Ce qui suit est un article invité de Felix Xu, fondateur de ARPA Network.
L'approche du gouvernement américain en matière d'intelligence artificielle (AI) a considérablement évolué, mettant l'accent sur l'innovation accélérée plutôt que sur la supervision réglementaire. En particulier, l'ordre exécutif du président Donald Trump, Éliminer les obstacles à la leadership américain dans l'intelligence artificielle, a donné un nouveau ton au développement de l'IA, basé sur la promotion de la liberté d'expression et l'avancement du progrès technologique. De même, le refus du vice-président américain JD Vance d'approuver un accord mondial sur la sécurité de l'IA signale que l'Amérique privilégiera l'innovation sans compromettre son avantage concurrentiel.
Cependant, à mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus influents dans les marchés financiers, les infrastructures critiques et le discours public, la question demeure : Comment pouvons-nous garantir la confiance et la fiabilité des décisions et des résultats basés sur des modèles d'IA sans étouffer l'innovation ?
C'est ici qu'intervient l'IA vérifiable, offrant une approche transparente et cryptographiquement sécurisée de l'IA qui garantit la responsabilité sans réglementation trop stricte.
Le défi de l'IA sans transparence
L'avancement rapide de l'IA a ouvert une nouvelle ère d'agents IA intelligents capables de prendre des décisions complexes et autonomes. Mais sans transparence, ces systèmes peuvent devenir imprévisibles et non responsables.
Par exemple, les agents financiers d'IA, qui s'appuient sur des modèles d'apprentissage machine sophistiqués pour analyser d'énormes ensembles de données, fonctionnent désormais avec moins d'exigences de divulgation. Bien que cela encourage l'innovation, cela soulève également un fossé de confiance : sans un aperçu de la manière dont ces agents d'IA parviennent à leurs conclusions, les entreprises et les utilisateurs peuvent avoir du mal à vérifier leur précision et leur fiabilité.
Un effondrement du marché déclenché par des décisions erronées d'un modèle d'IA n'est pas seulement un risque théorique, c'est une possibilité si les modèles d'IA sont déployés sans garanties vérifiables. Le défi n'est pas de ralentir les progrès de l'IA, mais de s'assurer que ses résultats peuvent être prouvés, validés et dignes de confiance.
Comme l'a dit le célèbre psychologue de Harvard B.F. Skinner, "Le véritable problème n'est pas de savoir si les machines pensent, mais si les hommes le font." En IA, la question clé n'est pas seulement de savoir à quel point ces systèmes sont intelligents, mais comment les humains peuvent vérifier et faire confiance à leur intelligence.
Comment l'IA vérifiable comble le fossé de confiance
Russel Wald, directeur exécutif de l'Institut Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'homme, résume l'approche de l'IA aux États-Unis :
“La sécurité ne sera pas la priorité, mais plutôt l'innovation accélérée et la conviction que la technologie est une opportunité.”
C'est précisément pourquoi l'IA vérifiable est cruciale. Elle permet l'innovation en IA sans compromettre la confiance, garantissant que les résultats de l'IA peuvent être validés de manière décentralisée et préservant la vie privée.
L'IA vérifiable exploite des techniques cryptographiques telles que les Preuves à Zero Connaissance (ZKPs) et l'Apprentissage Machine à Zero Connaissance (ZKML) pour fournir aux utilisateurs une confiance dans les décisions de l'IA sans exposer de données propriétaires.
Les ZKPs permettent aux systèmes d'IA de générer des preuves cryptographiques qui confirment qu'une sortie est légitime sans révéler les données ou les processus sous-jacents. Cela garantit l'intégrité même dans un environnement avec un contrôle réglementaire minimal.
ZKML apporte des modèles d'IA vérifiables sur la chaîne, permettant des résultats d'IA sans confiance qui sont mathématiquement prouvables. Cela est particulièrement critique pour les oracles d'IA et la prise de décision basée sur les données dans des secteurs tels que la finance, la santé et la gouvernance.
Les ZK-SNARKs convertissent les calculs d'IA en preuves vérifiables, garantissant que les modèles d'IA fonctionnent en toute sécurité tout en protégeant les droits de propriété intellectuelle et la vie privée des utilisateurs.
En essence, Verifiable AI fournit une couche de vérification indépendante, garantissant que les systèmes d'IA restent transparents, responsables et probablement précis.
IA Vérifiable : L'Avenir de la Responsabilité de l'IA
La trajectoire de l'IA en Amérique est prête pour une innovation agressive. Mais plutôt que de s'appuyer uniquement sur la supervision gouvernementale, l'industrie doit promouvoir des solutions technologiques qui garantissent à la fois le progrès et la confiance.
Certaines entreprises peuvent tirer parti de réglementations AI plus laxistes pour lancer des produits sans contrôles de sécurité adéquats. Cependant, Verifiable AI offre une alternative puissante permettant aux organisations et aux individus de construire des systèmes AI qui sont vérifiables, fiables et résistants à l'utilisation abusive.
Dans un monde où l'IA prend des décisions de plus en plus conséquentes, la solution n'est pas de ralentir le progrès, mais de rendre l'IA vérifiable. C'est la clé pour garantir que l'IA reste une force d'innovation, de confiance et d'impact mondial à long terme.
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.
IA vérifiable : La clé pour équilibrer innovation et confiance dans la politique de l'IA
Ce qui suit est un article invité de Felix Xu, fondateur de ARPA Network.
L'approche du gouvernement américain en matière d'intelligence artificielle (AI) a considérablement évolué, mettant l'accent sur l'innovation accélérée plutôt que sur la supervision réglementaire. En particulier, l'ordre exécutif du président Donald Trump, Éliminer les obstacles à la leadership américain dans l'intelligence artificielle, a donné un nouveau ton au développement de l'IA, basé sur la promotion de la liberté d'expression et l'avancement du progrès technologique. De même, le refus du vice-président américain JD Vance d'approuver un accord mondial sur la sécurité de l'IA signale que l'Amérique privilégiera l'innovation sans compromettre son avantage concurrentiel.
Cependant, à mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus influents dans les marchés financiers, les infrastructures critiques et le discours public, la question demeure : Comment pouvons-nous garantir la confiance et la fiabilité des décisions et des résultats basés sur des modèles d'IA sans étouffer l'innovation ?
C'est ici qu'intervient l'IA vérifiable, offrant une approche transparente et cryptographiquement sécurisée de l'IA qui garantit la responsabilité sans réglementation trop stricte.
Le défi de l'IA sans transparence
L'avancement rapide de l'IA a ouvert une nouvelle ère d'agents IA intelligents capables de prendre des décisions complexes et autonomes. Mais sans transparence, ces systèmes peuvent devenir imprévisibles et non responsables.
Par exemple, les agents financiers d'IA, qui s'appuient sur des modèles d'apprentissage machine sophistiqués pour analyser d'énormes ensembles de données, fonctionnent désormais avec moins d'exigences de divulgation. Bien que cela encourage l'innovation, cela soulève également un fossé de confiance : sans un aperçu de la manière dont ces agents d'IA parviennent à leurs conclusions, les entreprises et les utilisateurs peuvent avoir du mal à vérifier leur précision et leur fiabilité.
Un effondrement du marché déclenché par des décisions erronées d'un modèle d'IA n'est pas seulement un risque théorique, c'est une possibilité si les modèles d'IA sont déployés sans garanties vérifiables. Le défi n'est pas de ralentir les progrès de l'IA, mais de s'assurer que ses résultats peuvent être prouvés, validés et dignes de confiance.
Comme l'a dit le célèbre psychologue de Harvard B.F. Skinner, "Le véritable problème n'est pas de savoir si les machines pensent, mais si les hommes le font." En IA, la question clé n'est pas seulement de savoir à quel point ces systèmes sont intelligents, mais comment les humains peuvent vérifier et faire confiance à leur intelligence.
Comment l'IA vérifiable comble le fossé de confiance
Russel Wald, directeur exécutif de l'Institut Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'homme, résume l'approche de l'IA aux États-Unis :
C'est précisément pourquoi l'IA vérifiable est cruciale. Elle permet l'innovation en IA sans compromettre la confiance, garantissant que les résultats de l'IA peuvent être validés de manière décentralisée et préservant la vie privée.
L'IA vérifiable exploite des techniques cryptographiques telles que les Preuves à Zero Connaissance (ZKPs) et l'Apprentissage Machine à Zero Connaissance (ZKML) pour fournir aux utilisateurs une confiance dans les décisions de l'IA sans exposer de données propriétaires.
En essence, Verifiable AI fournit une couche de vérification indépendante, garantissant que les systèmes d'IA restent transparents, responsables et probablement précis.
IA Vérifiable : L'Avenir de la Responsabilité de l'IA
La trajectoire de l'IA en Amérique est prête pour une innovation agressive. Mais plutôt que de s'appuyer uniquement sur la supervision gouvernementale, l'industrie doit promouvoir des solutions technologiques qui garantissent à la fois le progrès et la confiance.
Certaines entreprises peuvent tirer parti de réglementations AI plus laxistes pour lancer des produits sans contrôles de sécurité adéquats. Cependant, Verifiable AI offre une alternative puissante permettant aux organisations et aux individus de construire des systèmes AI qui sont vérifiables, fiables et résistants à l'utilisation abusive.
Dans un monde où l'IA prend des décisions de plus en plus conséquentes, la solution n'est pas de ralentir le progrès, mais de rendre l'IA vérifiable. C'est la clé pour garantir que l'IA reste une force d'innovation, de confiance et d'impact mondial à long terme.
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