Trois grandes directions de l'intégration de l'IA et du chiffrement

Actuellement, l'intersection de l'IA et du chiffrement entre dans une phase de développement rapide. Cet article détaille les trois principales directions de développement de la fusion IA + chiffrement.

1. Construire une économie sur chaîne pilotée par des agents intelligents

La faisabilité des agents intelligents opérant sur la chaîne a été vérifiée. Les expériences dans ce domaine franchissent constamment les limites des opérations des agents sur la chaîne, offrant un potentiel énorme et un large espace de conception. Actuellement, cela est devenu l'une des directions les plus révolutionnaires et dynamiques dans les domaines du chiffrement et de l'IA, et ce n'est que le début.

À l'avenir, les agents intelligents peuvent gérer des projets complexes nécessitant une coordination économique entre plusieurs parties. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, les agents peuvent être responsables de la recherche de composés thérapeutiques pour des maladies spécifiques :

• Collecte de fonds via une plateforme de levée de fonds par des jetons
• Utiliser les fonds collectés pour payer les frais d'accès aux données de recherche et les frais de calcul pour la simulation de composés sur un réseau de calcul décentralisé.
• Recruter des humains pour effectuer des travaux de vérification expérimentale via une plateforme de récompense

En dehors des projets complexes, les agents peuvent également exécuter des tâches simples telles que la création de sites Web personnels ou la création d'œuvres d'art, les applications possibles étant infinies.

Pourquoi les agents ont-ils un avantage à exécuter des activités financières sur la chaîne ?

Le chiffrement de la monnaie a des avantages uniques dans certains domaines :

• Application de paiement de petite somme
• Avantage de rapidité : la fonction de règlement instantané aide les agents à réaliser une efficacité maximale du capital
• Accéder aux marchés de capitaux via DeFi : les agents peuvent créer des actifs, effectuer des transactions, investir, gérer des finances, prêter et emprunter, utiliser l'effet de levier, etc.

D'un point de vue de l'évolution technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Avec de plus en plus d'agents tirant des revenus grâce au chiffrement, la connexion chiffrée pourrait devenir la capacité centrale des agents.

Points clés du développement futur

1. Mécanisme de contrôle des risques : ne pas donner aux agents une liberté d'action totalement non limitée.
2. Promouvoir des cas d'utilisation non spéculatifs : par exemple, acheter des billets avec des chiffrement, optimiser le rendement des portefeuilles de stablecoins, commander de la nourriture, etc.
3. Exigences en matière de progression du développement : atteindre au moins la phase de prototype du réseau de test, de préférence déjà en fonctionnement sur le réseau principal.

2. Améliorer la capacité des LLMs à écrire du code de chiffrement

Les grands modèles de langage ont déjà montré d'excellentes performances dans la rédaction de code et continueront à s'améliorer à l'avenir. Grâce à ces capacités, l'efficacité des développeurs de chiffrement pourrait être multipliée par 2 à 10. Récemment, l'établissement de normes de haute qualité pour évaluer la capacité des LLM à comprendre et à écrire du code de chiffrement aidera à comprendre l'impact potentiel des LLM sur l'écosystème de chiffrement.

Cependant, il existe encore plusieurs défis :

• Manque de données d'entraînement originales de haute qualité
• Nombre de constructions de vérification insuffisant
• Il manque des interactions à forte valeur informationnelle sur la plateforme de la communauté des développeurs.
• Le chiffrement des infrastructures se développe rapidement, ce qui entraîne l'obsolescence du code ancien qui pourrait ne pas répondre aux besoins actuels.
• Manque de méthodes d'évaluation des modèles pour comprendre les projets de chiffrement spécifiques

Points clés de développement futur

• Aider à obtenir de meilleures données sur le chiffrement sur Internet.
• Encourager davantage d'équipes à publier des constructions de validation
• Encourager davantage de personnes dans l'écosystème à poser et répondre activement sur la plateforme de la communauté des développeurs
• Créer des tests de référence de haute qualité pour évaluer la compréhension des LLMs des projets de chiffrement.
• Développer des modèles de fine-tuning LLM performants dans les benchmarks, pour accélérer l'efficacité des développeurs en chiffrement.

La réalisation majeure finale sera : un nouveau client de nœud de validation, entièrement créé par l'IA, de haute qualité et différencié.

3. Support d'une pile technologique AI ouverte et décentralisée

Dans le domaine de l'IA, l'équilibre des forces à long terme entre les modèles open source et closed source reste incertain. L'attente la plus simple pour le moment est de maintenir le statu quo : les grandes entreprises technologiques font progresser le développement à la pointe, tandis que les modèles open source suivent rapidement et obtiennent des avantages uniques dans des scénarios d'application spécifiques grâce à un ajustement fin.

L'importance de soutenir la pile technologique OpenAI se manifeste par :

1. Les modèles open source accélèrent l'innovation et l'itération : Les améliorations et ajustements rapides des modèles open source par la communauté open source montrent comment la communauté peut efficacement compléter le travail des grandes entreprises d'IA et faire progresser les limites des capacités de l'IA.
2. Offrir des choix aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée : l'IA peut devenir un puissant outil pour les régimes autoritaires. Soutenir une pile technologique d'IA open source peut offrir des alternatives aux utilisateurs.

Axes de développement futurs

J'espère que nous pourrons construire plus de produits à tous les niveaux de la pile technologique AI open source :

• Collecte de données décentralisée
• Identité sur la chaîne : protocole prenant en charge la vérification de l'identité humaine par le portefeuille, protocole vérifiant la réponse de l'API AI, permettant aux utilisateurs de confirmer qu'ils interagissent avec un LLM.
• Formation décentralisée
• Infrastructure IP : permettre à l'IA de licencier (et de payer) le contenu qu'elle utilise.

En soutenant ces éléments de la pile technologique AI ouverts et décentralisés, nous pouvons accélérer l'innovation en matière d'IA et offrir aux utilisateurs plus de choix et de contrôle.