Alors que les inquiétudes concernant la désinformation générée par l’IA et les sorties hallucinées augmentent, Matthijs de Vries, fondateur de la société d’infrastructure de données Nuklai, fait valoir qu’une meilleure architecture de modèle n’est pas suffisante.
S’adressant à Benzinga, de Vries a déclaré que le problème fondamental réside dans un accès fragmenté et peu fiable à des données en temps réel vérifiables.
“Je ne pense pas que les hallucinations soient causées uniquement par une mauvaise infrastructure de données, ce serait une simplification excessive”, a déclaré de Vries. “Cela dit, un accès insuffisant ou fragmenté à des données en temps réel vérifiables aggrave considérablement le problème.”
Nexus, dont le lancement cette semaine a été soutenu par Filecoin (CRYPTO: FIL), io.net (CRYPTO: IO) et Fetch.ai (CRYPTO: FET), introduit une approche structurée de la récupération de données en utilisant une interface SQL virtuelle pour unifier les interactions entre les bases de données, les API, les fichiers et même les sources de données non SQL.
Il est conçu pour donner aux systèmes d’IA un moyen cohérent d’accéder à des informations en direct et traçables, réduisant ainsi le risque de réponses fabriquées.
Contrairement à d’autres protocoles qui reposent fortement sur l’intégration de grands ensembles de données ou sur l’utilisation de chaînes d’outils isolées, Nexus utilise l’orchestration pilotée par les métadonnées et la logique de type SQL pour récupérer des données spécifiques au contexte uniquement lorsqu’elles sont nécessaires.
Cela réduit la latence, limite la confusion entre les outils et permet aux systèmes d’IA de présenter des réponses transparentes liées à leurs sources d’origine.
“Trop d’outils semblent intelligents à la surface mais tombent en morceaux quand cela compte”, a déclaré de Vries. “Avec Nexus, nous changeons cela. Il se connecte directement aux données, vous montre d’où viennent les réponses et résout enfin le problème d’hallucination auquel tout le monde est confronté”.
Le lancement du produit met également en évidence l’architecture plus large de l’écosystème de Nuklai, qui inclut Helix, sa couche basée sur la blockchain pour la coordination de la valeur et la gouvernance des données.
De Vries a souligné que toutes les interactions significatives, y compris les collaborations entre partenaires ou développeurs, seront traçables et régies sur la chaîne de blocs.
Il a également abordé les compromis en matière d’intégration, précisant que si la simplicité du plug-and-play est tentante, Nuklai privilégie l’auditabilité et la cohérence, optant parfois pour des connecteurs personnalisés plutôt que des pipelines génériques pour éviter la distorsion des données.
“Nous avons choisi de privilégier la cohérence et l’auditabilité”, a-t-il déclaré. “Nexus ne modifie pas les données sous-jacentes ou ne fait pas d’hypothèses sur leur véracité. Ce que nous faisons respecter, c’est la traçabilité”.
La vision de Nuklai va au-delà du simple logiciel: elle vise à construire l’infrastructure de connexion pour les économies natives de l’IA.
Le modèle d’incitation de la société lie les contributions des partenaires à des résultats économiques vérifiables au sein de l’écosystème.
Les partenaires qui tentent de cloisonner leur pile, a averti de Vries, manqueront la compositionnalité et la confiance partagée que fournit l’écosystème.
En termes pratiques, Nexus est déjà intégré à l’infrastructure d’hébergement de modèles décentralisés d’io.net, permettant aux utilisateurs d’exécuter des requêtes à l’aide de modèles de langage de grande taille hébergés sans avoir à utiliser les services centralisés d’OpenAI.
“Les développeurs ont un accès instantané à des modèles puissants sans avoir à gérer l’infrastructure”, a déclaré Tausif Ahmed d’io.net.
Alors que les déploiements à grande échelle sont toujours en cours, de Vries a déclaré que Nexus est déjà utilisé par des utilisateurs précoces et qu’il s’étendra davantage au cours des prochains mois.
La priorité, a-t-il déclaré, reste claire: l’orchestration d’outils dans le monde réel, des agents d’IA conscients du contexte et des systèmes de données qui n’hallucinent pas sous pression.
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Image: Shutterstock