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S'adressant à crypto.news, Matthijs de Vries, PDG et fondateur de Nuklai, s'est penché sur les implications éthiques de l'utilisation de l'IA dans le secteur NFT.
L’avènement de l’IA a ouvert de nombreuses nouvelles possibilités, et l’un des secteurs qui a fortement exploité cette technologie est celui des NFT. De la génération d'art NFT à l'amélioration des processus de vérification, l'IA devient un outil essentiel dans le monde de l'art numérique décentralisé.
Cependant, cette intégration rapide soulève également certaines préoccupations éthiques. Des questions telles que les droits de propriété intellectuelle, le potentiel d’utilisation abusive du contenu généré par l’IA et la transparence des algorithmes d’IA sont au premier plan de ce débat.
Le besoin de lignes directrices éthiques et de politiques solides devient plus critique à mesure que l’influence de l’IA dans l’espace NFT augmente. Trouver un équilibre entre innovation et considérations éthiques sera essentiel pour favoriser un écosystème durable et digne de confiance.
De Vries considère l'IA comme une force de transformation pour améliorer la vérification et la sécurité des NFT, mais il affirme que relever ses défis éthiques est crucial pour maintenir un écosystème d'art numérique fiable et durable.
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L'IA fait l'objet de critiques pour des problèmes de droits d'auteur et est également considérée comme une solution aux problèmes de droits d'auteur des NFT. Comment l’IA peut-elle résoudre efficacement ces problèmes, compte tenu de ses propres défis en matière de droits d’auteur ?
La technologie peut être une arme à double tranchant. Par exemple, les modèles génératifs de l’IA ont à la fois aidé et nui. Ils ont été utilisés pour copier le travail d'artistes sans autorisation – cette utilisation abusive est assez courante dans les escroqueries. L'utilisation non autorisée par un escroc de l'œuvre d'un artiste aboutit souvent à des créations générées par l'IA qui sont similaires ou impossibles à distinguer de l'œuvre originale de l'artiste. De telles créations suscitent le débat sur les violations des droits de propriété et illustrent la nécessité de réglementations plus strictes dans le développement de l’IA. Dans le même temps, les algorithmes d’IA peuvent détecter les œuvres dérivées et les contrefaçons, même si elles présentent des modifications subtiles. Les humains pourraient les manquer. Par exemple, l'IA peut apprendre le style d'un artiste et ensuite identifier ses copies. Cette capacité est cruciale pour résoudre les problèmes de droit d’auteur.
Il existe également certaines préoccupations éthiques. Ceux-ci incluent la propriété intellectuelle et l’utilisation abusive potentielle du contenu créé par l’IA. Comment les plateformes devraient-elles répondre à ces préoccupations pour maintenir la confiance et l’intégrité ?
L'IA nécessite des données spécifiques pour la formation. Les artistes peuvent intégrer les détails de propriété dans le NFT représentant une œuvre d'art. Cette traçabilité claire jusqu'au créateur original garantit que quiconque peut vérifier le propriétaire de la pièce. Les plates-formes peuvent déployer l'IA pour analyser ces données et explorer Internet à la recherche d'œuvres qui tentent de reproduire l'art du créateur. S'il trouve des pièces similaires, il peut vérifier les informations d'authentification. Cela signalera toutes les différences et aidera les artistes à faire valoir leurs droits de propriété intellectuelle. Les plateformes peuvent également distribuer des paiements automatiques de redevances en fonction de l’utilisation autorisée de l’art.
Ce système garantit un paiement équitable et suit l’utilisation des données dans les blockchains. Il protège les droits des créateurs et encourage une utilisation éthique du contenu. En outre, un marché NFT doté d’une IA avancée protège les artistes de l’utilisation abusive de la propriété et les acheteurs des faux arts. Ces étapes réduisent les escroqueries, renforçant ainsi la confiance et l’intégrité de la plateforme.
D’après votre expérience, quels progrès sont réalisés vers la réalisation d’une vérification NFT en temps réel à l’aide de l’IA ?
Grâce aux informations sur la provenance des NFT, l’IA peut traiter ces grandes quantités de données pour vérifier un NFT réel ou faux presque en temps réel. Nous pouvons entraîner l’IA à reconnaître les attributs uniques que l’on trouve uniquement dans les NFT authentiques. Cette vérification rapide empêche les annonces frauduleuses et peut alerter les utilisateurs avant qu'ils n'achètent potentiellement des contrefaçons. Cela permet d’empêcher la vente de NFT contrefaits ou même volés.
Comment pensez-vous que ces avancées impactent l’expérience utilisateur ?
À mesure que l’IA détecte mieux ces informations, elle peut étendre ses capacités au-delà de l’identification des faux NFT. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour détecter des pics de volume pour une liste NFT particulière. Il pourrait également signaler plusieurs listes NFT avec des attributs similaires. Cela les fermerait avant que quiconque ait la possibilité d'acheter. Les marchés NFT fonctionnent tous sur des réseaux blockchain, réputés pour leur nature open source. Un marché NFT digne de confiance rendra publics les enseignements de son IA, permettant à tous de les consulter, permettant ainsi aux acheteurs de consulter l'historique d'un NFT. Cela ne veut pas dire que les blockchains sont immuables, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent être assurés que les données d'un NFT n'ont pas été falsifiées.
De plus en plus de gens utilisent des systèmes basés sur l’IA pour vérifier l’origine des NFT. Comment ces systèmes garantissent-ils l’authenticité des actifs numériques ?
Pour vérifier si un actif numérique est authentique, l’IA a besoin d’une piste de données robuste pour déterminer son origine et sa propriété. Les sources de données publiques offrent une trace vérifiable d’authenticité. Ils constituent le moyen idéal pour entraîner l’IA, car ils montrent les nombreuses façons dont les fraudeurs tentent d’exploiter le système. Les collaborations sur les données et la vérification en chaîne peuvent ajouter une valeur significative à la valorisation des actifs numériques par l'IA. L’IA peut également évaluer les actifs du monde réel (RWA) et les droits de propriété intellectuelle.
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Selon vous, quels sont les principaux défis à relever pour conserver l’exactitude des données et prévenir la fraude ?
Bien entendu, les mauvais acteurs continueront à trouver des moyens de contourner les systèmes existants. C’est pourquoi la collaboration publique est essentielle, car le développement de données pouvant être entraînées aidera l’IA à détecter de nouvelles méthodes de fraude dès leur apparition. La formation en IA nécessite également des données précises. Cela oblige les propriétaires de NFT à documenter correctement l'historique de leurs actifs. Tant que le côté humain des NFT est correct, les résultats de l’IA le seront également. En matière de confidentialité, l’IA peut savoir quelles informations partager et lesquelles garder privées. Cela revient au fait que les développeurs NFT et les marchés construisent leurs systèmes de manière à promouvoir la confidentialité des artistes. L’IA ne décide pas quelles informations doivent être privées ou non – c’est aux humains de décider.
Les passeports de produits numériques (DPP) sont un concept en pleine expansion. Il vise à suivre l’historique et la propriété des articles de luxe et des NFT. Comment l’IA et la blockchain renforcent-elles la sécurité et l’authenticité des DPP ?
Les passeports numériques sont facilement créés en vérifiant et en traçant toutes les données de la chaîne d'approvisionnement. Ces données sont ensuite mises dans un NFT pour montrer leur origine. Il suit tout, comme son empreinte environnementale, sa propriété et sa maintenance. Les modèles d’IA peuvent alors détecter la fraude en trouvant des modèles inhabituels. L'IA peut explorer le Web plus rapidement que les humains et ne nécessite pas de repos. Essentiellement, l’IA peut surveiller plusieurs NFT 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et signaler immédiatement les NFT avec des DPP inauthentiques. Cependant, l’IA fonctionne mieux avec des données accessibles au public. Les chaînes d’approvisionnement alimentées par la blockchain sont totalement transparentes. Ils permettent à l’IA de comprendre leur fonctionnement interne et de noter les écarts, ce qui les rend plus efficaces lors du suivi des NFT.
Enfin, pourriez-vous expliquer à nos lecteurs comment les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique rendent l'authentification NFT plus précise et efficace ?
N'importe qui pourrait reproduire une collection NFT et créer une version contrefaite, mais les données sous-jacentes révéleraient qu'il ne s'agit pas de l'original. Les réseaux de neurones analysent tout, des métadonnées du NFT au style de son créateur, d'une manière que l'œil humain ne pourrait jamais capter. Les pirates et les escrocs deviennent de plus en plus intelligents. Ils trouvent constamment de nouvelles façons de tromper les gens. Mais l’IA peut valider de manière fiable l’authenticité d’un NFT lorsqu’elle est formée sur divers ensembles de données et combattre toute nouvelle méthode proposée par un mauvais acteur. Il est difficile pour la plupart des gens de distinguer les contrefaçons – et entraîner l’IA sur de grands ensembles de données facilite la détection des fraudes. Les progrès technologiques, tels que les réseaux neuronaux, améliorent encore la capacité d'intégrer des méthodologies de vérification approfondies dans les marchés NFT.
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