Explorer l'offre de modèle initiale avec le protocole ORA

À l’aube de 2024, alors que l’IA apparaît comme une nouvelle pierre angulaire des récits cryptographiques, l’idée d’émission d’actifs centrée sur l’IA a ouvert de nouvelles voies pour l’exploration créative. BeInCrypto s'est entretenu avec le fondateur d'ORA Protocol, Kartin Wong, pour discuter de l'offre de modèle initiale (OMI). Ce concept novateur a déjà attiré une large attention et a le potentiel de devenir une nouvelle norme industrielle.

Nouvelle ère dans le développement de l'IA

Historiquement, le développement de l’IA a été entravé par une approche monolithique de la monétisation, fortement dépendante de modèles propriétaires et de services par abonnement. Ce modèle restreint le libre échange d’idées et pose d’importants obstacles financiers et de ressources aux développeurs. La vision ORA de Wong aborde les défis critiques auxquels sont confrontés les innovateurs en IA, principalement la monétisation et l'accessibilité des modèles d'IA.

«Le plus gros problème des modèles d'IA aujourd'hui est qu'ils ne sont pas encore assez puissants pour résoudre pleinement les problèmes qu'ils sont censés résoudre. Pour une utilisation généralisée, la technologie doit être de premier ordre, comme ChatGPT, qui a nécessité des centaines de millions de dollars d'investissement pour développer un modèle de langage très performant. La plupart des entreprises d’IA, en particulier dans leurs domaines spécifiques, ont du mal à ne pas disposer de suffisamment de fonds pour lancer leurs produits avec succès. Ce manque de financement constitue un obstacle important pour de nombreuses entreprises d’IA souhaitant commercialiser leurs produits.»

Consciente de la nécessité d'un nouveau modèle qui équilibre la collaboration open source avec la viabilité financière, ORA a introduit le concept « IMO », qui signifie Initial Model Offer. Fondamentalement, le principe de l’OMI est clair. Si la tokenisation s'applique à tout, alors les modèles d'IA ne sont pas des valeurs aberrantes et peuvent être tokenisés pour l'émission d'actifs. Cela permet aux créateurs de récupérer leur investissement et potentiellement de profiter directement de leurs développements.

Par exemple, après avoir investi 5 millions de dollars dans un modèle d’IA de haute qualité, un créateur pourrait le rendre open source pour améliorer ses capacités. En tokenisant le modèle et en proposant les jetons à la vente immédiatement après le lancement ou en vendant la majorité à la communauté, les créateurs peuvent anticiper une augmentation de la valeur des jetons. Cette stratégie restitue rapidement des liquidités importantes au créateur du modèle après le lancement d'un modèle à succès.

Du point de vue des utilisateurs, un tel outil semble également très attractif. Les personnes qui ont confiance dans un modèle d’IA spécifique peuvent investir dans le jeton associé. Si le modèle génère des gains économiques grâce à son application, les investisseurs pourraient recevoir une part de ces bénéfices.

«Par exemple, j'ai déposé un modèle d'IA en chaîne, et chaque fois qu'un contrat intelligent ou un utilisateur souhaite l'utiliser, il me paie environ 0.01 ETH. Après une semaine, environ 10 000 personnes l'appellent en chaîne, le revenu du protocole est donc désormais de 100 ETH par semaine. Cet ETH ira aux détenteurs de tokens du modèle en fonction de la taille de leur investissement».

Le fondateur d'ORA Protocol souligne l'importance d'éduquer les gens sur les OMI et leur impact sur le financement des projets d'IA. Lorsqu'une offre de modèle réussit et que la valeur de son jeton augmente fortement, elle attire l'attention des gens. Cela accroît l’intérêt et les investissements dans les futures OMI, augmentant ainsi la liquidité dans le secteur de l’IA.

Comprendre le changement de paradigme

Kartin reconnaît que le voyage vers un écosystème entièrement décentralisé et sans autorisation est semé d'embûches techniques. Il s’agit notamment de garantir l’intégrité du modèle, de maintenir les normes de performance et de parvenir à une véritable décentralisation sans compromettre la confiance des utilisateurs ou la qualité du modèle.

ORA surmonte les obstacles en utilisant deux normes ERC, ERC-7641 et ERC-7007, aux côtés de son oracle d'IA en chaîne. Examinons chacun de ces composants séparément.

• ERC-7641 est une norme de jeton compatible avec ERC-20. Pour lancer une IMO, les développeurs associent le modèle à un actif ERC-7641 et définissent des numéros de jetons dans le contrat intelligent. Les investisseurs achètent ces jetons et deviennent propriétaires du modèle d'IA proportionnellement à leur part de jetons, à l'instar des actionnaires. Le protocole ERC-7641 définit les règles de répartition des bénéfices dans le contrat, permettant un partage automatique des bénéfices basé sur les jetons détenus.
• ERC-7007 est une norme de jeton pour le contenu généré par l'IA, garantissant l'authenticité et la traçabilité de l'origine. Il conserve les métadonnées de contenu générées par l'IA sur la blockchain et utilise des contrats intelligents pour la vérification automatique. Les développeurs peuvent appliquer des technologies telles que zkML ou opML pour confirmer si le contenu généré par l'IA (AIGC) pour un NFT spécifique provient réellement d'un certain modèle et d'entrées d'apprentissage automatique.
• Onchain AI Oracle d'ORA authentifie et opérationnalise les modèles d'IA sur la blockchain, garantissant que le déploiement et le fonctionnement des modèles d'IA se produisent entièrement en chaîne et améliorant la transparence et l'authenticité de leur processus opérationnel.

ORA a également intégré une technologie supplémentaire d'apprentissage automatique optimiste (opML). Les modèles d'IA représentent souvent des avantages concurrentiels cruciaux, et les révéler pleinement pourrait nuire à leur valeur commerciale : opML peut utiliser des preuves sans connaissance ou des techniques cryptographiques similaires pour confirmer l'exactitude des résultats du modèle sans en révéler les détails. Cette méthode maintient la crédibilité et l'efficacité du modèle tout en protégeant sa confidentialité et son avantage unique.

Néanmoins, Kartin reconnaît que le protocole a encore beaucoup de travail à faire pour atteindre son objectif principal. 

«Le problème majeur de la tokenisation des modèles d'IA est que nous voulons qu'ils soient sans autorisation et entièrement décentralisés. Nous avons passé 18 mois en R&D pour en faire une réalité ; c'est très révolutionnaire. Mais le problème est que nous sommes les seuls à pouvoir exploiter une bibliothèque opML parce que nous l'avons inventée. Donc pour le moment, si vous souhaitez tokeniser un modèle d'IA, vous devez passer par le protocole ORA : nous prenons le modèle, le compilons de manière croisée, puis partageons l'image Docker avec tous les nœuds, etc. À l'avenir, nous ferons il est entièrement décentralisé et sans autorisation. À l'heure actuelle, c'est décentralisé, mais ce n'est pas totalement sans autorisation».

Implications éthiques et voie vers l’alignement de la réglementation

La tokenisation des modèles d’IA soulève d’importantes questions éthiques, notamment en matière d’utilisation abusive et de responsabilité. Le protocole ORA aborde ces défis avec une double stratégie axée sur les directives éthiques et la conformité réglementaire. Kartin souligne l'importance de créer un cadre de gouvernance conforme aux normes mondiales, en veillant à ce que le potentiel des modèles d'IA tokenisés ne dépasse pas les normes sociétales et réglementaires.

«Le plus grand défi éthique de l'OMI est qu'en réalité, ce n'est pas l'OMI elle-même. Il s'agit en fait de l'IA Oracle. Une fois que vous avez placé un modèle d’IA sur la blockchain, il ne peut pas être arrêté tant que les gens l’utilisent. Cela soulèvera donc certaines inquiétudes : par exemple, les gens peuvent générer du contenu contraire à l'éthique avec un modèle d'IA. Mais la blockchain elle-même a les mêmes préoccupations. Certaines personnes l’utilisent pour blanchir de l’argent et vous n’avez aucun moyen de l’arrêter. Une fois que vous le faites sur Bitcoin ou Ethereum, c'est entièrement décentralisé. Alors vous n’avez tout simplement aucun contrôle là-dessus».

Le fondateur d'ORA note que lorsqu'une société modèle d'IA entreprend une IMO, elle garantit une conformité totale en tokenisant son modèle, qui n'est pas classé comme sécurité, en particulier en adhérant aux réglementations en vigueur aux États-Unis. L'approche consiste à ce que chaque entreprise d'IA, quelle que soit sa situation géographique dans le monde, assume la responsabilité de la conformité en raison des différentes lois et réglementations selon les pays. Étant donné que le principal bénéficiaire d’une OMI est l’entreprise d’IA elle-même, il lui incombe de naviguer et d’adhérer aux cadres juridiques spécifiques de leurs pays respectifs.

Par exemple, les réglementations de Singapour sur l'IA et la tokenisation peuvent différer considérablement de celles des États-Unis, obligeant les entreprises de Singapour à gérer et à atténuer de manière indépendante tout problème éthique potentiel lié à leurs modèles d'IA. Cela pourrait impliquer la mise en œuvre de mécanismes de gouvernance au sein des jetons ou l’intégration d’une liste noire dans le contrat intelligent pour empêcher toute utilisation contraire à l’éthique du modèle d’IA. Ce principe de responsabilité et de conformité localisées s’applique universellement dans toutes les juridictions.

Nouvelle norme industrielle 

L’intersection actuelle des discours sur les cryptomonnaies et le secteur de l’IA découle de l’impact de l’IA sur la production. Cette convergence est particulièrement pertinente car la technologie blockchain peut relever deux défis importants au sein de l’industrie de l’IA. Le premier est la liquidité, que les Initial Model Offers (IMO) ont commencé à aborder en fournissant une plateforme de financement des modèles d’IA. Le deuxième défi consiste à garantir la transparence pour éviter que les OMI ne soient perçues comme opaques ou peu fiables. L'utilisation de la technologie blockchain peut vérifier l'authenticité de ces offres, contribuant ainsi à résoudre les problèmes de confiance et de transparence.

Kartin croit fermement que toutes les industries utilisant l'IA dans leurs processus de production verront les avantages des modèles d'IA tokenisés, en particulier grâce à ce que l'on appelle un « superviseur en chaîne ». Ce concept répond à un problème courant dans les modèles de production d’IA : non pas la peur que l’IA se retourne contre les humains, mais l’apparition fréquente de problèmes opérationnels. Un modèle de langage plus grand (LLM) détecte et résout ces problèmes. Si un utilisateur soupçonne un problème, il peut signaler le problème à ce LLM, évaluant si le modèle d'IA d'origine rencontre un problème. 

Le superviseur le plus efficace à cet effet existe sur la blockchain. Malgré son coût plus élevé, le principal avantage est que ce modèle d’IA de supervision est opérationnel 24 heures sur 24, garantissant ainsi une surveillance constante des performances des modèles d’IA déployés dans les appareils locaux. Par conséquent, chaque modèle d’IA qui fonctionne localement pourrait bénéficier d’être lié à un modèle d’IA en chaîne tokenisé qui sert de superviseur perpétuel.

Dans ses réflexions finales, Kartin note que l’enthousiasme suscité par l’espace cryptographique de l’IA devrait se poursuivre tant que de nouveaux développements et percées existeront. Compte tenu de cette dynamique, la dynamique au sein du secteur de l’IA, alimentée à la fois par les progrès et l’intégration de la blockchain, est susceptible de se maintenir pendant une période considérable.

«L'IA est là pour rester, et ce que nous faisons ici, c'est résoudre la préoccupation majeure de toutes les entreprises d'IA dans le monde. Cela apportera donc des tonnes de valeur à la cryptographie et également des tonnes de valeur à toutes les sociétés d’IA. Je pense que l'OMI sera l'histoire de l'année, de tout le cycle. Je pense qu'après cette année, cela deviendra à 100% la norme de l'industrie pour faire des choses, lancer un modèle d'IA».