de la gouvernance
Une fois à grande échelle, il deviendra essentiel de résoudre des problèmes tels que la propriété partagée, la répartition de la juste valeur et la gouvernance des systèmes de production d’agents intelligents. La blockchain constitue la base de la mise en œuvre de cette solution. Aujourd’hui, nous n’en sommes qu’aux premiers stades d’expérimentation, mais des modèles intéressants émergent. Nous avons deux extrêmes :
Le premier est similaire à ce que Morpheus expérimente, et le second est similaire à Olas, deux premières tentatives de construction d’une économie d’agents autonome. Nous n’en sommes qu’aux premiers stades de ces nouveaux types de protocoles basés sur des agents, et de nouvelles applications et de nouvelles capacités apparaîtront susceptibles de changer la manière dont les incitations et les modèles de propriété sont conçus. Ce ne sont là que deux exemples très différents qui illustrent le large éventail de solutions disponibles pour les concepteurs de protocoles. Enfin, notez que des problèmes similaires existent à d’autres niveaux de la pile d’IA au-delà de l’économie des agents, et que des solutions similaires peuvent être utilisées pour encourager la formation, les données et les services d’infrastructure en IA.