Opinion par : Avinash Lakshman, Fondateur et PDG de Weilliptic
La culture technologique actuelle aime résoudre d'abord la partie excitante — le modèle intelligent, les fonctionnalités qui plaisent au public — et traiter la responsabilité et l'éthique comme des ajouts futurs. Mais lorsque l'architecture sous-jacente d'une IA est opaque, aucun dépannage après coup ne peut éclairer et améliorer structurellement la façon dont les résultats sont générés ou manipulés.
C'est ainsi que nous obtenons des cas comme Grok se référant à lui-même comme "faux Elon Musk" et Claude Opus 4 d'Anthropic recourant à des mensonges et du chantage après avoir accidentellement effacé la base de code d'une entreprise. Depuis que ces gros titres ont éclaté, les commentateurs ont blâmé l'ingénierie des prompts, les politiques de contenu et la culture d'entreprise. Et bien que tous ces facteurs jouent un rôle, le défaut fondamental est architectural.
Nous demandons à des systèmes jamais conçus pour l'examen de se comporter comme si la transparence était une fonctionnalité native. Si nous voulons une IA en laquelle les gens peuvent avoir confiance, l'infrastructure elle-même doit fournir des preuves, pas des assurances.
Dès que la transparence est intégrée dans la couche de base d'une IA, la confiance devient un facilitateur plutôt qu'une contrainte.
L'éthique de l'IA ne peut pas être une réflexion après coup
En ce qui concerne la technologie grand public, les questions éthiques sont souvent traitées comme des considérations post-lancement à aborder après qu'un produit a pris de l'ampleur. Cette approche ressemble à la construction d'une tour de bureaux de trente étages avant d'embaucher un ingénieur pour confirmer que les fondations respectent les normes. Vous pourriez avoir de la chance pendant un moment, mais le risque caché s'accumule silencieusement jusqu'à ce que quelque chose cède.
Les outils d'IA centralisés d'aujourd'hui ne sont pas différents. Lorsqu'un modèle approuve une demande de crédit frauduleuse ou hallucine un diagnostic médical, les parties prenantes exigeront, et mériteront, une piste d'audit. Quelles données ont produit cette réponse ? Qui a affiné le modèle, et comment ? Quelle barrière de sécurité a échoué ?
La plupart des plateformes aujourd'hui ne peuvent qu'obscurcir et détourner le blâme. Les solutions d'IA sur lesquelles elles s'appuient n'ont jamais été conçues pour conserver de tels enregistrements, donc aucun n'existe ou ne peut être généré rétroactivement.
Une infrastructure d'IA qui fait ses preuves
La bonne nouvelle est que les outils pour rendre l'IA fiable et transparente existent. Une façon d'imposer la confiance dans les systèmes d'IA est de commencer par un bac à sable déterministe.
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Chaque agent d'IA fonctionne à l'intérieur de WebAssembly, donc si vous fournissez les mêmes entrées demain, vous recevez les mêmes sorties, ce qui est essentiel lorsque les régulateurs demandent pourquoi une décision a été prise.
Chaque fois que le bac à sable change, le nouvel état est cryptographiquement haché et signé par un petit quorum de validateurs. Ces signatures et le hash sont enregistrés dans un registre blockchain qu'aucune partie unique ne peut réécrire. Le registre devient donc un journal immuable : quiconque avec permission peut rejouer la chaîne et confirmer que chaque étape s'est déroulée exactement comme enregistrée.
Parce que la mémoire de travail de l'agent est stockée sur ce même registre, elle survit aux crashs ou aux migrations cloud sans la base de données habituelle. Les artefacts d'entraînement tels que les empreintes de données, les poids du modèle et d'autres paramètres sont engagés de manière similaire, de sorte que la lignée exacte de toute version de modèle donnée est prouvable au lieu d'être anecdotique. Ensuite, lorsque l'agent doit appeler un système externe comme une API de paiement ou un service de dossiers médicaux, il passe par un moteur de politique qui attache un coupon cryptographique à la demande. Les identifiants restent verrouillés dans le coffre-fort, et le coupon lui-même est enregistré on-chain avec la politique qui l'a autorisé.
Sous cette architecture orientée preuve, le registre blockchain assure l'immuabilité et la vérification indépendante, le bac à sable déterministe élimine les comportements non reproductibles, et le moteur de politique confine l'agent à des actions autorisées. Ensemble, ils transforment les exigences éthiques comme la traçabilité et la conformité aux politiques en garanties vérifiables qui aident à catalyser une innovation plus rapide et plus sûre.
Considérez un agent de gestion du cycle de vie des données qui prend un instantané d'une base de données de production, la chiffre et l'archive on-chain, et traite une demande de droit à l'effacement d'un client des mois plus tard avec ce contexte à portée de main.
Chaque hash d'instantané, emplacement de stockage et confirmation d'effacement de données est écrit dans le registre en temps réel. Les équipes informatiques et de conformité peuvent vérifier que les sauvegardes ont été exécutées, que les données sont restées chiffrées et que les suppressions de données appropriées ont été effectuées en examinant un flux de travail prouvable au lieu de passer au crible des journaux éparpillés et cloisonnés ou de s'appuyer sur des tableaux de bord de fournisseurs.
Ce n'est qu'un exemple parmi d'innombrables autres de la façon dont une infrastructure d'IA autonome et orientée preuve peut rationaliser les processus d'entreprise, protégeant l'entreprise et ses clients tout en débloquant des formes entièrement nouvelles d'économies de coûts et de création de valeur.
L'IA devrait être construite sur des preuves vérifiables
Les récents échecs médiatisés de l'IA ne révèlent pas les lacunes d'un modèle individuel. Au lieu de cela, ils sont le résultat involontaire, mais inévitable, d'un système de "boîte noire" dans lequel la responsabilité n'a jamais été un principe directeur fondamental.
Un système qui porte ses preuves transforme la conversation de "faites-moi confiance" à "vérifiez par vous-même". Ce changement est important pour les régulateurs, les personnes qui utilisent l'IA personnellement et professionnellement et les dirigeants dont les noms se retrouvent sur la lettre de conformité.
La prochaine génération de logiciels intelligents prendra des décisions conséquentes à la vitesse de la machine.
Si ces décisions restent opaques, chaque nouveau modèle est une nouvelle source de responsabilité.
Si la transparence et l'auditabilité sont des propriétés natives, codées en dur, l'autonomie et la responsabilité de l'IA peuvent coexister harmonieusement au lieu de fonctionner en tension.
Opinion par : Avinash Lakshman, Fondateur et PDG de Weilliptic.
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