IC3 a publié un rapport le 8 juin sur X, indiquant que les modèles d’apprentissage automatique peuvent améliorer de manière significative la sécurité des smart contracts et la détection des escroqueries ; des systèmes de transactions pilotés par l’IA pourraient permettre des collusions entre agents autonomes et créer un avantage injuste ; l’infrastructure crypto peut mettre en place des canaux de données infalsifiables pour l’entraînement des modèles d’IA ; à ce jour, il n’existe aucune preuve quantitative publique montrant que des canaux d’IA décentralisés réduisent efficacement les coûts de bout en bout ou améliorent les indicateurs.
Quatre conclusions clés du rapport
Les quatre résultats de recherche confirmés dans le rapport d’IC3 :
L’IA rend les crypto-monnaies plus flexibles : les modèles de machine learning peuvent améliorer de manière significative la sécurité des smart contracts, renforcer le traitement des données du monde réel et optimiser la détection des escroqueries
De nouvelles voies pour les abus de marché : les systèmes de transactions pilotés par l’IA peuvent amener des agents autonomes à se coordonner, et créer des avantages internes injustes via des stratégies opaques
La crypto sécurise la chaîne d’approvisionnement de l’IA : l’infrastructure crypto peut construire des canaux de données hautement sûrs, fiables et infalsifiables pour l’entraînement des modèles d’IA
Vérification décentralisée du réel : à ce jour, il existe presque aucune preuve quantitative publique permettant de démontrer que des canaux d’IA décentralisés peuvent réellement réduire les coûts de bout en bout ou améliorer les indicateurs
Observations techniques clés d’Ari Juels
Ari Juels indique dans le rapport deux différences fondamentales entre les deux technologies : la cryptographie est une technologie « dure », reposant sur des primitives cryptographiques et des procédures clairement définies, avec des propriétés de sécurité strictes ; l’IA est une technologie « souple », personne ne pouvant comprendre ou faire totalement confiance à la façon dont ses modèles sont utilisés. Il souligne que les combiner, c’est « comme souder de la gelée » ; mais si la combinaison est faite correctement, la cryptographie peut transformer la liquidité de l’IA en des systèmes sûrs, fiables et hautement autonomes.
Giulia Fanti ajoute que le volume massif de recherches rend très difficile la distinction entre l’information utile et l’information inutile ; le rapport vise à dessiner les orientations futures de la recherche en blockchain pour les dix prochaines années, et à fournir aux dirigeants d’entreprise une feuille de route R&D.
FAQ
Sur quelles bases précises le rapport d’IC3 évalue-t-il l’IA décentralisée ?
Le rapport d’IC3 explique qu’en dépit de la promotion massive par l’industrie des avantages des canaux d’IA décentralisés, il existe à ce jour presque aucune preuve publique, quantitative, démontrant que des canaux d’IA décentralisés peuvent réellement réduire les coûts de bout en bout ou améliorer des indicateurs de performance. Le rapport ne nie pas totalement le potentiel de l’IA décentralisée, mais souligne le manque de données vérifiées publiquement disponibles.
Que signifie concrètement « La crypto sécurise la chaîne d’approvisionnement de l’IA » ?
D’après le rapport d’IC3, l’infrastructure crypto peut mettre en place pour l’entraînement des modèles d’IA des canaux de données hautement sécurisés, fiables et infalsifiables. L’intérêt de cette approche est le suivant : s’assurer que les sources de données utilisées pour entraîner des modèles d’IA sont fiables et n’ont pas été altérées de manière malveillante, afin d’améliorer la fiabilité globale des systèmes d’IA.
À quels lecteurs cette étude est-elle la plus utile ?
Lors de la publication du rapport, Giulia Fanti explique que le rapport trace pour la communauté académique les orientations de développement de la recherche en blockchain sur les dix prochaines années, tout en fournissant aux dirigeants d’entreprise une feuille de route R&D importante. Le rapport a été rédigé conjointement par plus de 20 chercheurs issus du monde de l’industrie et du milieu académique, sur plusieurs mois.
