Vers une IA décentralisée pour plus de transparence et d’équité
L’intelligence artificielle décentralisée est présentée comme une alternative aux modèles d’IA actuels, critiqués pour leur manque de transparence, leurs biais et leur monopole. Cette nouvelle approche vise à répartir les données et les modèles entre les membres d’un réseau, favorisant ainsi une collaboration plus équitable et une meilleure traçabilité.
Points clés
- Le web2 et l’IA actuelle sont critiqués pour leur manque de transparence, leurs biais et leur monopole.
- Les modèles d’IA comme ceux d’OpenAI et Deepmind sont accusés de s’éloigner de leur mission initiale et de ne bénéficier qu’à leurs créateurs.
- Les géants du numérique (Amazon, Google, Meta, etc.) contrôlent la majorité des données générées par les internautes.
- Le modèle open-source présente des limites, notamment en termes de sécurité et de rémunération des contributeurs.
- L’intelligence artificielle décentralisée repose sur le federated learning, où chaque membre apporte une partie de la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement du modèle.
- Les gains finaux sont partagés équitablement entre les membres du réseau, en fonction de leur contribution.
- La blockchain permet une traçabilité accrue des échanges de données et facilite le suivi des sources.
A retenir
Face aux limites et aux dérives de l’intelligence artificielle actuelle, l’IA décentralisée apparaît comme une alternative prometteuse. En répartissant les données et les modèles entre les membres d’un réseau et en favorisant une collaboration plus équitable, cette approche pourrait contribuer à créer un monde digital plus juste et transparent.
