L'industrie de l'intelligence artificielle (AI) déplace son attention vers l'intelligence générale artificielle (AGI), les experts soulignant la nécessité d'une IA décentralisée pour atteindre un raisonnement et une exécution de tâches au niveau humain.
IA Décentralisée : Clé de l'Avenir de l'AGI
L'industrie de l'intelligence artificielle (AI), profitant d'une vague de croissance et d'innovation sans précédent, fixe désormais son attention sur la prochaine frontière : l'intelligence générale artificielle (AGI). Bien que les récentes levées de fonds par des startups AI de premier plan, telles que les tours de financement de plusieurs milliards de dollars d'Anthropic et la montée rapide de Mistral AI au statut de licorne, mettent en évidence la confiance immense des investisseurs dans la trajectoire actuelle de l'IA, les experts croient que le véritable potentiel du domaine n'a pas encore été pleinement réalisé.
Himanshu Tyagi, co-fondateur de Sentient et professeur à l'Institut indien des sciences, soutient que le chemin vers l'AGI passe par l'adoption de l'IA décentralisée. Abordant les défis de développement d'une IA capable de raisonnement au niveau humain et d'accomplissement de tâches, Tyagi a souligné la nécessité de "nouvelles données complètement nouvelles sur les stratégies humaines et des modèles spécialisés formés sur ces données."
Il soutient que les données nécessaires à la construction de l'AGI vont au-delà des informations facilement accessibles sur Internet. Au lieu de cela, elles englobent « des heuristiques et des stratégies plus profondes que les humains utilisent pour différentes tâches », telles que des techniques de vente complexes ou un design de marque innovant. Ces données, souvent ancrées dans des compétitions stratégiques comme les entretiens techniques, posent un défi de collecte significatif. « Si nous choisissons des silos centralisés pour collecter ces données, elles auront une utilité limitée », a déclaré Tyagi, plaidant pour des « mécanismes décentralisés, ouverts et incitatifs » afin de rassembler des données véritablement précieuses.
Les défis s'étendent au développement de modèles, où Tyagi souligne la nécessité pour "les gens de contribuer librement leurs modèles entraînés avec des compétences et un alignement spécifiques." Il souligne également la nécessité de fournir "des ressources de calcul à l'échelle de Google pour entraîner leurs modèles." Selon Tyagi, "la propriété décentralisée des modèles avec des incitations et l'entraînement décentralisé résolvent ces problèmes."
La poussée en faveur de l’IA décentralisée prend de l’ampleur alors que l’industrie est aux prises avec les limites du développement centralisé de données et de modèles. L’IAG représentant le prochain grand saut dans l’évolution de l’IA, la capacité d’exploiter l’intelligence humaine diversifiée et l’entraînement collaboratif des modèles pourrait s’avérer cruciale.
Les idées de Tyagi, partagées avec Bitcoin.com News, suggèrent que l'avenir de l'AGI pourrait ne pas être construit dans les laboratoires fermés des géants de la technologie, mais plutôt à travers un écosystème collaboratif et décentralisé. Cette vision s'aligne avec la tendance plus large de décentralisation dans divers secteurs, où l'innovation dirigée par la communauté est de plus en plus considérée comme un puissant catalyseur de progrès. Alors que l'IA continue d'évoluer, le rôle des plateformes décentralisées dans la formation de son avenir reste un domaine d'exploration critique.
Avertissement aux jeunes développeurs
Pendant ce temps, le co-fondateur de Sentient soutient que construire la prochaine génération d'IA, en particulier des solutions visant à atteindre l'AGI, est une tâche complexe pleine de défis et nécessitant une approche nuancée. Il met en garde les jeunes développeurs contre le « grand optimisme initial » qui accompagne souvent la construction d'applications IA, en soulignant que le parcours du proof of concept à un produit stable et évolutif est semé de complexités.
Les grands modèles de langue (LLMs), bien que puissants, introduisent des erreurs et des vulnérabilités, notamment des hallucinations, des problèmes de véracité et des risques de sécurité potentiels. Pour relever ces défis, dit-il, il faut une nouvelle couche logicielle et une formation de modèle spécialisée, des capacités que les équipes en phase de démarrage peuvent manquer.
Son conseil est de "se concentrer fortement sur leur cas d'utilisation spécifique et de s'appuyer sur des offres externes pour résoudre ces problèmes." Sentient Chat, souligne-t-il, est conçu pour fournir de tels services, offrant des API de recherche AI, des modèles hébergés, des cadres agentiques, et des bibliothèques Trusted Execution Environment (TEE) comme outils accessibles pour les créateurs d'agents. Notamment, les modèles de Sentient sont adaptés à des cas d'utilisation et des communautés spécifiques et sont open-source, permettant aux développeurs de comprendre leur fonctionnalité et d'éviter le verrouillage par le fournisseur.
La vision de Sentient s'étend au-delà de la simple fourniture d'outils. Elle vise à favoriser une "offre d'intelligence agentique collective" pour les utilisateurs d'IA, contribuant à l'objectif plus large de construire un écosystème pour un AGI véritablement ouvert. Cet engagement envers les modèles et cadres open-source s'aligne avec l'accent croissant mis sur l'IA décentralisée, où le développement collaboratif et l'innovation dirigée par la communauté sont considérés comme essentiels pour libérer le plein potentiel de l'AGI.
En plus de fournir des outils pour les créateurs d'agents, Sentient Chat se positionne comme un concurrent des moteurs de recherche traditionnels en construisant un chatbot IA appartenant à la communauté, a révélé Tyagi. Cette approche, soutient-il, offre un avantage significatif par rapport aux modèles existants qui se concentrent principalement sur la récupération d'informations.
Tyagi a expliqué que, bien que Google ait dominé la recherche pendant des décennies, son modèle est fondamentalement limité à la recherche d'informations sur Internet. « Étant donné que Google tire la majorité de ses revenus des publicités en recommandant des sources pour ces informations, il sera très difficile pour Google de s'éloigner de cela », a-t-il déclaré. Cependant, il pense que l'IA représente une opportunité de transcender cette limitation.
Perturber le statu quo
« Nous pouvons simplement faire les choses directement au lieu de recueillir d’abord des informations, de les analyser, puis de prendre des mesures », a déclaré Tyagi. Pour y parvenir, Sentient Chat construit un écosystème d’agents d’IA alimenté par diverses sources de données et les contributions d’une communauté de développeurs.
« Pour réaliser cet avenir fou, nous avons besoin de nombreuses sources variées de données indexées et de nombreux bâtisseurs pour offrir des agents qui prennent l'action finale », a souligné Tyagi. Cela nécessite un écosystème transparent et ouvert où les fournisseurs de données et les bâtisseurs d'agents sont incités à participer, le tout sous la gouvernance de la communauté.
Le co-fondateur a souligné l'importance pour les fournisseurs de données de comprendre la valeur que leurs données apportent à la plateforme et pour les constructeurs d'agents d'être capables d'intégrer sans effort et d'offrir divers services. Cette approche gouvernée par la communauté est cruciale pour favoriser l'innovation et créer une expérience de recherche plus dynamique et orientée vers l'action, soutient-il.
Tyagi a également laissé entendre que les capacités de Sentient Chat s'étendent rapidement, en déclarant : « Au fait, il y a bien plus de 15 agents qui arrivent sur Sentient Chat ! » Cela suggère une plateforme en pleine croissance avec des fonctionnalités croissantes et un engagement à renforcer sa communauté d'utilisateurs et de développeurs.
En essence, Sentient Chat vise à aller au-delà de la recherche traditionnelle en construisant une plateforme collaborative et axée sur la communauté qui permet aux utilisateurs d'accomplir directement des tâches grâce à des agents IA, perturbant potentiellement le paradigme de recherche actuel.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Co-fondateur de Sentient : L'IA décentralisée est cruciale pour atteindre l'intelligence artificielle générale
L'industrie de l'intelligence artificielle (AI) déplace son attention vers l'intelligence générale artificielle (AGI), les experts soulignant la nécessité d'une IA décentralisée pour atteindre un raisonnement et une exécution de tâches au niveau humain.
IA Décentralisée : Clé de l'Avenir de l'AGI
L'industrie de l'intelligence artificielle (AI), profitant d'une vague de croissance et d'innovation sans précédent, fixe désormais son attention sur la prochaine frontière : l'intelligence générale artificielle (AGI). Bien que les récentes levées de fonds par des startups AI de premier plan, telles que les tours de financement de plusieurs milliards de dollars d'Anthropic et la montée rapide de Mistral AI au statut de licorne, mettent en évidence la confiance immense des investisseurs dans la trajectoire actuelle de l'IA, les experts croient que le véritable potentiel du domaine n'a pas encore été pleinement réalisé.
Himanshu Tyagi, co-fondateur de Sentient et professeur à l'Institut indien des sciences, soutient que le chemin vers l'AGI passe par l'adoption de l'IA décentralisée. Abordant les défis de développement d'une IA capable de raisonnement au niveau humain et d'accomplissement de tâches, Tyagi a souligné la nécessité de "nouvelles données complètement nouvelles sur les stratégies humaines et des modèles spécialisés formés sur ces données."
Il soutient que les données nécessaires à la construction de l'AGI vont au-delà des informations facilement accessibles sur Internet. Au lieu de cela, elles englobent « des heuristiques et des stratégies plus profondes que les humains utilisent pour différentes tâches », telles que des techniques de vente complexes ou un design de marque innovant. Ces données, souvent ancrées dans des compétitions stratégiques comme les entretiens techniques, posent un défi de collecte significatif. « Si nous choisissons des silos centralisés pour collecter ces données, elles auront une utilité limitée », a déclaré Tyagi, plaidant pour des « mécanismes décentralisés, ouverts et incitatifs » afin de rassembler des données véritablement précieuses.
Les défis s'étendent au développement de modèles, où Tyagi souligne la nécessité pour "les gens de contribuer librement leurs modèles entraînés avec des compétences et un alignement spécifiques." Il souligne également la nécessité de fournir "des ressources de calcul à l'échelle de Google pour entraîner leurs modèles." Selon Tyagi, "la propriété décentralisée des modèles avec des incitations et l'entraînement décentralisé résolvent ces problèmes."
La poussée en faveur de l’IA décentralisée prend de l’ampleur alors que l’industrie est aux prises avec les limites du développement centralisé de données et de modèles. L’IAG représentant le prochain grand saut dans l’évolution de l’IA, la capacité d’exploiter l’intelligence humaine diversifiée et l’entraînement collaboratif des modèles pourrait s’avérer cruciale.
Les idées de Tyagi, partagées avec Bitcoin.com News, suggèrent que l'avenir de l'AGI pourrait ne pas être construit dans les laboratoires fermés des géants de la technologie, mais plutôt à travers un écosystème collaboratif et décentralisé. Cette vision s'aligne avec la tendance plus large de décentralisation dans divers secteurs, où l'innovation dirigée par la communauté est de plus en plus considérée comme un puissant catalyseur de progrès. Alors que l'IA continue d'évoluer, le rôle des plateformes décentralisées dans la formation de son avenir reste un domaine d'exploration critique.
Avertissement aux jeunes développeurs
Pendant ce temps, le co-fondateur de Sentient soutient que construire la prochaine génération d'IA, en particulier des solutions visant à atteindre l'AGI, est une tâche complexe pleine de défis et nécessitant une approche nuancée. Il met en garde les jeunes développeurs contre le « grand optimisme initial » qui accompagne souvent la construction d'applications IA, en soulignant que le parcours du proof of concept à un produit stable et évolutif est semé de complexités.
Les grands modèles de langue (LLMs), bien que puissants, introduisent des erreurs et des vulnérabilités, notamment des hallucinations, des problèmes de véracité et des risques de sécurité potentiels. Pour relever ces défis, dit-il, il faut une nouvelle couche logicielle et une formation de modèle spécialisée, des capacités que les équipes en phase de démarrage peuvent manquer.
Son conseil est de "se concentrer fortement sur leur cas d'utilisation spécifique et de s'appuyer sur des offres externes pour résoudre ces problèmes." Sentient Chat, souligne-t-il, est conçu pour fournir de tels services, offrant des API de recherche AI, des modèles hébergés, des cadres agentiques, et des bibliothèques Trusted Execution Environment (TEE) comme outils accessibles pour les créateurs d'agents. Notamment, les modèles de Sentient sont adaptés à des cas d'utilisation et des communautés spécifiques et sont open-source, permettant aux développeurs de comprendre leur fonctionnalité et d'éviter le verrouillage par le fournisseur.
La vision de Sentient s'étend au-delà de la simple fourniture d'outils. Elle vise à favoriser une "offre d'intelligence agentique collective" pour les utilisateurs d'IA, contribuant à l'objectif plus large de construire un écosystème pour un AGI véritablement ouvert. Cet engagement envers les modèles et cadres open-source s'aligne avec l'accent croissant mis sur l'IA décentralisée, où le développement collaboratif et l'innovation dirigée par la communauté sont considérés comme essentiels pour libérer le plein potentiel de l'AGI.
En plus de fournir des outils pour les créateurs d'agents, Sentient Chat se positionne comme un concurrent des moteurs de recherche traditionnels en construisant un chatbot IA appartenant à la communauté, a révélé Tyagi. Cette approche, soutient-il, offre un avantage significatif par rapport aux modèles existants qui se concentrent principalement sur la récupération d'informations.
Tyagi a expliqué que, bien que Google ait dominé la recherche pendant des décennies, son modèle est fondamentalement limité à la recherche d'informations sur Internet. « Étant donné que Google tire la majorité de ses revenus des publicités en recommandant des sources pour ces informations, il sera très difficile pour Google de s'éloigner de cela », a-t-il déclaré. Cependant, il pense que l'IA représente une opportunité de transcender cette limitation.
Perturber le statu quo
« Nous pouvons simplement faire les choses directement au lieu de recueillir d’abord des informations, de les analyser, puis de prendre des mesures », a déclaré Tyagi. Pour y parvenir, Sentient Chat construit un écosystème d’agents d’IA alimenté par diverses sources de données et les contributions d’une communauté de développeurs.
« Pour réaliser cet avenir fou, nous avons besoin de nombreuses sources variées de données indexées et de nombreux bâtisseurs pour offrir des agents qui prennent l'action finale », a souligné Tyagi. Cela nécessite un écosystème transparent et ouvert où les fournisseurs de données et les bâtisseurs d'agents sont incités à participer, le tout sous la gouvernance de la communauté.
Le co-fondateur a souligné l'importance pour les fournisseurs de données de comprendre la valeur que leurs données apportent à la plateforme et pour les constructeurs d'agents d'être capables d'intégrer sans effort et d'offrir divers services. Cette approche gouvernée par la communauté est cruciale pour favoriser l'innovation et créer une expérience de recherche plus dynamique et orientée vers l'action, soutient-il.
Tyagi a également laissé entendre que les capacités de Sentient Chat s'étendent rapidement, en déclarant : « Au fait, il y a bien plus de 15 agents qui arrivent sur Sentient Chat ! » Cela suggère une plateforme en pleine croissance avec des fonctionnalités croissantes et un engagement à renforcer sa communauté d'utilisateurs et de développeurs.
En essence, Sentient Chat vise à aller au-delà de la recherche traditionnelle en construisant une plateforme collaborative et axée sur la communauté qui permet aux utilisateurs d'accomplir directement des tâches grâce à des agents IA, perturbant potentiellement le paradigme de recherche actuel.