Auteur : CloudY, Jam
Editeur : Vincero, YL
Critique : Yasmine
Fin novembre 2022, OpenAI a lancé ChatGPT, un système conversationnel intelligent, attirant l'attention du monde entier et stimulant un débat approfondi.
Les actions du secteur de l’IA ont connu une hausse notable sur le marché des actions A, sur le marché boursier américain et dans le domaine des crypto-monnaies. À mesure que ChatGPT était largement adopté, son impact profond sur le paysage mondial est devenu évident, conduisant à l’émergence de nouveaux scénarios d’application et de produits itératifs de nature similaire.
L’acquisition d’OpenAI par Microsoft et l’intégration ultérieure de ChatGPT dans l’écosystème Bing et Office ont suscité des attentes élevées de la part des investisseurs, ce qui s’est traduit par une hausse significative du cours de l’action. Cependant, l’introduction de ChatGPT4, qui met en avant des capacités d’intelligence artificielle surhumaines, a tempéré l’enthousiasme initial et a incité les individus à réfléchir aux effets transformateurs de l’IA sur leurs secteurs respectifs et aux risques potentiels associés à de nouvelles avancées de l’IA.
Dans ce contexte, cet article vise à explorer et à répondre à ces questions en entreprenant une recherche approfondie sur les secteurs de l’IA et de la Blockchain, cherchant à fournir des informations et des solutions.
État actuel du développement du secteur de l'IA
Outils de productivité
L’IA peut être considérée comme un outil de productivité transformateur, comparable à l’impact des avancées technologiques historiques telles que les outils en pierre, les machines à vapeur, les moteurs à combustion interne, les moteurs électriques, les ordinateurs et Internet sur la société humaine. En minimisant les obstacles à l’interaction homme-machine et en augmentant l’efficacité des tâches de production répétitives, l’IA peut induire des changements substantiels dans les relations de productivité et de production. Par conséquent, l’influence de l’IA s’étend à l’amélioration de la qualité globale de l’existence humaine et à l’atténuation des obstacles au progrès humain.
L’IA a eu une influence considérable sur divers secteurs, notamment la fabrication intelligente, la santé, la finance, les transports, l’éducation, etc. En permettant aux machines d’acquérir des connaissances et d’exécuter de manière autonome des tâches non créatives, l’IA contribue à améliorer la productivité et à réduire les coûts dans des secteurs spécifiques. En particulier, dans la recherche pharmaceutique, l’IA trouve une application dans la prédiction de la structure des protéines. Le modèle ESMFold a été développé par l’équipe Meta AI, qui a prédit efficacement les structures des protéines à partir d’un vaste ensemble de données comprenant plus de 600 millions de macrogénomes. Cette réalisation remarquable dévoile l’étendue et la variété des protéines naturelles, dépassant les limites de l’imagination.
En termes pratiques, la technologie de l’IA permet de traiter des programmes complexes en langage naturel. Elle élimine la nécessité de comprendre une programmation complexe ou de posséder des compétences en codage. Au lieu de cela, les utilisateurs peuvent exprimer le résultat souhaité au système d’IA, qui exécute de manière autonome les étapes intermédiaires requises pour atteindre le résultat escompté. Cette productivité accrue découle de la capacité de l’IA à combler la divergence entre les intentions humaines et l’exécution des tâches, éliminant ainsi la nécessité d’une expertise approfondie en programmation ou de la compréhension d’algorithmes complexes.
La technologie AIGC recèle un vaste potentiel d'applications dans divers domaines, notamment le service client intelligent, les agents virtuels et les jeux. En exploitant les ensembles de données linguistiques existants, ChatGPT permet une expérience conversationnelle fluide et naturelle dans les systèmes d'agents virtuels et les plateformes de jeux, améliorant ainsi la satisfaction des utilisateurs et la compétitivité des produits. De plus, ChatGPT remplace efficacement les humains dans les tâches répétitives de génération de contenu, telles que la génération de rapports, la collecte et la synthèse d'informations, la traduction et la production d'illustrations conditionnelles. Cette augmentation de l'IA libère la productivité humaine, permettant aux individus de se concentrer sur la fourniture d'instructions essentielles et de s'engager dans des activités créatives, les soulageant de l'exécution de tâches banales.
Guide des tendances technologiques
Les principales applications de l’IA englobent l’intelligence artificielle générale, les graphiques de connaissances, l’analyse et la synthèse de données, la conduite autonome et le contenu généré par l’IA (AIGC).
Graphiques de connaissances : les représentations graphiques de diverses entités, relations et attributs dans les graphiques de connaissances prennent en charge les applications de recherche intelligente, de recommandation et de réponse aux questions.
Données synthétiques : générées par l’apprentissage automatique et d’autres techniques d’IA, les données synthétiques sont utilisées pour former et évaluer les modèles d’IA, surmontant ainsi les défis liés à la confidentialité et à la sécurité lors de l’obtention ou du partage de données réelles.
AIGC : La technologie AIGC, utilisant l'apprentissage profond et les modèles génératifs, est largement discutée et appliquée dans des domaines tels que la génération de texte, la génération audio, la génération d'images, la génération de vidéos, etc.
En 2022, l'AIGC a connu une percée significative en termes de financement du marché et d'attention médiatique. Cependant, il est essentiel de noter que l'AIGC est encore une technologie naissante et qu'elle en est aux premiers stades d'exploration et de développement.
Plus précisément, les étapes de développement de l’AIGC peuvent être classées comme suit :
Phase de recherche : Cette phase se concentre principalement sur l’élucidation des principes fondamentaux et des algorithmes de l’AIGC, l’étude des méthodologies de formation et d’optimisation des modèles et l’établissement de bases de données complètes.
Étape d'application : AIGC initie son déploiement dans divers scénarios du monde réel, explorant l'intégration efficace de la technologie AIGC dans des domaines spécifiques.
Étape d'industrialisation : AIGC connaît une adoption généralisée dans de nombreux secteurs et domaines, donnant naissance à sa chaîne industrielle distincte et à son écosystème complémentaire.
En résumé, nous sommes récemment passés de la phase de recherche à la phase d’application, ce qui indique que le développement de l’AIGC est encore dans sa phase naissante.
Composants clés
Les données, les algorithmes et la puissance de calcul sont les trois facteurs essentiels qui propulsent l’avancement de l’IA.
Dans le domaine des données, l’importance croissante de la qualité et de la diversité des données accompagne l’évolution continue de la technologie de l’IA. Outre l’abondance de données spécifiques au domaine, un nettoyage, un prétraitement et un étiquetage efficaces des données sont impératifs pour améliorer la précision de la formation des algorithmes. En outre, la fusion de données intermodales et interdomaines est essentielle pour extraire une valeur et une intelligence améliorées.
En ce qui concerne les algorithmes, l’état actuel de la technologie de l’IA présente des avancées itératives et un perfectionnement continu. Les tendances futures se concentrent sur les algorithmes d’apprentissage profond englobant des modèles multimodaux et à grande échelle ainsi que des innovations dans l’apprentissage autonome, le transfert de connaissances et l’apprentissage incrémental. Ces développements élèveront le niveau d’intelligence et élargiront le champ d’application des algorithmes d’IA, facilitant ainsi l’adoption généralisée de la technologie de l’IA.
En ce qui concerne la puissance de calcul, l’accélération et l’optimisation des calculs de l’IA entraînent des mises à niveau et des améliorations continues du matériel. Les puces spécialisées telles que les GPU et les TPU sont devenues des contributeurs essentiels, amplifiant considérablement l’efficacité et la vitesse des calculs de l’IA. De plus, les avancées du cloud computing et de l’edge computing offrent des environnements de calcul plus flexibles et plus diversifiés pour le traitement de l’IA.
Le stade actuel de l'industrie de la blockchain
Grand livre distribué
La blockchain est un registre distribué décentralisé.
La blockchain est un registre décentralisé et distribué dont la propriété d'immuabilité cruciale découle de son mécanisme de consensus sous-jacent. Les données en chaîne sont enregistrées dans des blocs et validées par des mineurs/validateurs, formant ainsi une chaîne continue. Une fois que les données sont enregistrées dans un bloc, qu'elles soient générées par des contrats intelligents ou des comptes, elles deviennent inaltérables.
La difficulté et le coût de la perturbation du consensus augmentent avec le nombre de nœuds, la répartition géographique, la puissance de calcul ou la valeur des jetons mis en jeu. Par conséquent, la modification du contenu enregistré devient une tâche redoutable pour les entités centralisées.
De plus, dans un environnement inaltérable, les contrats intelligents, construits à partir de code, permettent aux utilisateurs d'interagir avec eux sans avoir besoin de la confiance d'un tiers. Ces contrats intelligents exécutent des chemins de code prédéterminés pour faciliter les opérations pertinentes, permettant ainsi la réalisation de transactions sans confiance sur la blockchain.
De plus, les actifs du contrat intelligent ne sont accessibles que par le compte associé, ce qui empêche les autres comptes de transférer des actifs du compte d'origine via le contrat intelligent. Chaque opération du compte d'origine nécessite une signature pour confirmer l'identité, et même l'interaction de transfert initiale nécessite une approbation préalable pour que le contrat intelligent puisse accéder aux actifs du compte. Cette conception positionne le compte portefeuille de l'utilisateur comme le véhicule idéal pour son identité (DID) et ses actifs.
Dans le cadre des mécanismes de consensus et des contrats intelligents, tous les actifs et actions de la chaîne peuvent être enregistrés et attribués avec précision, facilitant ainsi l'agrégation automatique des avantages associés sur le compte du propriétaire légitime. Cela résout efficacement les problèmes de contrefaçon et d'usurpation d'identité, car cela empêche les personnes non autorisées de copier et de coller pour voler des actifs ou usurper les intérêts du propriétaire légitime.
Plus précisément, les actifs numériques peuvent être définis de manière unique à l'aide d'adresses de contrats intelligents tokenisées. Par exemple, les jetons non fongibles (NFT) peuvent représenter des œuvres d'art numériques. De plus, les actions des individus peuvent être authentifiées à l'aide de jetons non transférables (SBT), fournissant la preuve de leur travail ou de leur présence à un moment et dans un espace précis (preuve de travail/preuve de présence).
Guide des tendances technologiques
La structure en couches de l'architecture technologique Blockchain est caractérisée par les couches 0 à 2, avec des chaînes de consortium et des chaînes privées représentant différents types de scénarios d'application Blockchain.
La couche 0 fait référence à l'infrastructure physique et à l'architecture réseau de la blockchain, englobant les périphériques matériels, les protocoles réseau et les supports de transmission. Elle sert de composant fondamental permettant la communication inter-chaînes et la résolution des problèmes liés aux actifs. Notamment, les technologies de pointe telles que Cosmos, Polkadot et LayerZero sont des représentants éminents dans ce domaine.
La couche 1, également appelée couche de base ou chaîne publique, joue un rôle fondamental dans l'écosystème Blockchain. Parmi les exemples marquants de la couche 1 figurent des plateformes largement reconnues comme Bitcoin et Ethereum. La conception des protocoles et la mise en œuvre technologique de la couche 1 ont une influence significative sur les performances et les fonctionnalités de base du système Blockchain. En outre, la couche 1 peut être classée en différents types, tels que les systèmes EVM (Ethereum Virtual Machine) et les systèmes non basés sur EVM, en fonction de leurs caractéristiques spécifiques.
La couche 2 fait référence aux protocoles et solutions construits sur la couche 1, visant à améliorer les performances et à étendre les scénarios d'application de la blockchain. Il existe actuellement six types de protocoles de couche 2, ZK Rollup et Optimistic Rollup étant les plus courants. Ces protocoles permettent à la blockchain de traiter un plus grand nombre de transactions, d'améliorer le TPS et de réduire les frais de gaz.
Une chaîne de consortium est un réseau de blockchain collaboratif régi par plusieurs organisations ou institutions ayant des intérêts communs, telles que des banques, des compagnies d'assurance et des sociétés de chaîne d'approvisionnement. Elle diffère des chaînes publiques car elle comporte un nombre restreint de participants et de nœuds, ce qui améliore la vitesse et la sécurité des transactions.
Une chaîne privée est un réseau blockchain autorisé appartenant à une seule organisation ou institution, autorisant généralement uniquement le personnel interne à participer.
Composants clés
Les nœuds distribués, la cryptographie, les algorithmes de consensus, les contrats intelligents et les crypto-monnaies constituent les éléments fondamentaux qui propulsent l’avancement de la technologie Blockchain.
Les nœuds distribués constituent l'essence même de la technologie Blockchain, facilitant le stockage et la transmission décentralisés des données. La cryptographie sert d'instrument théorique essentiel, garantissant la sécurité et la confidentialité de la Blockchain. De plus, les algorithmes de consensus jouent un rôle central dans l'établissement d'un consensus distribué au sein du réseau Blockchain. Les contrats intelligents, étant des programmes informatiques auto-exécutables, permettent l'exécution de diverses instructions logiques sur la Blockchain. Enfin, les cryptomonnaies, renforcées par des techniques de cryptage, garantissent la sécurité et l'anonymat des transactions.
Grâce à l'utilisation de nœuds distribués, tous les participants sont en mesure de conserver une réplique complète des données, garantissant ainsi à la fois transparence et sécurité. Les technologies essentielles de la blockchain, notamment les fonctions de hachage, les signatures numériques et le cryptage asymétrique, sont des applications cryptographiques. Ces technologies jouent un rôle crucial dans la protection de l'intégrité des données et la vérification des identités, tout en préservant la confidentialité des utilisateurs.
Grâce à la mise en œuvre d'algorithmes de consensus, notamment la preuve de travail (PoW) et la preuve d'enjeu (PoS), tous les nœuds peuvent parvenir à un accord unanime, garantissant ainsi la cohérence et l'immuabilité des données. Les contrats intelligents facilitent les transactions sans confiance, éliminant le besoin d'intermédiaires et améliorant ainsi dans une certaine mesure l'efficacité et la sécurité des transactions. L'émergence de crypto-monnaies comme Bitcoin et Ethereum a propulsé l'adoption et l'avancement généralisés de la technologie blockchain.
L'intersection entre la blockchain et l'IA
Au milieu de la révolution de l’IA, il est impératif de réfléchir à la mesure dans laquelle l’IA a transformé la Blockchain, ainsi qu’à l’impact des capacités de décentralisation et de confiance de la Blockchain sur l’IA.
Premièrement, l’IA, fonctionnant comme un outil de productivité, possède le potentiel de réduire les barrières techniques, réduisant ainsi les obstacles au sein de l’industrie de la blockchain et améliorant son efficacité globale.
Deuxièmement, les jeux et les métavers alimentés par l’IA s’affranchiront des paramètres prédéterminés, inaugurant de nouveaux récits et de nouvelles expériences de jeu dans le domaine de la blockchain.
Les contrats intelligents de la blockchain peuvent établir les domaines et les limites dans lesquels l’IA opère ou imposer des limitations aux autorisations de l’IA, empêchant ainsi sa prolifération injustifiée.
En outre, la décentralisation de la blockchain peut faciliter le partage et l’allocation des ressources, y compris les données fondamentales et la puissance de calcul indispensables à la formation des modèles d’IA.
De plus, les capacités d’authentification de la blockchain peuvent fournir des preuves concernant l’intégrité des données, la validation de l’identité et les droits de propriété, atténuant ainsi les conflits d’intérêts qui peuvent émerger des applications d’IA.
L'importance de l'IA pour la blockchain
Tout d’abord, l’IA, en tant qu’outil, a le potentiel de réduire les obstacles à la création de contenu, permettant aux individus sans expertise technique d’exprimer leur créativité et de produire du contenu de haute qualité. Cela englobe divers domaines tels que la création de NFT, le développement d’actifs de jeu, la modélisation de métaverses et la génération de code.
Cependant, l’utilisation actuelle de l’AIGC dans le domaine des NFT se limite principalement à la génération d’images simples, manquant de distinctions fondamentales par rapport à l’art génératif traditionnel. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’AIGC dans l’espace NFT, une exploration plus approfondie est nécessaire pour élargir les caractéristiques des NFT, à l’image de la façon dont Mirror World utilise l’IA pour imprégner les NFT d’une essence distincte.
Deuxièmement, les obstacles techniques liés au développement de code ont considérablement diminué. L’écriture de code englobe le déploiement de contrats intelligents et les activités de piratage informatique ou de white hat, qui représentent les extrémités opposées du spectre. L’IA peut faciliter le déploiement de contrats intelligents grâce à la programmation en langage naturel, tandis que les adversaires peuvent utiliser l’IA pour analyser le code du contrat et lancer des attaques. En exploitant l’IA, il devient possible d’itérer sur le code du contrat déployé, favorisant la concurrence interne et établissant une base de code plus robuste et plus fiable à l’échelle de l’industrie. Cette base permet aux parties prenantes de donner la priorité à l’optimisation de l’architecture de la blockchain, à la conception de projets complets et à l’amélioration du gameplay, favorisant ainsi l’innovation au niveau de l’entreprise.
De même, la simplification des barrières techniques par l’IA permet l’application généralisée d’opérations auparavant complexes. On peut citer comme exemples les prêts éclair, les stratégies d’exploitation minière optimales et l’acquisition automatisée de rendement, le jugement de l’heure de sortie du mineur en chef, qui peuvent tous être accomplis par l’IA. L’IA possède la capacité de programmer de manière autonome, de sélectionner des chemins et d’exécuter directement ces opérations. Cela est comparable à l’utilisation des cartes de compétences dans le jeu Yu-Gi-Oh !, où les cartes de compétences s’activent et prennent effet automatiquement. Cette accessibilité permet aux utilisateurs ordinaires de s’engager dans des opérations qui étaient auparavant limitées à ceux qui ont une grande expertise technique. Par exemple, la capture de MEV nécessite généralement la programmation d’un bot MEV. Cependant, lorsque de telles tâches deviennent réalisables par des individus ordinaires, les marges bénéficiaires diminuent à mesure que la participation se généralise. Par conséquent, une course au gaz s’ensuit, où les frais de gaz élevés érodent la valeur de MEV en raison des principes de la théorie des jeux. En fin de compte, cela conduit à une rentabilité réduite et à un impact diminué de MEV. Ce phénomène illustre une forme de développement technologique qui stimule l’optimisation de l’industrie.
L’IA facilitera l’adoption généralisée de la technologie blockchain. Actuellement, il y a moins de 320 000 utilisateurs actifs d’Ethereum, ce qui représente une petite fraction du total des utilisateurs d’Internet, selon les données de Footprint Analytics. Le principal défi réside dans le manque de demande des utilisateurs et dans la complexité des interactions sur la chaîne. Auparavant, l’intégration des données dans la blockchain ou l’utilisation de tickets et d’identifiants basés sur la blockchain nécessitait la mise en place d’un système blockchain ou l’engagement de frais de gaz élevés, ce qui entraînait des coûts importants. Cependant, l’exploitation de la technologie de l’IA permet désormais de construire une blockchain à faible coût et d’optimiser l’utilisation des données sur la chaîne, ce qui entraîne une réduction des frais de gaz. En conséquence, la technologie blockchain peut être appliquée et les contrats intelligents déployés dans divers domaines nécessitant authentification et transparence. En fin de compte, un système d’interaction simplifié piloté par l’IA attirera un nombre important d’utilisateurs vers l’industrie de la blockchain.
L'impact de l'IA dans le contexte de la blockchain se limite principalement à la couche applicative. Les utilisateurs peuvent tirer parti de l'IA pour contourner les complexités de la rédaction de contrats intelligents et déployer directement des applications adaptées à leurs besoins. Par conséquent, l'accent sur le développement de projets passera de l'émission à l'innovation et aux opérations. La couche applicative devrait subir des changements transformateurs substantiels à l'avenir. Cependant, l'influence de l'IA ne s'étend pas aux couches sous-jacentes, notamment les couches d'exécution, de consensus et de données, qui nécessitent des avancées fondamentales. La simple automatisation des tâches répétitives ne suffit pas à entraîner des transformations qualitatives dans ces domaines. Par exemple, la mise en œuvre de l'EIP1559 dans la mise à niveau d'Ethereum London a renforcé les progrès d'Ethereum, tandis que l'achèvement de la mise à niveau de Shanghai est crucial pour augmenter le volume de jalonnement d'ETH, renforcer la sécurité d'Ethereum et revitaliser la croissance du secteur du LSD.
Le rôle de la blockchain dans l'IA
La disparité inhérente entre la décentralisation de la blockchain et la technologie centralisée de l’IA offre paradoxalement l’occasion de relever les défis rencontrés dans l’IA.
La centralisation prédominante des technologies modernes d'IA et de big data sous le contrôle d'un nombre limité d'entités puissantes dotées de capacités et de ressources technologiques importantes confère une influence sur les tendances du marché et le comportement des utilisateurs. Par conséquent, les individus sont obligés de faire confiance à l'exécution fidèle des instructions de l'IA, ce qui entraîne des risques inhérents tels que des atteintes à la vie privée, des biais algorithmiques et une mauvaise utilisation des données.
La nature distribuée et décentralisée de la blockchain offre une solution pratique à ces défis. Grâce aux contrats intelligents, l'accessibilité des données et les limites opérationnelles peuvent être limitées, atténuant ainsi le risque de comportement malveillant. Le déploiement de nœuds de surveillance permet de sanctionner les fautes en confisquant les ressources informatiques de l'IA. Ce cadre garantit que l'IA se concentre sur le développement humain, empêchant une utilisation excessive et des actions non autorisées.
La blockchain permet aux utilisateurs anonymes de décider s'ils souhaitent contribuer aux données sous-jacentes nécessaires à la formation du modèle d'IA. La technologie Zero-Knowledge (ZK) permet la divulgation des données des utilisateurs tout en préservant la confidentialité personnelle. L'ensemble du processus de collecte, de stockage et de partage des données fonctionne sur des nœuds décentralisés, garantissant la sécurité, la disponibilité et la vérification des sources des données. Par conséquent, une part proportionnelle des bénéfices générés par le modèle d'IA peut être distribuée sous forme de dividendes aux propriétaires de données. Un mécanisme d'incitation approprié peut tirer parti de la nature décentralisée de la blockchain avec une sécurité élevée des données.
De même, les utilisateurs qui sollicitent des modèles d'IA peuvent également recevoir des bénéfices partiels en fonction de leur propriété des invites lorsqu'elles sont utilisées. Cet arrangement protège les intérêts des propriétaires de données d'IA et des fournisseurs d'invites.
L'exploration informatique est une considération cruciale en raison des données importantes et des besoins en puissance de calcul adéquats. Cependant, l'offre mondiale actuelle de ressources informatiques est inférieure à la demande. Pour y remédier, les pools d'exploration de cloud computing décentralisés peuvent regrouper des ressources et fournir des subventions aux contributeurs. Par la suite, la vente aux enchères de la puissance de calcul pour la formation des modèles d'IA garantit une utilisation efficace des ressources limitées avec sécurité et fiabilité informatiques. En outre, l'intégration des données, des algorithmes et de la puissance de calcul permet le développement d'un protocole d'IA en tant que service. Tirant parti de la décentralisation et de la réutilisabilité, ce protocole offre des services de construction de modèles d'IA aux utilisateurs qui en ont besoin, couvrant l'acquisition, le traitement, la sélection d'algorithmes et l'allocation de ressources informatiques des données. Cette approche écosystémique atténue les risques de centralisation tout en préservant les avantages de la chaîne d'approvisionnement.
Dans le domaine des applications de l'IA, la blockchain permet de résoudre efficacement des problèmes tels que le piratage, le plagiat et les identités virtuelles qui découlent des remarquables capacités d'apprentissage de l'IA. En enregistrant les œuvres d'art sous forme de NFT sur la chaîne, des adresses de contrats intelligents uniques valident leur authenticité. La valeur des œuvres d'art, outre leurs qualités artistiques inhérentes, dépend également de l'identité de leurs créateurs, tout comme les imitations du Tournesol de Van Gogh ont peu de valeur. La blockchain peut prouver quel tableau de tournesol est vraiment réalisé par la main de Van Gogh. En outre, la blockchain peut être utilisée pour créer des graphes de connaissances distribués, garantissant l'intégrité, la permanence et la disponibilité des données.
Pour aborder la construction d'identités virtuelles à l'aide de données personnelles par l'IA, des jetons attestés par le propriétaire (OAT) ou des jetons biométriques auto-souverains (SBT) peuvent être utilisés. Chaque action de la blockchain est enregistrée et l'OAT ou le SBT correspondant créé est distinct, ce qui permet une vérification d'identité basée sur ces jetons. La nature inviolable de la blockchain garantit l'impossibilité de fabriquer des événements inexistants.
En résumé, l'IA est un outil de productivité qui favorise l'adoption de la blockchain et introduit de nouveaux récits pour le métavers. Cependant, l'IA se limite à remplacer les tâches répétitives et à réduire les obstacles techniques, sans pouvoir stimuler l'innovation dans les technologies critiques. Par conséquent, l'impact de l'IA sur l'industrie de la blockchain reste limité à la couche applicative.
D’autre part, la blockchain fonctionne comme un contrôleur de risques et un optimiseur de ressources dans le secteur de l’IA. Elle freine le développement excessif de l’IA et les opérations non autorisées, protège les droits de propriété des données et des actifs et optimise l’intégration des données et des ressources informatiques requises par l’IA. Néanmoins, son champ d’action concerne principalement la promotion de la transparence, de la décentralisation et de la propriété des données au sein de l’IA.
Référence
[1]"Bitcoin : un système de paiement électronique peer-to-peer" par Satoshi Nakamoto (2009.03)
[2]"Maîtriser Bitcoin" par Andreas Antonopoulos (2016.03)
[3] « Défis et avancées récentes dans les réseaux de canaux de paiement basés sur la blockchain » (2021.07)
[4] « Au-delà du Web3 : la dérive fantastique d'AIGC, le nouveau chouchou du capital » par 0xmin (2022.10)
[5] « Le dilemme de l'AIGC et la manière de briser les barrières dans le Web3 » par wheart.eth (2022.11)
[6] « AIGC : la révolution de la productivité du contenu » par Yang Renwen (2022.12)
[7] « Émergence et informations évolutives des grands modèles linguistiques : accélération de la prédiction de la structure des protéines » par Zeming Lin (2023.03)
[8] « Comment l'IA peut aider à construire le Web3 » de crypto.com (2023.03)
[9] « Réflexions : l'impact des avancées de l'IA sur les créateurs et les NFT » par Sleepy (2023.04)
[10] « Livre blanc sur Ethereum » par Vitalik Buterin (2023.05)
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