Un système judiciaire basé sur l'IA arrive sur la Crypto avec GenLayer

Et s’il existait un protocole Crypto spécialisé dans l’arbitrage des litiges en chaîne ?

Imaginez si, lorsque des Marchés prédictifs comme Polymarket se soldaient par un accord controversé, les utilisateurs disposaient d'un moyen formel de faire appel par le biais d'un système judiciaire neutre et intégré à la chaîne. Ou si les organisations autonomes décentralisées (DAO) pouvaient s'appuyer sur un tiers efficace et compétent pour les aider à prendre des décisions. Ou si les contrats d'assurance pouvaient automatiquement effectuer des versements lorsque des Événements concrets se produisaient.

C'est essentiellement ce que Albert Castellana Lluís et son équipe construisent avec GenLayer, un projet de Crypto qui se Marchés comme un système de prise de décision ou une infrastructure de confiance.

« Nous utilisons une blockchain où plusieurs IA coordonnent et parviennent à un accord sur des décisions subjectives, comme s'il s'agissait d'un juge », a déclaré Castellana, cofondateur et PDG de GenLayer Labs, lors T' une interview accordée à CoinDesk . « En résumé, nous construisons une juridiction synthétique mondiale dotée d'un système judiciaire intégré, ultra-rapide et ultra-économique. »

La demande pour un tel projet d’arbitrage pourrait augmenter dans les années à venir avec le développement d’agents IA – des programmes sophistiqués alimentés par l’intelligence artificielle capables d’effectuer des tâches complexes de manière autonome.

En ce qui concerne les Marchés de Crypto , les agents IA peut être utilisé de toutes sortes de façons: pour le trading de memecoins, l'arbitrage de Bitcoin sur les plateformes d'échange, la surveillance de la sécurité des protocoles DeFi ou la fourniture d'informations sur le marché grâce à des analyses approfondies, pour ne citer que quelques cas d'utilisation. Agents IA pourra également embaucher d'autres agents d'IAafin de réaliser des missions encore plus complexes.

De tels agents pourraient proliférer à un rythme inattendu, a déclaré Castellana. Selon lui, la plupart des acteurs du marché des Crypto pourraient en gérer une poignée d'ici fin 2025.

« Ces agents travaillent très vite, T dorment pas et ne vont T en prison. On ne sait T où ils sont. Vont-ils adopter des lois anti-blanchiment ? Auront-ils un compte bancaire ? Pourront-ils même utiliser une carte Visa ? » a demandé Castellana. « Comment pouvons-nous permettre des transactions rapides entre eux ? Et comment la confiance peut-elle s'instaurer dans un monde comme celui-ci ? »

Grâce à son architecture unique, GenLayer pourrait apporter une solution en permettant aux entités – Human ou IA – d'obtenir un Analyses fiable et neutre pour peser sur toute décision en un temps record. « Partout où l'on aurait normalement recours à un tiers composé d'humains… Nous les remplaçons par un réseau mondial qui assure un consensus entre différentes IA, un réseau capable de prendre des décisions aussi justes et impartiales que possible », a déclaré Castellana.

Système de tribunal synthétique

GenLayer ne cherche T à concurrencer d'autres blockchains comme Bitcoin, Ethereum ou Solana , ni même des protocoles DeFi comme Uniswap ou Compound. L'idée est plutôt que tout protocole Crypto existant puisse se connecter à GenLayer et exploiter son infrastructure.

La chaîne GenLayer est alimentée par ZKsync, une solution Ethereum de couche 2. Son réseau compte 1 000 validateurs, ONE connecté à un modèle de langage étendu (LLM) tel que ChatGPT d'OpenAI, Gemini de Google ou Llama de Meta.

Imaginons qu'un marché sur Polymarket se règle de manière controversée. Si Polymarket est connecté à GenLayer, les utilisateurs du marché de prédiction ont la possibilité de soulever le problème (ou, comme l'a dit Castellana, de créer une « transaction ») auprès de son système judiciaire synthétique.

Dès réception de la transaction, GenLayer sélectionne cinq validateurs au hasard pour statuer. Ces cinq validateurs interrogent un LLM de leur choix afin de trouver des informations sur le sujet traité, puis votent pour une solution. Une décision est alors rendue.

Dans notre exemple, les utilisateurs de Polymarket ne T forcément satisfaits de la décision : ils peuvent faire appel. Dans ce cas, GenLayer sélectionne un autre groupe de validateurs, mais cette fois, leur nombre passe à 11. Comme précédemment, les validateurs rendent une décision basée sur les informations recueillies auprès des LLM. Cette décision peut également faire l'objet d'un appel, ce qui oblige GenLayer à sélectionner 23 validateurs pour une nouvelle décision, puis 47, puis 95, et ainsi de FORTH.

L'idée est de s'appuyer sur le théorème du jury de Condorcet, qui, selon le pitch deck de GenLayer, stipule que « lorsque chaque participant a plus de chances de prendre la bonne décision, la probabilité d'obtenir un résultat majoritaire correct augmente significativement à mesure que le groupe s'agrandit. » Autrement dit, GenLayer puise sa sagesse dans la foule. Plus les validateurs sont nombreux, plus ils ont de chances de trouver une réponse précise.

« Cela signifie que nous pouvons commencer petit et très efficacement, mais nous pouvons également progresser jusqu'à un point où quelque chose de très, très délicat peut encore être réalisé correctement », a déclaré Castellana.

Selon Castellana, le traitement d'une transaction prend en moyenne environ 100 secondes et la décision du tribunal devient définitive au bout de 30 minutes – un délai qui peut être allongé en cas de recours multiples. Cela signifie que le protocole peut statuer sur des questions importantes en très peu de temps, de jour comme de nuit, au lieu de passer par des procédures judiciaires complexes et concrètes qui peuvent prendre des mois, voire des années.

Regard sur les incitations

La mission de GenLayer soulève naturellement une question : est-il possible de déjouer le système ? Par exemple, que se passerait-il si tous les validateurs sélectionnaient la même IA (par exemple, ChatGPT) pour résoudre une proposition donnée ? Cela ne signifierait- T que ChatGPT aurait rendu la décision ?

Chaque fois que vous interrogez un LLM, vous générez une nouvelle graine, a expliqué Castellana, ce qui vous permet d'obtenir une réponse différente. De plus, les validateurs ont la liberté de choisir le LLM à utiliser en fonction du sujet traité. Si la question est relativement simple, il n'est peut-être pas nécessaire d'utiliser un LLM coûteux ; en revanche, si la question est particulièrement complexe, le validateur peut opter pour un modèle d'IA de meilleure qualité.

Les validateurs peuvent même se retrouver dans une situation où ils ont l'impression d'avoir vu un certain type de question tellement de fois qu'ils peuvent pré-entraîner un petit modèle pour un usage spécifique. « Nous pensons qu'avec le temps, il y aura une infinité de nouveaux modèles », a déclaré Castellana.

Les validateurs sont fortement incités à être du côté gagnant du processus de prise de décision, car ils sont récompensés financièrement pour cela, tandis que le côté perdant finit par encourir des coûts associés à l’utilisation du calcul, sans percevoir aucune récompense.

En d’autres termes, la question n’est pas de savoir si le validateur fournit une réponse correcte, mais s’il parvient à se ranger du côté de la majorité.

Étant donné que les validateurs n’ont aucune idée de ce que votent les autres validateurs, l’objectif est qu’ils utilisent les ressources nécessaires pour fournir des informations précises dans l’espoir que d’autres validateurs convergeront également vers ces informations – car arriver à la même réponse incorrecte nécessiterait probablement une coordination rigoureuse.

Et si cette stratégie ne fonctionne T , le système d’appel est prêt à entrer en jeu.

« Si je sais que je réutilise un bon LLM, et que je pense que d'autres personnes utilisent de mauvais LLM et que c'est la raison pour laquelle j'ai perdu, alors j'ai une grande motivation à faire appel, car je sais qu'avec plus de personnes, il y aura une motivation pour qu'elles utilisent également de meilleurs LLM » puisque d'autres validateurs voudront gagner les récompenses d'un appel réussi, a déclaré Castellana.

Le système rend difficile toute collusion entre validateurs, car ils ne disposent que de 100 secondes pour prendre une décision et ne savent T s'ils seront choisis pour résoudre des questions spécifiques. Une entité devrait contrôler entre 33 % et 50 % du réseau pour pouvoir l'attaquer, a expliqué Castellana.

Comme Ethereum, GenLayer utilisera un jeton natif pour ses incitations financières. Avec un réseau de test déjà lancé, le projet devrait être opérationnel d'ici la fin de l'année, selon Castellana. « Il y aura une forte motivation pour que les gens viennent construire des choses dessus », a-t-il déclaré.

CORRECTION (30 avril, 20h50 UTC) : L'article a été mis à jour pour indiquer que YeagerAI s'appelle désormais GenLayer Labs. De plus, l'IA de Google s'appelle désormais Gemini, et non plus Bard.