Au-delà du battage médiatique : le CTO affirme que l'IA peut augmenter, et non remplacer, la créativité humaine

Réduire les barrières à la créativité avec l’IA

Alimentées par la peur que l’IA finira par étouffer la créativité, les prédictions apocalyptiques ne sont pas nouvelles, comme l’a affirmé Philippe Wassibauer, directeur technique (CTO) chez Crunchdao. Wassibauer soutient toutefois que même certaines des solutions technologiques les plus réussies ont rencontré une résistance similaire avant de finalement prouver qu’elles sont des outils qui améliorent la créativité humaine.

Pour plaider en faveur de l’IA générative, Wassibauer a déclaré à Bitcoin.com News qu’au lieu de freiner l’innovation humaine, la technologie s’avère être “un outil plus puissant qui abaisse les barrières à la créativité.” Il souligne comment n’importe qui peut facilement utiliser l’IA pour produire des vidéos de haute qualité avec des instructions bien conçues, soutenant cette affirmation.

De plus, plutôt que de dégrader la créativité humaine comme le soulignent certains critiques. Cela, affirme-t-il, montre que “l’IA générative améliore, et non remplace, le processus créatif.”

Concernant la faible confiance dans l’IA, le CTO de Crunchdao a identifié les craintes pour la vie privée et les préoccupations liées à la perte d’emploi comme certains des facteurs clés. Bien que non une “panacée”, le CTO a soutenu que la décentralisation pourrait être l’étape qui aligne l’IA avec des valeurs comme l’équité et l’autonomie, ce qui peut renforcer la confiance.

Dans d’autres réponses écrites partagées avec Bitcoin.com News, Wassibauer a abordé les risques de l’IA et comment les ingénieurs actuels peuvent aider à les réduire. Il a également donné son point de vue sur les étapes réglementaires prises jusqu’à présent. Vous trouverez ci-dessous les réponses de Wassibauer aux questions envoyées.

Bitcoin.com News (BCN) : Selon un rapport de KPMG, trois personnes sur cinq hésitent à faire confiance à l’intelligence artificielle (IA), 67% des personnes signalant une acceptation faible à modérée de la technologie. Croyez-vous que l’avènement des technologies décentralisées et d’autres innovations associées pourraient contribuer à renforcer la confiance des utilisateurs dans l’IA ? À votre avis, pourquoi y a-t-il un problème de confiance si profond dès le départ ?

Philippe Wassibauer (PW): La faible acceptation de l’IA est due à des facteurs tels que la mauvaise compréhension, les craintes pour la vie privée, l’inexactitude, le développement rapide et les préoccupations liées à la perte d’emploi. La décentralisation peut aider en améliorant la vie privée avec des données contrôlées par l’utilisateur, en augmentant la transparence grâce à des systèmes vérifiables et en réduisant le contrôle centralisé. Bien que cela ne soit pas une solution miracle, c’est un pas vers l’alignement de l’IA avec des valeurs comme l’équité et l’autonomie, ce qui peut reconstruire la confiance.

BCN : Y a-t-il des tendances ou innovations liées à l’IA qui, selon vous, ne sont pas suffisamment prises en compte ou appréciées ? Comment pensez-vous que ces tendances ou innovations pourraient être exploitées pour stimuler la croissance ou l’amélioration dans le domaine de l’analyse de données ?

PW : Les agents AI sont en passe de devenir une tendance majeure, notamment dans les écosystèmes de la blockchain. Ces systèmes sont faits sur mesure pour les bots – les données sont accessibles, les systèmes sont composables et les interactions sont fluides. Alors que le secteur financier se déplace vers la blockchain, le potentiel pour les agents AI d’exploiter ces données croîtra, stimulant une automatisation, optimisation et innovation plus intelligentes dans l’analytique et la prise de décision.

BCN : Pouvez-vous discuter brièvement de tout défi ou obstacle auquel vous avez fait face lors de la tentative de transition des systèmes traditionnels vers des cadres décentralisés, et comment vous avez surmonté ces défis ?

PW : Créer des effets de réseau avec les tokenomics: Dans les applications traditionnelles, l’adoption repose sur la création d’un excellent produit et la recherche de son adoption. Dans le Web3, les tokenomics sont essentiels pour stimuler les effets de réseau. Il est essentiel de les concevoir de manière réfléchie pour récompenser les premiers adopteurs et aligner les incitations parmi les participants pour la croissance et la collaboration.

Décider des niveaux de décentralisation : un protocole entièrement décentralisé est l’objectif final, mais devenir entièrement décentralisé trop tôt peut ralentir le développement du produit et la prise de décisions. Trouver le bon équilibre pour l’itération initiale du protocole est difficile mais essentiel pour le succès à long terme.

Conformité réglementaire: Opérer dans un domaine naissant signifie naviguer dans des réglementations floues, ce qui demande un temps et un effort considérables. Construire des produits conformes tout en restant agile est un défi constant.

BCN : Ces dernières années, plusieurs plateformes AI ont émergé où les utilisateurs d’Internet peuvent appliquer des instructions dans des langues simples pour obtenir des résultats. Beaucoup pensent que l’émergence de telles solutions enlève la créativité et l’intuitivité associées à l’humanité. Quelle est votre réaction à cette affirmation ? Croyez-vous en un équilibre entre la créativité humaine et les capacités de l’IA, ou pensez-vous que l’humanité est sur une voie irréversible vers la domination de l’IA ?

PW : Cette peur surgit avec chaque nouvelle technologie — livres, ordinateurs, internet — vous le nommez. Pourtant, chacune d’entre elles a fini par augmenter la créativité humaine. L’IA générative ne fait pas exception à mon avis.

C’est simplement un outil plus puissant qui abaisse les barrières à la créativité. Par exemple, vous pouvez désormais produire des vidéos de haute qualité avec des instructions bien conçues qui nécessitaient auparavant un grand budget et un effort considérable.

La créativité humaine n’est pas perdue; elle se déplace. Au lieu de se concentrer sur des tâches opérationnelles, nous nous dirigeons vers l’idéation, la direction et la planification. L’IA générative améliore, et non remplace, le processus créatif.

BCN : Comment équilibrez-vous les avantages potentiels de l’automatisation dirigée par l’IA avec la nécessité de protéger les emplois et d’assurer que les systèmes IA sont transparents et responsables ?

PW : Les systèmes IA reposent fortement sur l’entrée humaine, et il est logique que ces systèmes récompensent les créateurs des données qu’ils apprennent. Chez CrunchDAO, nous construisons un système qui incarne ce principe. Au fur et à mesure qu’il mûrit et devient plus autonome, nous veillons à ce que la PI reste entre les mains des créateurs. Chaque fois que leurs modèles sont utilisés, ils gagnent des redevances, créant un potentiel de revenu passif.

De plus, nous prévoyons d’utiliser les revenus générés par le système pour des rachats de tokens et des brûlures, offrant des perspectives supplémentaires aux participants du réseau. Cette approche aligne non seulement les incitations mais assure également transparence et responsabilité. Je m’attends à ce que des modèles similaires émergent dans d’autres systèmes décentralisés.

BCN : Vous avez récemment rejoint Crunchdao en tant que CTO de l’entreprise, apportant plus de 20 ans de leadership en ingénierie et développement de produits. En tant que CTO, quelles initiatives ou quels projets liés à l’IA êtes-vous le plus enthousiaste à explorer ou développer dans un avenir proche ? Pouvez-vous également éclairer l’avenir du calcul décentralisé dans la feuille de route de Crunchdao et comment il s’intègre avec l’IA/ML ?

PW : Je suis particulièrement enthousiasmé par les systèmes de prédiction en temps réel que nous allons développer l’année prochaine. Ces systèmes traitent des flux de données en temps réel pour générer des prédictions, en commençant par des prédictions de prix de milieu de marché. Le prochain cas d’utilisation se concentrera probablement sur l’amélioration des systèmes on-chain, créant une valeur immédiate et exploitable pour les écosystèmes décentralisés.

Ce qui me passionne encore plus, c’est l’évolution de ces systèmes. Ils peuvent être continuellement ajustés, avec de nouveaux modèles ajoutés et des sorties agrégées par des méthodes composables. Plusieurs acteurs contribuent à l’optimisation des prédictions, assurant que les meilleures idées prennent le devant de la scène. Cela crée un système transparent et ouvert où tout le monde peut participer, et ceux qui contribuent à la création de valeur sont récompensés de manière cohérente.

En ce qui concerne le calcul décentralisé, il est central dans la feuille de route de CrunchDAO. Il s’aligne sur notre vision d’un écosystème de modélisation prédictive démocratique et évolutif, permettant des capacités IA/ML en temps réel tout en garantissant l’efficacité, l’équité, et l’inclusivité dans la façon dont les prédictions et insights sont générés.

BCN : Crunchdao affirme avoir plus de 6 000 data scientists et 600 individus de niveau doctorat qui développent des idées génératrices d’alpha grâce à son réseau d’intelligence collective. Pourquoi un si grand nombre d’experts, que font-ils exactement, et comment la plateforme gère-t-elle les opérations au sein de son réseau ?

PW : Actuellement, nos data scientists et PhD concourent dans des défis de haut niveau sur des sujets tels que la prédiction des prix de milieu de marché, l’analyse de causalité, la prédiction du cancer, et la gestion de portefeuille, entre autres. Les entreprises et fondations nous approchent pour tester et défier leurs méthodologies internes, résultant souvent dans le développement de méthodes nouvelles et plus efficaces. Ces défis sont structurés sous forme de tournois et notre approche décentralisée a régulièrement surpassé les modèles internes traditionnels.

Mais ce n’est que le début. Nous construisons un réseau décentralisé où les participants peuvent contribuer avec des modèles et des prédictions, faisant évoluer la plateforme en un écosystème de modélisation prédictive, novateur, et axé sur le protocole. Cette approche favorise la collaboration, incite à la créativité et assure une amélioration continue, créant un système bien plus dynamique et efficace que les alternatives centralisées.

BCN : Comme toute innovation, l’IA comporte des risques, notamment à ses débuts actuels d’évolution. La gestion des données et les risques de développement sont entre les mains des ingénieurs logiciels et des analystes de données. Quelle confiance avez-vous dans la génération actuelle d’ingénieurs IA/ML pour fournir des solutions avec des risques minimaux pour l’humanité ?

PW : Il n’y a pas de risque inhérent dans l’apprentissage automatique lui-même, surtout dans des cas comme le nôtre, où il s’agit de trouver des prédictions en analysant des données. Lorsque l’IA est utilisée par des individus ou de petites équipes, je ne suis pas trop inquiet. C’est juste un autre outil pour améliorer la créativité ou améliorer les processus. Cela ne veut pas dire que ce ne sera pas utilisé à mauvais escient ici, mais ce n’est pas un risque pour l’humanité.

Les vrais risques apparaissent lorsque l’IA est utilisée par des États-nations ou de grandes entités. Ces acteurs ont les ressources pour utiliser l’IA à grande échelle, potentiellement pour la surveillance, la manipulation ou les systèmes d’armes autonomes. Le problème n’est pas la technologie mais l’intention derrière son utilisation.

BCN : Quel rôle pensez-vous que l’IA devrait jouer dans l’éclairage des décisions de développement de produit, et comment avez-vous incorporé des insights alimentés par l’IA dans vos rôles précédents ?

PW : L’IA façonne déjà le développement de produits grâce à des outils analytiques qui aident les équipes à dériver des insights. Par exemple, chez Dune, nous avons construit des systèmes IA qui aident à créer ou corriger des requêtes SQL et générer des visualisations, rendant la prise de décision plus simple.

Chez CrunchDAO, nous allons plus loin en imaginant un réseau de modèles conçus pour aborder différents problèmes. Ces modèles sont récompensés et stimulés en fonction de leur utilité et de leur impact, permettant à l’écosystème de s’auto-optimiser au fil du temps.

Cela s’aligne avec l’avenir que je prévois — des agents AI surveillant en continu les données, apprenant des motifs, et générant de manière proactive des idées ou des propositions, stimulant l’efficacité et l’innovation dans la prise de décision.

BCN : Les risques potentiels associés aux machines AI ont motivé les réglementations existantes dans le secteur. Les gouvernements et les institutions ont à plusieurs reprises souligné la possibilité de dysfonctionnements ou de conséquences involontaires de l’IA si elle n’est pas correctement gérée. À votre avis, ces craintes sont-elles justifiées ?

PW : Il est trop tôt pour dire à quel point ces craintes sont justifiées. L’IA est encore à ses débuts, et bien qu’il y ait inévitablement des abus ou des conséquences non intentionnelles, je ne prévois pas de problèmes majeurs lorsque les civils utilisent la technologie. Oui, il y aura des usages inappropriés – tels que les désinformations ou les escroqueries – mais la technologie elle-même fournit souvent des outils pour contrebalancer ces risques, comme les systèmes de détection de fraude ou de désinformation alimentés par l’IA.

Ce qui m’inquiète davantage, c’est lorsque l’IA est militarisée ou contrôlée à l’échelle étatique ou par de grandes entités. Les risques ici, comme les armes autonomes, la surveillance ou la manipulation à grande échelle, sont bien plus grands. Si seules les grandes entités ou États devaient avoir le contrôle sur cette technologie, cela serait particulièrement alarmant, car cela pourrait concentrer le pouvoir et créer des déséquilibres significatifs.

BCN : Pensez-vous que les mesures réglementaires prises jusqu’à présent sont correctement élaborées, ou y a-t-il des domaines que vous pensez devraient être ajustés pour parvenir à un écosystème équilibré sans étouffer l’innovation ?

PW : Il existe des lois proposées, mais peu sont encore actives. Dans l’ensemble, avoir une clarté réglementaire est un pas positif, car cela donne des lignes directrices aux développeurs et aux entreprises. Cependant, il y a un réel danger d’étouffer l’innovation si les réglementations deviennent trop restrictives ou ne parviennent pas à s’adapter à l’évolution rapide de la technologie AI. C’est particulièrement le cas ici car nous sommes au tout début du boom de l’IA et il est incertain ce qui se passera dans les années à venir, tant du côté de l’innovation que de la réglementation.

D’après ce que je comprends, l’équilibre réside dans l’élaboration de réglementations qui abordent des préoccupations critiques—comme les biais, la vie privée et la responsabilité—sans créer de barrières inutiles pour les startups et les innovateurs. Impliquer des experts du secteur et une élaboration politique itérative pourrait aider, ce qui semble se produire actuellement.

BCN : Comment voyez-vous évoluer les technologies AI et d’apprentissage automatique dans les 2-5 prochaines années ? Avez-vous d’autres éclairages sur les systèmes AI/ML et les possibilités qu’ils offrent dans l’écosystème en évolution rapide des solutions décentralisées ?

PW : Je ne suis pas un expert sur le développement et l’entraînement des LLM, mais je soupçonne que nous pourrions voir un plateau dans les progrès là-bas, alors que les modèles plus grands deviennent exponentiellement plus coûteux à calculer, et que l’acquisition de nouvelles données pour la formation devient plus coûteuse. Par exemple, l’économie unitaire d’OpenAI ne semble pas actuellement durable en tenant compte de ces défis.

Cela dit, les modèles existants et à venir sont déjà incroyablement puissants, c’est pourquoi nous voyons une intégration généralisée. À mesure que la technologie mûrit et que la compréhension s’approfondit, je m’attends à une période d’innovation où de nouvelles approches et applications fleuriront. En particulier, je suis enthousiasmé par davantage de systèmes se déplaçant sur la blockchain. Le potentiel pour les agents AI d’exploiter les données blockchain—accessibles, composables et faciles à interagir—est énorme, stimulant une automatisation plus intelligente, une optimisation et une innovation dans les analytiques et la prise de décision.

CrunchDAO est idéalement positionnée pour diriger dans cet espace, construisant l’infrastructure pour soutenir et façonner ces tendances émergentes, s’assurant que les solutions décentralisées jouent un rôle essentiel dans cette prochaine phase de l’évolution AI/ML.