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Buterin affirme que Ethereum et l’AGI devraient privilégier un progrès intentionnel et sécurisé plutôt qu’une accélération incontrôlée ou une course purement aux capacités.
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Il met en avant des outils de confidentialité tels que les LLM locaux, les paiements ZK et les TEEs pour permettre une utilisation de l’IA sans confiance, sans fuite d’identité.
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Ethereum pourrait agir comme une couche économique pour les agents d’IA, permettant des paiements via API, l’embauche de bots, des dépôts et des résolutions de litiges sur la chaîne.
Le cofondateur d’Ethereum, Vitalik Buterin, a exposé comment Ethereum pourrait soutenir la coordination de l’IA et l’interaction économique. Il a partagé ses idées dans un récent post sur X, en revenant sur des concepts évoqués il y a deux ans. Buterin a expliqué pourquoi il voit Ethereum et l’intelligence artificielle comme liés par la gouvernance, la confidentialité et la conception économique.
Repenser Ethereum et l’AGI à partir d’une philosophie commune
Buterin a déclaré que les discussions autour d’Ethereum et de l’intelligence artificielle générale commencent souvent à partir de points de vue philosophiques différents. Cependant, il a soutenu que les deux devraient privilégier un progrès intentionnel plutôt qu’une accélération incontrôlée. Il a mentionné un échange récent avec Anatoly Yakovenko, cofondateur de Solana, connu sous le nom de Toly.
Selon Buterin, encadrer le travail simplement comme « construire une AGI » manque des distinctions importantes. Il l’a comparé à réduire Ethereum à « travailler dans la finance » ou « travailler sur l’informatique ». Au lieu de cela, il a dit que l’Ethereum et l’AGI nécessitent tous deux de choisir une direction constructive.
Il a souligné que la liberté humaine et la sécurité sont des objectifs fondamentaux. Cela inclut l’évitement d’une perte de pouvoir permanente pour les institutions ou les systèmes avancés. Il a également évoqué les risques liés à une offense qui dépasserait la défense, en faisant référence à son cadre d/acc antérieur.
Outils pour une interaction privée et sans confiance avec l’IA
Buterin a ensuite recentré son attention sur les priorités à court terme. Notamment, il a mis en avant la construction d’outils pour une interaction avec l’IA sans confiance et privée. Cela inclut des modèles de langage locaux et des paiements ZK pour les appels API.
Il a expliqué que les paiements ZK pourraient permettre une utilisation distante de l’IA sans relier l’identité de l’utilisateur. Il a également évoqué des méthodes cryptographiques pour améliorer la confidentialité de l’IA. Cela comprend la vérification côté client des preuves et les attestations d’environnement d’exécution sécurisé (TEE).
Selon Buterin, ces outils reflètent les objectifs de confidentialité d’Ethereum évoqués auparavant. Cependant, ils s’appliquent désormais au calcul de l’IA plutôt qu’aux transactions financières. Il a décrit ce travail comme une étape essentielle.
Ethereum comme une couche économique pour les agents d’IA
Buterin a également présenté le rôle d’Ethereum comme une couche de coordination économique. Il a dit qu’Ethereum pourrait soutenir les paiements API liés à l’IA et l’embauche de bots par bots. Il a aussi mentionné des dépôts de sécurité et des mécanismes potentiels de résolution de litiges sur la chaîne.
Il a fait référence à l’ERC-8004 et aux systèmes de réputation pour l’IA comme éléments de base. Ces mécanismes, selon lui, pourraient permettre des architectures d’IA décentralisées. L’interaction économique remplacerait la coordination centralisée.
Enfin, Buterin a revisité la gouvernance et la conception du marché. Il a dit que les LLM peuvent faire évoluer la prise de décision humaine. Cela pourrait relancer les marchés de prédiction, le vote quadratique et les modèles de gouvernance décentralisée, initialement explorés en 2014.
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