Remarque : Les extraits suivants sont tirés d'un bulletin d'information sur le thème de l'intelligence artificielle publié par Lyn Alden en août et qui implique des parties liées au Bitcoin. En raison de contraintes d'espace ou pour d'autres raisons, certains détails ou informations peuvent ne pas être entièrement traduits ou supprimés. Nous recommandons aux lecteurs de se référer au texte original lors de la lecture de cet article pour obtenir des informations plus complètes.
**Quelle est la meilleure devise pour l'IA ? **
Quelle forme de monnaie convient le mieux aux agents IA ? D’après ce que j’ai vu jusqu’à présent, je pense que Bitcoin est la principale réponse.
Dans un monde futur où les paiements entre humains et machines se produiront en grand nombre, les monnaies numériques natives open source sont naturellement adaptées.
Les agents IA peuvent créer un portefeuille Bitcoin/crypto-monnaie, gagner des fonds et les dépenser.
L'IA peut repartir de zéro, se voir attribuer une tâche ou simplement « décider » d'accomplir une tâche. En évaluant la meilleure façon d’accomplir une tâche, il détermine que certains services payants lui sont bénéfiques ou essentiels. Il génère donc un portefeuille Bitcoin/Lightning (contrairement à un compte bancaire, il ne nécessite aucune autorisation puisqu'il est open source), puis convainc son créateur de lui donner des fonds, ou de gagner de l'argent en ligne (peut-être qu'il publie du contenu intelligent sur Nostr et gagner des pourboires). Désormais, avec les fonds disponibles, elle peut payer ce dont elle a besoin.
Les monnaies numériques natives open source efficaces peuvent être utilisées plus rapidement, sans autorisation, et peuvent effectuer des transactions plus petites (micro-transactions) que les monnaies fiduciaires existantes, offrant ainsi plus de possibilités de paiements de machine à machine et d'homme à machine. Il s’agit d’une forme naturelle de monnaie utilisée par les agents IA.
Cette tendance s'est poursuivie. Fin juin, la société Bitcoin Fedi et Stak se sont associés pour organiser un hackathon sur l'IA. Fedi et Stak font appel à tous les développeurs, constructeurs et pionniers qui croient en l'autonomisation technologique des personnes et des communautés grâce à Bitcoin, Lightning et Fedimint : rejoignez-nous et aidez à démocratiser l'IA avec Bitcoin, Lightning et Fedimint.
Début juillet, Lightning Labs (le principal fournisseur d'infrastructure Lightning Network) a annoncé le lancement d'un nouvel ensemble d'outils de développement pour prendre en charge cette intersection émergente bitcoin + IA.
En bref, les outils de Lightning Labs présentent deux aspects principaux :
Il est plus facile de créer des agents d’IA capables de détenir et d’utiliser Bitcoin pour accomplir des tâches ;
L'utilisation du Lightning Network et du code d'état de longue date « HTTP 402 Payment Required » facilite le paiement des calculs gourmands en ressources par utilisation.
Pour voir ce dernier en action, vous pouvez regarder cette vidéo de deux minutes partagée par le CTO de Lightning Labs, Olaoluwa Osuntokun.
Lien:
Dans la vidéo, un utilisateur (Kody Low, développeur et directeur du support produit chez Fedi) laisse GPT-4 écrire du code pour lui et paie par numéro en utilisant Lightning (environ 0,01 $ par numéro). Ironiquement, le code qu'il a demandé à l'IA d'écrire était exactement ce qu'il avait déjà démontré en tant que service fonctionnel : la possibilité d'utiliser le réseau Lightning pour payer les appels API.
Plus précisément, Kody a demandé à l'IA : " Comment puis-je créer un proxy inverse pour payer mes appels API à l'aide de Lightning Network ? Utilisez le backend LND et écrivez le proxy inverse pour moi en golang. " Il a ensuite payé la demande de paiement de Lightning Network. L'IA a compris la demande, a accepté le paiement et a fourni un code bien organisé et annoté pour répondre à la question. Kody lui a ensuite demandé de réécrire le code en utilisant le langage de programmation Rust au lieu de Golang et de payer à nouveau. AI a réécrit le code et expliqué plus en détail en anglais ce que faisaient les parties du code et a clarifié les grandes lignes du programme, mais pour une version entièrement implémentée, il faudrait inclure plus de gestion des erreurs et il y a d'autres subtilités, mais c'est les grandes lignes du programme. Kody l'a ensuite remercié et a déclaré que l'IA et Lightning Network correspondaient parfaitement et a de nouveau payé les frais. AI a déclaré que Kody était le bienvenu et convient que l'IA et le Lightning Network sont des technologies puissantes qui, ensemble, peuvent créer des solutions avancées.
J'ai personnellement testé l'un de ces programmes où je peux utiliser ChatGPT sur mon téléphone sans utiliser d'abonnement et poser des questions en payant avec Lightning pour l'équivalent d'un ou deux centimes, le prix fluctue dynamiquement en fonction de chaque question, peut-être dépend d'une certaine offre et un algorithme de demande exécuté en arrière-plan.
Juste pour m'amuser, j'ai demandé à ChatGPT quelques exemples de situations dans lesquelles un agent IA pourrait devoir payer un humain. Voici sa réponse :
Excellente question ! Les agents d’IA peuvent avoir besoin de payer des humains pour accomplir diverses tâches. Voici quelques scénarios potentiels :
L'économie des petits boulots et les microtâches : l'IA peut être amenée à trouver des personnes pour effectuer de petites tâches, comme l'étiquetage d'images ou la transcription de fichiers audio, ce qui se produit souvent sur les plateformes de petits boulots. Une fois la tâche terminée, l'IA peut envoyer le paiement convenu au travailleur.
Transactions de commerce électronique : si AI gère une plateforme de commerce électronique ou une place de marché en ligne, elle devra peut-être envoyer des paiements à des vendeurs ou à des prestataires de services. Cela peut être en réponse à la vente d’un produit, à un remboursement ou à des frais de service.
Créateurs de contenu et influenceurs en ligne : les agents IA peuvent gérer des plateformes ou des canaux sur lesquels les gens publient du contenu ou influencent les autres. Ils peuvent être programmés pour distribuer des paiements ou des récompenses à ces créateurs en fonction des vues, des likes, des partages ou d'autres mesures.
Crowdsourcing et génération d'idées : les entreprises peuvent utiliser l'IA pour gérer les activités d'innovation ou de génération d'idées et encourager les gens à soumettre des idées. Une fois une idée sélectionnée, l’IA peut envoyer un paiement ou une récompense à la personne qui a soumis l’idée.
Remboursements des clients : si AI gère le service client d'une entreprise, elle devra peut-être émettre des remboursements pour les produits retournés, les services annulés ou tout inconvénient causé par l'entreprise.
Participation à des enquêtes : AI peut administrer des enquêtes à des fins d'études de marché ou à d'autres fins de collecte de données. Les participants sont rémunérés pour leur temps et leur contribution.
Dons de bienfaisance : l'IA peut être utilisée pour gérer les paiements des organisations caritatives aux bénéficiaires.
Rémunération des pigistes : AI peut être embauchée pour gérer des travailleurs indépendants ou contractuels, en les rémunérant à la fin de leur travail.
Bonus et récompenses : Si une IA gère un concours ou un jeu, elle devra peut-être envoyer des bonus ou des récompenses aux gagnants.
Ce ne sont là que des exemples des nombreuses applications potentielles. Le fil conducteur est que toute tâche qui nécessite une rémunération des humains pour la fourniture d’un service ou d’une valeur est susceptible d’être gérée par l’IA.
Je lui ai ensuite demandé quelques exemples dans lesquels un agent IA pourrait avoir besoin de payer un autre agent IA dans le cadre de l'accomplissement des tâches qui lui sont assignées, et sa réponse a été :
Il existe en effet de nombreuses situations potentielles dans lesquelles un agent IA pourrait avoir besoin d'effectuer des transactions avec un autre agent IA. Cela peut se produire lorsque les systèmes sont conçus pour interagir et échanger des ressources ou des services de manière autonome, par exemple :
Véhicules autonomes : dans un avenir de voitures autonomes, les agents d’IA contrôlant des véhicules individuels pourront payer des droits ou garantir des places de stationnement aux véhicules contrôlant d’autres IA.
Marché de l'IA : sur le marché de l'IA, une IA peut payer à une autre IA des frais pour des services spécifiques, tels que l'analyse de données, la formation de modèles d'apprentissage automatique ou l'optimisation de tâches complexes.
Acquisition de contenu ou de données : une IA peut payer une autre IA pour des données ou du contenu exclusifs, tels que des recherches exclusives, des analyses de marché ou des actifs numériques.
Ressources informatiques en cloud : une IA qui gère des serveurs ou des ressources cloud peut payer une autre IA pour utiliser sa puissance de calcul ou son espace de stockage excédentaire.
Publicité numérique : une IA gérant une campagne publicitaire peut payer une autre IA pour placer sa publicité au meilleur endroit ou au meilleur moment sur une plateforme numérique.
Enchères modulées par l'IA : dans un système d'enchères en temps réel pour la publicité en ligne, un agent IA peut payer un autre agent IA pour un espace publicitaire destiné à un groupe d'audience spécifique.
Jeux : dans un scénario de jeu en ligne, une IA peut devoir payer une autre IA pour des biens, des services ou la progression du jeu virtuels.
Internet des objets (IoT) : dans une maison ou une ville intelligente, un appareil IoT (géré par l'IA) peut payer un autre appareil pour prioriser ses tâches. Par exemple, un réfrigérateur intelligent pourrait payer un four intelligent pour reporter son cycle de refroidissement énergivore jusqu'à ce que le réfrigérateur termine son cycle de refroidissement énergivore.
Ces exemples sont spéculatifs et dépendent de l’infrastructure complexe qui permet des transactions sécurisées d’IA à IA. Mais à mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pourrions voir davantage de systèmes conçus pour permettre ce type d’interaction autonome.
Maintenant, une question légitimement sceptique que les lecteurs de cet article peuvent se poser lorsqu'ils arrivent à cette partie est : « Pourquoi utiliser les paiements Lightning Network pour l'utilisation de l'IA au lieu de simplement payer en USD ?
La réponse est que Bitcoin/Lightning Network est un moyen particulièrement adapté de travailler avec l’IA pour plusieurs raisons :
● NON REMBOURSABLE : contrairement à de nombreuses applications logicielles, l'IA est très gourmande en matériel par utilisation. Lorsque vous utilisez l’IA, vous utilisez du matériel GPU très gourmand en énergie. Le logiciel lui-même est bon marché une fois développé, mais il y a un coût réel en ressources énergétiques/matérielles à chaque fois que le logiciel est utilisé, contrairement à la plupart des types de logiciels. Si une API est laissée ouverte au paiement via des moyens conventionnels (comme une carte de crédit), le commerçant devient alors une cible de fraude. Les utilisateurs peuvent envoyer des dizaines de milliers d’utilisations au GPU et faire annuler leurs paiements. Dans ce cas, le commerçant supporte le coût de l’électricité/du matériel mais perd ensuite le paiement. Le Lightning, quant à lui, est une méthode de règlement final des actifs au porteur.
● Microtransactions : la plupart des méthodes de paiement ont des limites sur la taille d'une seule transaction. Vous ne pouvez pas payer 0,03 $ avec une carte Visa, par exemple. Les frais fixes les plus bas de PayPal pour les commerçants sont de 0,49 $ par transaction. La chose la plus proche que vous puissiez faire est de pré-approvisionner votre compte, puis d'effectuer des micropaiements à chaque fois que vous l'utilisez sur votre compte. Cela devient plus compliqué à l'échelle mondiale, au-delà des frontières et des devises ; si quelqu'un en Malaisie souhaite payer quelqu'un en Californie pour une utilisation de l'IA, quel mode de paiement doit-il utiliser ? Même au sein du back-office de paiement des abonnements sur mon site Web, mon responsable des opérations et moi avons parfois des problèmes pour accepter les cartes de crédit étrangères et, dans de nombreux pays, ils utilisent des services de paiement mobile au lieu des cartes de crédit. Le Lightning Network peut traiter des microtransactions à l’échelle mondiale. Les utilisateurs peuvent payer quelques centimes par utilisation de n'importe où, sans abonnement ni fonds préautorisés requis. Ceci est très pertinent pour les paiements de machine à machine, où les abonnements ne sont peut-être pas idéaux et où ils doivent simplement interagir les uns avec les autres en temps réel.
● Sans autorisation et programmable : des agents IA peuvent être créés pour effectuer diverses opérations. En tant qu’entité sans identité juridique, il est plus facile pour un agent IA de détenir et d’utiliser une monnaie programmable open source que d’utiliser un compte bancaire ou un produit de paiement bancaire. Les agents IA n'ont peut-être pas accès aux comptes bancaires, mais ils peuvent exécuter des nœuds Lightning ou exploiter des portefeuilles Lightning Network. La nature instantanée programmable et en temps réel du Lightning Network permet une tarification dynamique. En d’autres termes, le prix de chaque appel API peut être programmé pour changer toutes les secondes en fonction du nombre de requêtes API entrantes qu’ils reçoivent en même temps.
Preuve de travail pour éviter le spam
De nos jours, depuis que l'intelligence artificielle a presque réduit le coût de création d'images, de vidéos, de textes, de programmes, etc., il est de plus en plus difficile de distinguer quel contenu est réel et quel contenu est une fausse vidéo de haute qualité ou une personnalité virtuelle. Lorsque nous voyons une image ou une vidéo qui peut être importante d’un point de vue corporatif, social, politique ou géopolitique, comment pouvons-nous être sûrs qu’elle est le produit de séquences réelles et non d’une contrefaçon numérique générée par l’intelligence artificielle ? Imaginez maintenant à quoi cela ressemblera dans cinq ou dix ans, à mesure que la technologie s’améliorera.
Ce qui est encore plus préoccupant, c'est à quel point les robots sont convaincants. Chaque fois que j'utilise Twitter (maintenant appelé « X »), mes publications sont inondées de robots. Heureusement, ce sont des robots évidents, de mauvaise qualité et mal programmés. Cependant, il existe également des usurpateurs d’identité humaine qui créent manuellement un compte similaire au mien et commencent à essayer d’hameçonner les gens pour les escroquer. Et si les robots IA sur les réseaux sociaux étaient vraiment convaincants ? Et s’ils pouvaient exister en nombre incalculable, être constamment créés, tout comme ils pouvaient être identifiés et bloqués ?
En plus des robots qui envoient des spams aux gens comme une forme de tromperie, une stratégie de robots sophistiquée peut impliquer la création d'une fausse communauté entière pour promouvoir une idée et la faire paraître populaire. De nombreuses personnalités différentes de l’IA pourraient être capables d’opérer en ligne et de convaincre de nombreuses personnes. Imaginez que quelqu'un écrive un programme qui crée une armée de robots, chacun unique et quelques années plus avancés que l'actuel ChatGPT, qui travaillent de concert pour promouvoir un certain candidat politique, un certain point de vue social, ou simplement accroître l'audience d'un influenceur. Imaginez maintenant que ce programme soit open source et accessible à tous ceux qui souhaitent l'utiliser. La boîte de Pandore a été ouverte.
Imaginez, lorsque vous interagissez en ligne :
La plupart des entités qui semblent humaines ne sont pas humaines ;
Il est difficile de déterminer lesquels sont véritablement humains.
Une façon de gérer cela consiste à ce que les plateformes de médias sociaux imposent l’authentification lors de l’inscription. Dans ce cas, le nouvel entrant doit fournir des preuves suffisantes qu'il est une personne réelle. Le Twitter/X d'Elon Musk semble évoluer dans cette direction, tout comme un certain nombre d'autres plateformes. Même si cela peut effectivement fonctionner pour certaines plateformes, l’inconvénient évident de cette approche est que, dans de nombreux cas, l’anonymat est un élément important de sécurité et d’authenticité. Les personnes exerçant certaines professions n'ont pas la liberté d'être elles-mêmes en ligne et d'utiliser des comptes anonymes pour se détendre socialement. De plus, dans de nombreux pays, certains types de discours sont illégaux. Les dirigeants ne peuvent pas être critiqués publiquement, certains sujets sont interdits de discussion, etc. En fait, certains des pères fondateurs de l’Amérique ont d’abord utilisé des pseudonymes pour se protéger lorsqu’ils publiaient des critiques révolutionnaires à l’égard de la monarchie britannique. Les totalitaires adorent l’authentification obligatoire pour participer aux réseaux sociaux, et un grave problème de robots leur donnerait une bonne excuse pour mettre en œuvre ces mesures. De plus, ils peuvent facilement forcer diverses plateformes à leur fournir des données.
Alternativement, les médias sociaux pourraient rester ouverts et anonymes, mais utiliser une sorte de preuve de persistance ou de chèque de paiement pour empêcher le flot d’innombrables robots. Dans les années 1990, le cryptographe Adam Buck a inventé la forme de preuve de travail de Hashcash pour empêcher divers types de spam ou d'attaques par déni de service. En fin de compte, Satoshi Nakamoto l'a utilisé dans une partie essentielle du protocole Bitcoin, mais il n'a pas été largement mis en œuvre dans les médias sociaux ou d'autres parties d'Internet.
Le grand livre de Bitcoin a un historique presque impossible à falsifier. Chaque fois qu'un bloc est mis à jour sur la blockchain, de l'énergie est nécessaire et l'historique complet du grand livre contient une grande quantité d'énergie codée, ce qui le rend très difficile à falsifier. En plus d'être utilisée comme actif monétaire, la blockchain Bitcoin existe désormais comme une capsule temporelle immuable mondiale et open source dans laquelle des données arbitraires (y compris des documents, des images, des livres, des chansons ou l'heure provenant d'autres systèmes) peuvent être insérées. ), et peut prouver que les données saisies n'ont pas été modifiées depuis cette date. Aucun serveur fermé, opaque ou centralisé ne peut reproduire cette fonction.
La preuve de travail de Bitcoin pourrait-elle être utilisée pour protéger d'autres types de systèmes contre le spam, comme Adam Barker a initialement créé Hashcash ? Certaines pistes sont déjà explorées dans ce sens, et elles devraient devenir de plus en plus importantes dans les années à venir.
● Paiements : Bitcoin est actuellement utilisé par Stacker News comme forme d'incitation à la distribution et de prévention du spam. Les utilisateurs doivent payer une petite quantité de Bitcoin pour publier et peuvent se donner de petites quantités de Bitcoin. Le problème avec les méthodes de paiement traditionnelles comme Visa est qu'elles identifient la personne, alors que Bitcoin est une preuve de paiement mais ne nécessite pas que l'identité soit connue, ce qui est acceptable pour éviter le spam. Cela peut être ajusté de différentes manières. Si Twitter/X implémentait une fonctionnalité similaire, je pourrais par exemple la configurer pour permettre uniquement aux personnes ayant une association de micro-coûts avec leur identité de commenter mes publications, afin d'éviter le spam.
● Une identité qui a un coût : quelqu'un peut créer une paire de clés publique/privée (comme sur Nostr), puis aller plus loin et intégrer la clé publique dans la blockchain Bitcoin, ce qui entraîne des coûts réels dus aux frais de transaction. Le coût des ressources de vérifier auprès des personnes de diverses manières que cette clé est bien la leur, puis utiliser la clé privée qui correspond à cette clé publique pour signer tout contenu numérique qu'ils créent ou autorisent. Il en va de même pour toute grande agence de presse ayant des normes d’intégrité connues. La plateforme peut vérifier quelles paires de clés sont intégrées ou non. Depuis lors, cela a permis aux gens de distinguer les faux du contenu réel (qui a été au moins dans une certaine mesure créé par cet individu ou cette organisation, et n'a pas été modifié depuis sa publication, et n'est pas nécessairement objectivement authentique), et a créé des centaines d'imposteurs. ne peut pas utiliser de paires de clés similaires déjà intégrées dans la blockchain Bitcoin et entraîner des frais réels.
Même si nous n'en sommes pas encore à ce stade, dans un monde où l'IA est suffisamment avancée pour qu'il soit peu coûteux de l'imiter ou de la falsifier, nous pourrions apprendre à exiger des preuves de continuité (chiffrement des paires de clés publiques/privées) et des preuves de travail (prouvant l'authenticité). Les ressources mondiales sont utilisées pour accroître l'importance d'une paire de clés publique/privée ou d'une identité en ligne) avant que certains types de contenu numérique ne soient pris au sérieux.
Dans le monde futur potentiel que j’ai décrit plus tôt :
La plupart des entités qui semblent humaines ne sont pas humaines ;
Il est difficile de déterminer lesquelles sont vraiment humaines, et nous devons ensuite utiliser diverses méthodes pour classer quelles entités ont une sorte de tangibilité réelle ou un coût qui leur est associé, en trouvant un signal dans une mer presque infinie de bruit.
Les contrôles d’identité ou l’utilisation des coûts réels des ressources sont deux directions principales que la plateforme peut prendre.
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Lyn Alden : Pourquoi Bitcoin est la meilleure monnaie pour l'intelligence artificielle
Auteur** : Lyn Alden Compilateur : **GaryMa Wu Shuo Blockchain
Remarque : Les extraits suivants sont tirés d'un bulletin d'information sur le thème de l'intelligence artificielle publié par Lyn Alden en août et qui implique des parties liées au Bitcoin. En raison de contraintes d'espace ou pour d'autres raisons, certains détails ou informations peuvent ne pas être entièrement traduits ou supprimés. Nous recommandons aux lecteurs de se référer au texte original lors de la lecture de cet article pour obtenir des informations plus complètes.
**Quelle est la meilleure devise pour l'IA ? **
Quelle forme de monnaie convient le mieux aux agents IA ? D’après ce que j’ai vu jusqu’à présent, je pense que Bitcoin est la principale réponse.
Dans un monde futur où les paiements entre humains et machines se produiront en grand nombre, les monnaies numériques natives open source sont naturellement adaptées.
Les agents IA peuvent créer un portefeuille Bitcoin/crypto-monnaie, gagner des fonds et les dépenser.
L'IA peut repartir de zéro, se voir attribuer une tâche ou simplement « décider » d'accomplir une tâche. En évaluant la meilleure façon d’accomplir une tâche, il détermine que certains services payants lui sont bénéfiques ou essentiels. Il génère donc un portefeuille Bitcoin/Lightning (contrairement à un compte bancaire, il ne nécessite aucune autorisation puisqu'il est open source), puis convainc son créateur de lui donner des fonds, ou de gagner de l'argent en ligne (peut-être qu'il publie du contenu intelligent sur Nostr et gagner des pourboires). Désormais, avec les fonds disponibles, elle peut payer ce dont elle a besoin.
Les monnaies numériques natives open source efficaces peuvent être utilisées plus rapidement, sans autorisation, et peuvent effectuer des transactions plus petites (micro-transactions) que les monnaies fiduciaires existantes, offrant ainsi plus de possibilités de paiements de machine à machine et d'homme à machine. Il s’agit d’une forme naturelle de monnaie utilisée par les agents IA.
Cette tendance s'est poursuivie. Fin juin, la société Bitcoin Fedi et Stak se sont associés pour organiser un hackathon sur l'IA. Fedi et Stak font appel à tous les développeurs, constructeurs et pionniers qui croient en l'autonomisation technologique des personnes et des communautés grâce à Bitcoin, Lightning et Fedimint : rejoignez-nous et aidez à démocratiser l'IA avec Bitcoin, Lightning et Fedimint.
Début juillet, Lightning Labs (le principal fournisseur d'infrastructure Lightning Network) a annoncé le lancement d'un nouvel ensemble d'outils de développement pour prendre en charge cette intersection émergente bitcoin + IA.
En bref, les outils de Lightning Labs présentent deux aspects principaux :
Il est plus facile de créer des agents d’IA capables de détenir et d’utiliser Bitcoin pour accomplir des tâches ;
L'utilisation du Lightning Network et du code d'état de longue date « HTTP 402 Payment Required » facilite le paiement des calculs gourmands en ressources par utilisation.
Pour voir ce dernier en action, vous pouvez regarder cette vidéo de deux minutes partagée par le CTO de Lightning Labs, Olaoluwa Osuntokun.
Lien:
Dans la vidéo, un utilisateur (Kody Low, développeur et directeur du support produit chez Fedi) laisse GPT-4 écrire du code pour lui et paie par numéro en utilisant Lightning (environ 0,01 $ par numéro). Ironiquement, le code qu'il a demandé à l'IA d'écrire était exactement ce qu'il avait déjà démontré en tant que service fonctionnel : la possibilité d'utiliser le réseau Lightning pour payer les appels API.
Plus précisément, Kody a demandé à l'IA : " Comment puis-je créer un proxy inverse pour payer mes appels API à l'aide de Lightning Network ? Utilisez le backend LND et écrivez le proxy inverse pour moi en golang. " Il a ensuite payé la demande de paiement de Lightning Network. L'IA a compris la demande, a accepté le paiement et a fourni un code bien organisé et annoté pour répondre à la question. Kody lui a ensuite demandé de réécrire le code en utilisant le langage de programmation Rust au lieu de Golang et de payer à nouveau. AI a réécrit le code et expliqué plus en détail en anglais ce que faisaient les parties du code et a clarifié les grandes lignes du programme, mais pour une version entièrement implémentée, il faudrait inclure plus de gestion des erreurs et il y a d'autres subtilités, mais c'est les grandes lignes du programme. Kody l'a ensuite remercié et a déclaré que l'IA et Lightning Network correspondaient parfaitement et a de nouveau payé les frais. AI a déclaré que Kody était le bienvenu et convient que l'IA et le Lightning Network sont des technologies puissantes qui, ensemble, peuvent créer des solutions avancées.
J'ai personnellement testé l'un de ces programmes où je peux utiliser ChatGPT sur mon téléphone sans utiliser d'abonnement et poser des questions en payant avec Lightning pour l'équivalent d'un ou deux centimes, le prix fluctue dynamiquement en fonction de chaque question, peut-être dépend d'une certaine offre et un algorithme de demande exécuté en arrière-plan.
Juste pour m'amuser, j'ai demandé à ChatGPT quelques exemples de situations dans lesquelles un agent IA pourrait devoir payer un humain. Voici sa réponse :
Excellente question ! Les agents d’IA peuvent avoir besoin de payer des humains pour accomplir diverses tâches. Voici quelques scénarios potentiels :
L'économie des petits boulots et les microtâches : l'IA peut être amenée à trouver des personnes pour effectuer de petites tâches, comme l'étiquetage d'images ou la transcription de fichiers audio, ce qui se produit souvent sur les plateformes de petits boulots. Une fois la tâche terminée, l'IA peut envoyer le paiement convenu au travailleur.
Transactions de commerce électronique : si AI gère une plateforme de commerce électronique ou une place de marché en ligne, elle devra peut-être envoyer des paiements à des vendeurs ou à des prestataires de services. Cela peut être en réponse à la vente d’un produit, à un remboursement ou à des frais de service.
Créateurs de contenu et influenceurs en ligne : les agents IA peuvent gérer des plateformes ou des canaux sur lesquels les gens publient du contenu ou influencent les autres. Ils peuvent être programmés pour distribuer des paiements ou des récompenses à ces créateurs en fonction des vues, des likes, des partages ou d'autres mesures.
Crowdsourcing et génération d'idées : les entreprises peuvent utiliser l'IA pour gérer les activités d'innovation ou de génération d'idées et encourager les gens à soumettre des idées. Une fois une idée sélectionnée, l’IA peut envoyer un paiement ou une récompense à la personne qui a soumis l’idée.
Remboursements des clients : si AI gère le service client d'une entreprise, elle devra peut-être émettre des remboursements pour les produits retournés, les services annulés ou tout inconvénient causé par l'entreprise.
Participation à des enquêtes : AI peut administrer des enquêtes à des fins d'études de marché ou à d'autres fins de collecte de données. Les participants sont rémunérés pour leur temps et leur contribution.
Dons de bienfaisance : l'IA peut être utilisée pour gérer les paiements des organisations caritatives aux bénéficiaires.
Rémunération des pigistes : AI peut être embauchée pour gérer des travailleurs indépendants ou contractuels, en les rémunérant à la fin de leur travail.
Bonus et récompenses : Si une IA gère un concours ou un jeu, elle devra peut-être envoyer des bonus ou des récompenses aux gagnants.
Ce ne sont là que des exemples des nombreuses applications potentielles. Le fil conducteur est que toute tâche qui nécessite une rémunération des humains pour la fourniture d’un service ou d’une valeur est susceptible d’être gérée par l’IA.
Je lui ai ensuite demandé quelques exemples dans lesquels un agent IA pourrait avoir besoin de payer un autre agent IA dans le cadre de l'accomplissement des tâches qui lui sont assignées, et sa réponse a été :
Il existe en effet de nombreuses situations potentielles dans lesquelles un agent IA pourrait avoir besoin d'effectuer des transactions avec un autre agent IA. Cela peut se produire lorsque les systèmes sont conçus pour interagir et échanger des ressources ou des services de manière autonome, par exemple :
Véhicules autonomes : dans un avenir de voitures autonomes, les agents d’IA contrôlant des véhicules individuels pourront payer des droits ou garantir des places de stationnement aux véhicules contrôlant d’autres IA.
Marché de l'IA : sur le marché de l'IA, une IA peut payer à une autre IA des frais pour des services spécifiques, tels que l'analyse de données, la formation de modèles d'apprentissage automatique ou l'optimisation de tâches complexes.
Acquisition de contenu ou de données : une IA peut payer une autre IA pour des données ou du contenu exclusifs, tels que des recherches exclusives, des analyses de marché ou des actifs numériques.
Ressources informatiques en cloud : une IA qui gère des serveurs ou des ressources cloud peut payer une autre IA pour utiliser sa puissance de calcul ou son espace de stockage excédentaire.
Publicité numérique : une IA gérant une campagne publicitaire peut payer une autre IA pour placer sa publicité au meilleur endroit ou au meilleur moment sur une plateforme numérique.
Enchères modulées par l'IA : dans un système d'enchères en temps réel pour la publicité en ligne, un agent IA peut payer un autre agent IA pour un espace publicitaire destiné à un groupe d'audience spécifique.
Jeux : dans un scénario de jeu en ligne, une IA peut devoir payer une autre IA pour des biens, des services ou la progression du jeu virtuels.
Internet des objets (IoT) : dans une maison ou une ville intelligente, un appareil IoT (géré par l'IA) peut payer un autre appareil pour prioriser ses tâches. Par exemple, un réfrigérateur intelligent pourrait payer un four intelligent pour reporter son cycle de refroidissement énergivore jusqu'à ce que le réfrigérateur termine son cycle de refroidissement énergivore.
Ces exemples sont spéculatifs et dépendent de l’infrastructure complexe qui permet des transactions sécurisées d’IA à IA. Mais à mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pourrions voir davantage de systèmes conçus pour permettre ce type d’interaction autonome.
Maintenant, une question légitimement sceptique que les lecteurs de cet article peuvent se poser lorsqu'ils arrivent à cette partie est : « Pourquoi utiliser les paiements Lightning Network pour l'utilisation de l'IA au lieu de simplement payer en USD ?
La réponse est que Bitcoin/Lightning Network est un moyen particulièrement adapté de travailler avec l’IA pour plusieurs raisons :
● NON REMBOURSABLE : contrairement à de nombreuses applications logicielles, l'IA est très gourmande en matériel par utilisation. Lorsque vous utilisez l’IA, vous utilisez du matériel GPU très gourmand en énergie. Le logiciel lui-même est bon marché une fois développé, mais il y a un coût réel en ressources énergétiques/matérielles à chaque fois que le logiciel est utilisé, contrairement à la plupart des types de logiciels. Si une API est laissée ouverte au paiement via des moyens conventionnels (comme une carte de crédit), le commerçant devient alors une cible de fraude. Les utilisateurs peuvent envoyer des dizaines de milliers d’utilisations au GPU et faire annuler leurs paiements. Dans ce cas, le commerçant supporte le coût de l’électricité/du matériel mais perd ensuite le paiement. Le Lightning, quant à lui, est une méthode de règlement final des actifs au porteur.
● Microtransactions : la plupart des méthodes de paiement ont des limites sur la taille d'une seule transaction. Vous ne pouvez pas payer 0,03 $ avec une carte Visa, par exemple. Les frais fixes les plus bas de PayPal pour les commerçants sont de 0,49 $ par transaction. La chose la plus proche que vous puissiez faire est de pré-approvisionner votre compte, puis d'effectuer des micropaiements à chaque fois que vous l'utilisez sur votre compte. Cela devient plus compliqué à l'échelle mondiale, au-delà des frontières et des devises ; si quelqu'un en Malaisie souhaite payer quelqu'un en Californie pour une utilisation de l'IA, quel mode de paiement doit-il utiliser ? Même au sein du back-office de paiement des abonnements sur mon site Web, mon responsable des opérations et moi avons parfois des problèmes pour accepter les cartes de crédit étrangères et, dans de nombreux pays, ils utilisent des services de paiement mobile au lieu des cartes de crédit. Le Lightning Network peut traiter des microtransactions à l’échelle mondiale. Les utilisateurs peuvent payer quelques centimes par utilisation de n'importe où, sans abonnement ni fonds préautorisés requis. Ceci est très pertinent pour les paiements de machine à machine, où les abonnements ne sont peut-être pas idéaux et où ils doivent simplement interagir les uns avec les autres en temps réel.
● Sans autorisation et programmable : des agents IA peuvent être créés pour effectuer diverses opérations. En tant qu’entité sans identité juridique, il est plus facile pour un agent IA de détenir et d’utiliser une monnaie programmable open source que d’utiliser un compte bancaire ou un produit de paiement bancaire. Les agents IA n'ont peut-être pas accès aux comptes bancaires, mais ils peuvent exécuter des nœuds Lightning ou exploiter des portefeuilles Lightning Network. La nature instantanée programmable et en temps réel du Lightning Network permet une tarification dynamique. En d’autres termes, le prix de chaque appel API peut être programmé pour changer toutes les secondes en fonction du nombre de requêtes API entrantes qu’ils reçoivent en même temps.
Preuve de travail pour éviter le spam
De nos jours, depuis que l'intelligence artificielle a presque réduit le coût de création d'images, de vidéos, de textes, de programmes, etc., il est de plus en plus difficile de distinguer quel contenu est réel et quel contenu est une fausse vidéo de haute qualité ou une personnalité virtuelle. Lorsque nous voyons une image ou une vidéo qui peut être importante d’un point de vue corporatif, social, politique ou géopolitique, comment pouvons-nous être sûrs qu’elle est le produit de séquences réelles et non d’une contrefaçon numérique générée par l’intelligence artificielle ? Imaginez maintenant à quoi cela ressemblera dans cinq ou dix ans, à mesure que la technologie s’améliorera.
Ce qui est encore plus préoccupant, c'est à quel point les robots sont convaincants. Chaque fois que j'utilise Twitter (maintenant appelé « X »), mes publications sont inondées de robots. Heureusement, ce sont des robots évidents, de mauvaise qualité et mal programmés. Cependant, il existe également des usurpateurs d’identité humaine qui créent manuellement un compte similaire au mien et commencent à essayer d’hameçonner les gens pour les escroquer. Et si les robots IA sur les réseaux sociaux étaient vraiment convaincants ? Et s’ils pouvaient exister en nombre incalculable, être constamment créés, tout comme ils pouvaient être identifiés et bloqués ?
En plus des robots qui envoient des spams aux gens comme une forme de tromperie, une stratégie de robots sophistiquée peut impliquer la création d'une fausse communauté entière pour promouvoir une idée et la faire paraître populaire. De nombreuses personnalités différentes de l’IA pourraient être capables d’opérer en ligne et de convaincre de nombreuses personnes. Imaginez que quelqu'un écrive un programme qui crée une armée de robots, chacun unique et quelques années plus avancés que l'actuel ChatGPT, qui travaillent de concert pour promouvoir un certain candidat politique, un certain point de vue social, ou simplement accroître l'audience d'un influenceur. Imaginez maintenant que ce programme soit open source et accessible à tous ceux qui souhaitent l'utiliser. La boîte de Pandore a été ouverte.
Imaginez, lorsque vous interagissez en ligne :
La plupart des entités qui semblent humaines ne sont pas humaines ;
Il est difficile de déterminer lesquels sont véritablement humains.
Une façon de gérer cela consiste à ce que les plateformes de médias sociaux imposent l’authentification lors de l’inscription. Dans ce cas, le nouvel entrant doit fournir des preuves suffisantes qu'il est une personne réelle. Le Twitter/X d'Elon Musk semble évoluer dans cette direction, tout comme un certain nombre d'autres plateformes. Même si cela peut effectivement fonctionner pour certaines plateformes, l’inconvénient évident de cette approche est que, dans de nombreux cas, l’anonymat est un élément important de sécurité et d’authenticité. Les personnes exerçant certaines professions n'ont pas la liberté d'être elles-mêmes en ligne et d'utiliser des comptes anonymes pour se détendre socialement. De plus, dans de nombreux pays, certains types de discours sont illégaux. Les dirigeants ne peuvent pas être critiqués publiquement, certains sujets sont interdits de discussion, etc. En fait, certains des pères fondateurs de l’Amérique ont d’abord utilisé des pseudonymes pour se protéger lorsqu’ils publiaient des critiques révolutionnaires à l’égard de la monarchie britannique. Les totalitaires adorent l’authentification obligatoire pour participer aux réseaux sociaux, et un grave problème de robots leur donnerait une bonne excuse pour mettre en œuvre ces mesures. De plus, ils peuvent facilement forcer diverses plateformes à leur fournir des données.
Alternativement, les médias sociaux pourraient rester ouverts et anonymes, mais utiliser une sorte de preuve de persistance ou de chèque de paiement pour empêcher le flot d’innombrables robots. Dans les années 1990, le cryptographe Adam Buck a inventé la forme de preuve de travail de Hashcash pour empêcher divers types de spam ou d'attaques par déni de service. En fin de compte, Satoshi Nakamoto l'a utilisé dans une partie essentielle du protocole Bitcoin, mais il n'a pas été largement mis en œuvre dans les médias sociaux ou d'autres parties d'Internet.
Le grand livre de Bitcoin a un historique presque impossible à falsifier. Chaque fois qu'un bloc est mis à jour sur la blockchain, de l'énergie est nécessaire et l'historique complet du grand livre contient une grande quantité d'énergie codée, ce qui le rend très difficile à falsifier. En plus d'être utilisée comme actif monétaire, la blockchain Bitcoin existe désormais comme une capsule temporelle immuable mondiale et open source dans laquelle des données arbitraires (y compris des documents, des images, des livres, des chansons ou l'heure provenant d'autres systèmes) peuvent être insérées. ), et peut prouver que les données saisies n'ont pas été modifiées depuis cette date. Aucun serveur fermé, opaque ou centralisé ne peut reproduire cette fonction.
La preuve de travail de Bitcoin pourrait-elle être utilisée pour protéger d'autres types de systèmes contre le spam, comme Adam Barker a initialement créé Hashcash ? Certaines pistes sont déjà explorées dans ce sens, et elles devraient devenir de plus en plus importantes dans les années à venir.
● Paiements : Bitcoin est actuellement utilisé par Stacker News comme forme d'incitation à la distribution et de prévention du spam. Les utilisateurs doivent payer une petite quantité de Bitcoin pour publier et peuvent se donner de petites quantités de Bitcoin. Le problème avec les méthodes de paiement traditionnelles comme Visa est qu'elles identifient la personne, alors que Bitcoin est une preuve de paiement mais ne nécessite pas que l'identité soit connue, ce qui est acceptable pour éviter le spam. Cela peut être ajusté de différentes manières. Si Twitter/X implémentait une fonctionnalité similaire, je pourrais par exemple la configurer pour permettre uniquement aux personnes ayant une association de micro-coûts avec leur identité de commenter mes publications, afin d'éviter le spam.
● Une identité qui a un coût : quelqu'un peut créer une paire de clés publique/privée (comme sur Nostr), puis aller plus loin et intégrer la clé publique dans la blockchain Bitcoin, ce qui entraîne des coûts réels dus aux frais de transaction. Le coût des ressources de vérifier auprès des personnes de diverses manières que cette clé est bien la leur, puis utiliser la clé privée qui correspond à cette clé publique pour signer tout contenu numérique qu'ils créent ou autorisent. Il en va de même pour toute grande agence de presse ayant des normes d’intégrité connues. La plateforme peut vérifier quelles paires de clés sont intégrées ou non. Depuis lors, cela a permis aux gens de distinguer les faux du contenu réel (qui a été au moins dans une certaine mesure créé par cet individu ou cette organisation, et n'a pas été modifié depuis sa publication, et n'est pas nécessairement objectivement authentique), et a créé des centaines d'imposteurs. ne peut pas utiliser de paires de clés similaires déjà intégrées dans la blockchain Bitcoin et entraîner des frais réels.
Même si nous n'en sommes pas encore à ce stade, dans un monde où l'IA est suffisamment avancée pour qu'il soit peu coûteux de l'imiter ou de la falsifier, nous pourrions apprendre à exiger des preuves de continuité (chiffrement des paires de clés publiques/privées) et des preuves de travail (prouvant l'authenticité). Les ressources mondiales sont utilisées pour accroître l'importance d'une paire de clés publique/privée ou d'une identité en ligne) avant que certains types de contenu numérique ne soient pris au sérieux.
Dans le monde futur potentiel que j’ai décrit plus tôt :
La plupart des entités qui semblent humaines ne sont pas humaines ;
Il est difficile de déterminer lesquelles sont vraiment humaines, et nous devons ensuite utiliser diverses méthodes pour classer quelles entités ont une sorte de tangibilité réelle ou un coût qui leur est associé, en trouvant un signal dans une mer presque infinie de bruit.
Les contrôles d’identité ou l’utilisation des coûts réels des ressources sont deux directions principales que la plateforme peut prendre.