Alors que les agents d’IA prennent en charge des tâches telles que le trading, les achats et la gestion de transactions, les malentendus entre les bots et leurs utilisateurs pourraient devenir de plus en plus fréquents. Internet Court est conçu pour traiter ces litiges au moyen de contrats qui maintiennent les fonds sous séquestre jusqu’à ce qu’un processus de jugement fondé sur l’IA détermine si les conditions ont été remplies.
Le système repose sur GenLayer, un réseau ouvert de preuve d’enjeu déléguée dont les validateurs exécutent différents modèles d’IA. Un litige est d’abord soumis à un jury de cinq validateurs sélectionnés aléatoirement, une décision étant généralement rendue en quelques minutes à la majorité simple. Les participants peuvent faire appel devant des jurys plus importants de 11, 23 agents, puis davantage, la finalité prenant généralement environ 30 minutes. Atteindre le niveau maximal d’escalade du système, impliquant jusqu’à 1 500 agents, pourrait prendre environ trois heures.
Les jurys d’Internet Court peuvent inclure, entre autres, des modèles des familles Claude, Gemini, ChatGPT et DeepSeek. Le cofondateur et PDG de GenLayer, Albert Castellana, affirme que l’utilisation de plusieurs modèles peut réduire l’influence des biais propres à un système donné. Le consortium ouvert du protocole compte actuellement 35 membres, dont ZKsync, NEAR, Consensys et UMA.
GenLayer fonctionne en version bêta depuis environ un an et traite actuellement près de 12 000 décisions par jour. Il a authentifié des images téléversées par des utilisateurs pour Collective Memory et réglé des litiges sur argue.fun. Son mainnet devrait être lancé le mois prochain.
Le projet a commencé il y a près de quatre ans avec une tentative de créer un moyen décentralisé d’évaluer les informations pour une base de connaissances en ligne. Il a ensuite développé le concept de « contrats intelligents », capables d’interpréter du code, du langage naturel, des données Internet et des images, tout en formulant également des jugements subjectifs.
Un exemple est un accord avec un rédacteur indépendant qui évalue automatiquement le travail soumis avant de débloquer le paiement. GenLayer est déjà utilisé par Collective Memory pour évaluer la qualité et l’exactitude des photographies téléversées et déterminer les paiements. Argue.fun utilise cette technologie pour trancher des débats sur des sujets tels que la gouvernance de GenLayer, les organisations autonomes décentralisées et la sécurité de l’IA. Ses quatre principaux utilisateurs auraient chacun gagné plus de 2 millions de dollars.
La technologie présente des limites évidentes. Castellana affirme qu’elle n’est pas encore suffisamment fiable pour déterminer si une image est un deepfake ou pour régler un litige relatif aux limites d’une propriété à partir de photographies. Les systèmes d’IA peuvent également reproduire les biais présents dans leurs données d’entraînement, tandis que les recherches sur la « convergence représentationnelle » soulèvent la possibilité que des modèles issus de différentes entreprises finissent par développer des points de vue similaires, créant ainsi une forme de pensée de groupe.
Une application potentielle à court terme concerne l’arbitrage des marchés prédictifs. Castellana estime que GenLayer pourrait résoudre en quelques minutes des questions de marché ambiguës à l’aide de centaines ou de milliers de votes d’IA, au lieu de s’appuyer sur de longues procédures d’appel humaines. Cependant, Internet Court n’empêche pas les contestations ultérieures : les utilisateurs pourraient toujours porter une décision litigieuse devant des systèmes tels que Kleros ou UMA, ou finalement devant un tribunal humain.
Castellana s’attend à ce que le processus puisse à terme prendre en charge des DAO plus autonomes, en leur permettant d’évaluer les propositions au regard de leurs constitutions et de leurs objectifs plus larges. La question de savoir si les utilisateurs accepteront les jugements générés par l’IA reste ouverte, notamment à mesure que ces systèmes continuent d’évoluer.
Sources: Cointelegraph.