Libérer le potentiel futur de l’IA : la puissance des réseaux d’incitation décentralisés
Summary:
Cet article explore comment les réseaux d’incitation décentralisés peuvent répondre à la demande croissante de puissance de calcul de l’IA. Il explique la théorie des réseaux d’incitation, qui récompensent les comportements bénéfiques pour l’ensemble du réseau, améliorant ainsi le succès mutuel. L’article détaille de nombreux exemples de réseaux d’incitation efficaces, soulignant comment les structures d’incitation à plusieurs niveaux et les mécanismes d’ajustement dynamiques génèrent des systèmes équitables et diversifiés. Il souligne que ces réseaux, combinés à l’IA, pourraient augmenter considérablement la productivité et offrir un juste équilibre de pouvoir entre les grandes entreprises et les contributeurs individuels. L’auteur exhorte les lecteurs à rechercher des projets d’IA réussis et à considérer les économies possibles offertes par les modèles axés sur les réseaux incitatifs.
Bien que les réseaux décentralisés puissent ajouter des couches de complexité, ils prospèrent dans la gestion de tâches sophistiquées. En fait, la décentralisation pourrait bien être la réponse à la satisfaction du besoin insatiable de puissance de calcul de l’intelligence artificielle (IA). Les réseaux d’incitation, un type de réseau décentralisé, récompensent les actions qui profitent à l’ensemble du réseau, favorisant une mentalité de réussite mutuelle. Contrairement à un écosystème qui émerge d’un équilibre heureux de forces concurrentes, un réseau d’incitation est délibérément conçu pour une réalisation partagée dès le départ.
Mais comment l’IA est-elle liée à cela ? Considérez les applications d’IA à grande échelle comme des moteurs mécaniques produisant des solutions simples à partir de grandes quantités de données en utilisant la puissance de calcul, un peu comme le carburant d’un véhicule. Plus vous traitez de données et plus vous avez besoin de réponses rapidement, plus vous avez besoin de carburant ou de puissance de calcul. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus grands et plus complexes, leur consommation de ressources se multiplie : GPT-4 d’OpenAI a coûté 78 millions de dollars en calcul pour l’entraînement, tandis que Gemini Ultra de Google a coûté 191 millions de dollars. Par conséquent, un système qui réduit les dépenses matérielles et alloue dynamiquement les ressources pour réduire les coûts globaux est crucial - un rôle idéal pour les réseaux d’incitation.
L’efficacité des réseaux d’incitation repose fortement sur la gamification et l’attribution de jetons. Ces méthodes motivent les utilisateurs à adopter des comportements qui profitent à tous, augmentant ainsi la valeur globale du réseau. L’utilisation de jetons permet un système de récompense complexe, même au niveau micro, créant une économie sophistiquée pour les participants.
Des exemples de réseaux d’incitation en action incluent Numeraire (aka. Numerai), un fonds spéculatif alimenté par des scientifiques des données qui sont récompensés pour des prédictions boursières précises, et Farcaster, un protocole de médias sociaux décentralisé accordant aux utilisateurs plus de contrôle sur leur contenu sur toutes les plateformes. Ces exemples montrent comment les modèles d’affaires traditionnels et les anciens problèmes peuvent être résolus par l’externalisation systémique.
En regardant les tendances du marché des jetons d’IA, il est évident que les réseaux d’incitation ont le potentiel de relever l’un des principaux défis du 21e siècle : la croissance effrénée de l’IA et l’augmentation de la demande de puissance de calcul qui en résulte.
Cependant, les réseaux d’incitation réussis doivent posséder des caractéristiques particulières. Ils doivent encourager les comportements bénéfiques, être programmés et largement acceptés, et assurer l’équité tout en tenant compte de la diversité. Ils doivent également être suffisamment simples pour que les participants les comprennent ou leur fassent confiance. Pour faire face à ces complexités, des structures d’incitation à plusieurs niveaux sont mises en œuvre, permettant des récompenses personnalisées en fonction du rôle et des contributions de l’utilisateur. De plus, les mécanismes d’ajustement dynamique peuvent faire pivoter les structures de récompense en fonction des conditions du réseau, assurant ainsi la stabilité du système et une participation optimale.
En ce qui concerne la puissance de calcul, l’objectif est d’établir un système qui s’adapte équitablement aux petites et grandes entités tout en répondant aux besoins du marché. Ce système ne doit pas s’orienter vers un utilisateur ou un fournisseur particulier, ni s’appuyer fortement sur des acteurs de premier plan, mais plutôt permettre une monétisation équitable des actifs et de la propriété intellectuelle.
Comme pour toute information, il est essentiel de mener vos propres recherches. Examinez des projets tels que ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) et Ocean Protocol (OCEAN) pour comprendre comment vous pouvez contribuer, que ce soit en tant qu’investisseur, constructeur ou membre de la communauté. Si vous êtes un entrepreneur ambitieux qui envisage de perturber les industries avec l’IA, vous devriez explorer en profondeur les mécanismes de formation et de mise à jour de l’IA. L’utilisation d’un modèle de réseau incitatif pourrait permettre de réaliser d’immenses économies et d’accroître les ressources de votre entreprise.
Compte tenu de la complexité de ces systèmes, la gestion nécessiterait naturellement des moyens sophistiqués – entrez dans l’IA. Le réseau peut ensuite collecter en permanence des données de performance et des commentaires des utilisateurs, ouvrant la voie à des systèmes plus complexes et de plus en plus efficaces qui ajoutent de la valeur pour les utilisateurs. Ces réseaux peuvent également interagir individuellement avec les utilisateurs, en leur offrant des recommandations d’équipement ou de compétences pour maximiser leur contribution et leur motivation.
La combinaison de l’IA et des réseaux d’incitation a le potentiel de transférer le pouvoir des grandes entreprises vers les contributeurs individuels tout en améliorant la productivité. Il nous appartient de nous tenir au courant de ces avancées et de favoriser une vision d’un monde non seulement meilleur sur le plan théorique, mais aussi équitable, personnalisé et efficace sur le plan pratique.
Mario Casiraghi est actuellement directeur financier du groupe SingularityNET et cofondateur de SingularityDAO. Il possède une vaste expérience de la blockchain depuis 2016, avec des rôles antérieurs sur les marchés financiers traditionnels chez Bank of America Merrill Lynch et RBS.
Cet article contient des informations générales et ne constitue pas un conseil juridique ou de placement. Les opinions de l’auteur exprimées ici ne reflètent pas ou ne représentent pas nécessairement les points de vue et opinions de Cointelegraph.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
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