L'expérience du ballon rouge de la DARPA visait à trouver la vérité sous le bruit.
EigenCloud transforme ce défi en un plan pour les influenceurs AI et les marchés de prévision.
Plus d'informations par @soubhik_deb 💡⬇️
j'ai toujours été fasciné par l'expérience des ballons rouges de la DARPA, mais je n'ai réalisé que récemment comment ses leçons peuvent profondément façonner la conception des produits crypto.
il s'avère que la réponse se trouve à l'intersection des agents vérifiables, de la capture de médias vérifiables et des bons vieux marchés de prévision.
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récapitulatif historique rapide : la DARPA a caché 10 ballons rouges à travers les États-Unis et a défié des équipes de les trouver en premier.
des milliers de bénévoles ont rejoint des réseaux sociaux chaotiques remplis de fausses photos, de trolls et de désinformation.
le véritable défi n'était pas de trouver les ballons, mais d'extraire la vérité sous le bruit.
l'équipe gagnante du MIT a utilisé des incitations pour obtenir des rapports, mais leur conception avait de sérieux risques de contrepartie :
> chaque photo de ballon était-elle réelle ou retouchée ?
> les bénévoles seraient-ils réellement payés si leurs informations s'avéraient correctes ?
l'expérience des ballons a révélé à quel point la coordination à grande échelle devient fragile lorsque la vérité et la confiance sont incertaines.
ça vous dit quelque chose ?
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à l'ère agentique, les agents font face au même problème fondamental : comment obtenir des informations véridiques sur le monde physique de la part des humains et des capteurs dans des environnements adverses.
c'est le problème de la DARPA rejoué, mais cette fois, les coordinateurs ne sont pas des humains, ce sont des agents.
ethereum a déjà résolu une moitié de ce puzzle avec le règlement vérifiable des incitations.
l'autre moitié, la source de médias vérifiables et leur traitement vérifiable, est désormais possible avec @roc_camera + eigencloud.
ensemble, ils permettent une coordination vérifiable entre agents et humains à l'échelle mondiale.
pour rendre cela concret, examinons deux exemples
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1️⃣ Coordination des influenceurs AI
les agents influenceurs AI seraient désormais capables de coordonner des "fans" humains dans le monde réel avec transparence et responsabilité.
les fans publient des photos ou vidéos vérifiables prouvant la diffusion de mèmes ou des tâches du monde réel, capturées via des caméras roc avec des attestations cryptographiques.
imaginez un influenceur de mode AI émettant des jetons pour récompenser les fans qui portent des vêtements promus, ou un musicien AI récompensant les fans qui rejouent ses chansons en public.
l'agent influenceur, fonctionnant sur eigencloud, utilise l'inférence déterministe (d'eigenai) pour évaluer les médias vérifiables et régler les paiements sur ethereum.
pour la première fois, une économie vérifiable de bout en bout pour les influenceurs AI.
je suis impatient de voir @lilmiquela passer à l'influence vérifiable brrr
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2️⃣ Marchés de prévision industrialisés
les marchés de prévision d'aujourd'hui chez @Polymarket et @Kalshi couvrent principalement de grands événements comme les élections, les grands événements sportifs, les résultats macro.
mais la plupart de la vérité du monde physique se trouve dans l'immense longue traîne des tournois scolaires locaux, des débats de petites villes, des événements qui ne sont que rarement enregistrés ou résolus numériquement.
avec la capture de médias vérifiables + l'arbitrage par agents, tout événement du monde physique peut désormais devenir un marché qui se résout de manière autonome 24/7, sans goulets d'étranglement humains.
les participants enregistrent des photos ou vidéos vérifiables (personne n'offre encore pour la vidéo à ma connaissance, espérons-le bientôt) comme preuve.
les agents-juge AI (sur eigencloud) utilisent l'inférence déterministe pour examiner, raisonner et résoudre les résultats de manière vérifiable.
chaque événement local devient un marché de vérité atomique.
c'est l'industrialisation des marchés de prévision : l'échelle de la découverte de la vérité à chaque coin de la réalité.
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le problème de la DARPA de 2009, "comment coordonner les humains pour obtenir la vérité", sera rejoué à l'ère agentique.
mais cette fois, les coordinateurs ne sont pas des humains.
ce sont des agents.



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