0G Labs construit un système d'IA décentralisé pour garantir la transparence et la confiance

L'intelligence artificielle (AI) se répand de plus en plus dans différents secteurs comme la finance et la santé, où la transparence et la fiabilité sont essentielles. Les systèmes d'IA centralisés actuels sont critiqués pour leur manque de traçabilité des données et l'opacité de leurs modèles. Michael Heinrich, le Directeur Général (CEO) de 0G Labs, est déterminé à résoudre ces problèmes en construisant une infrastructure d'IA décentralisée. Il souhaite connecter les données concernant l'entraînement on-chain avec des preuves cryptographiques pour rendre cela transparent et éviter la désinformation.

0G envisage un avenir où l'IA décentralisée alimente l'abondance, la transparence et l'équité. En ancrant les données on-chain et en démocratisant le calcul, le DeAIOS de 0G pourrait débloquer une société post-pénurie où l'IA sert tout le monde. @michaelh_0g explique comment👇

— 0G Labs (Maison de l'IA Infinie) (@0G_labs) 3 novembre 2025

Heinrich souligne que la précision des modèles dépend de jeux de données de haute qualité et traçables. Sans provenance de données fiable, les systèmes d'IA sont plus susceptibles de connaître des hallucinations et des biais. Le modèle décentralisé proposé inclut des pistes de données immuables, offrant un enregistrement vérifiable des sources de données et des mises à jour. Ce système permet aux applications d'IA de maintenir intégrité et fiabilité à travers des jeux de données en constante évolution.

0G Labs propose un marché de calcul évolutif et abordable

Le 0G Labs de Heinrich crée ce qu'il appelle le premier système d'exploitation AI décentralisé (DeAIOS). Il fournit un stockage de données évolutif et on-chain pour de grands ensembles de données AI et permet une provenance vérifiable. Le système dispose également d'un marché de calcul sans permission qui vise à éliminer les services cloud centralisés et à minimiser les dépenses de développement.

Sinon, 0G Labs a réalisé une énorme amélioration de l'efficacité dans l'entraînement de grands modèles d'IA grâce à son framework Dilocox. Avec cette méthode, il est possible d'entraîner des modèles de langage de 100 milliards de paramètres avec des clusters décentralisés. L'entreprise affirme que cette méthode a augmenté l'efficacité de l'entraînement de plus de 350 fois par rapport aux méthodes traditionnelles.

Conception basée sur les récompenses et accès ouvert à l'utilisation abusive de MitiGate

Pour surmonter le problème des technologies d'IA, y compris les deepfakes et le clonage vocal, 0G Labs met en avant la question de la sensibilisation humaine et de l'architecture du système. Parmi les principaux éléments de prévention des applications nuisibles, on trouve l'éducation publique et les normes mondiales. Cependant, les systèmes décentralisés au sein de 0G Labs prévoient également des sanctions pour les actions malveillantes via un système de slash financier.

La raison pour laquelle Heinrich est en faveur des modèles d'IA open-source est de fournir un mécanisme de contrôle open-source et de minimiser les risques associés aux systèmes en boîte noire. Des enregistrements de formation ouverts et des journaux inaltérables permettront aux communautés de savoir et de suivre comment les modèles sont créés et utilisés. Parce que 0G Labs alignera les incitations et promouvra un processus de développement collaboratif, cela aidera à réduire le pouvoir des monopoles et permettra une innovation en IA plus sûre.