Révolution de la gouvernance par l’IA dans Ethereum
Tomasz Stańczak dévoile un plan en cinq étapes pour une gouvernance d’Ethereum alimentée par des modèles de langage de grande taille (LLM), positionnant le réseau pour devancer ses concurrents dans la course à la blockchain propulsée par l’IA.
Introduction
La gouvernance d’Ethereum pourrait bientôt fonctionner grâce à l’intelligence artificielle. Un plan détaillé a été publié pour faire d’Ethereum la première blockchain dirigée par des modèles de langage de grande taille.
Les étapes du plan
La première étape consiste à confier aux agents d’IA le pouvoir de décision des opérateurs validateurs. Ces agents seraient responsables des approbations de mise à niveau du réseau et des réglages des paramètres. Cette évolution rappelle l’avantage précoce d’Ethereum en tant que première chaîne basée sur le mécanisme de preuve de travail.
La deuxième étape incite les auteurs des propositions d’amélioration d’Ethereum (EIP) à utiliser des LLM pour créer et soumettre leurs propositions. La troisième étape étend les outils d’examen par IA aux éditeurs d’EIP. Tous les développeurs principaux s’appuieraient ensuite sur les LLM pour modérer les réunions et voter sur l’inclusion des EIP.
Faciliter la participation de l’IA
La priorité est de garantir que la participation agentique dans la soumission des EIP fonctionne sans accroc. Les éditeurs d’EIP ont besoin d’outils appropriés pour l’examen par IA de toutes les propositions. Un système de modération en temps réel avec le soutien de l’IA est envisagé, permettant d’analyser le contenu des discussions et de proposer des suggestions en direct.
Le plan appelle également à la création d’une équipe de développement cross-client qui travaillerait exclusivement sur un code client généré par l’IA, construit uniquement à partir des spécifications, sans codage humain impliqué.
La vérification formelle au centre
Un tel client doit être entièrement vérifié formellement et couvert par des tests. Le développement se déroulerait en parallèle des bases de code existantes jusqu’à ce que la version générée par l’IA devienne canonique.
Ce plan traite la gouvernance par IA comme une mise à niveau d’infrastructure, et non comme une expérience. Les cinq étapes se construisent les unes sur les autres : les validateurs délèguent aux agents, les auteurs utilisent des LLM, les éditeurs examinent avec l’IA, les développeurs votent par le biais de LLM, et les équipes clientes génèrent automatiquement le code.
Implications et défis
Être le premier à réaliser une gouvernance alimentée par des LLM confère à Ethereum un avantage similaire à celui qu’offrait autrefois le mécanisme de preuve de travail. D’autres chaînes suivront, mais la spécification existante d’Ethereum et la transparence de sa gouvernance créent une barrière difficile à reproduire.
Cependant, le cadre en cinq étapes ne promet pas une exécution facile. La modération en temps réel des discussions techniques nécessite un traitement du langage naturel sophistiqué. La génération de code client formellement vérifié à partir des spécifications seules pousse les capacités actuelles de l’IA à leurs limites.
Conclusion
La proposition positionne l’IA non pas comme un remplacement du jugement humain, mais comme un outil pour une meilleure gouvernance à grande échelle. Les validateurs décident toujours d’accepter les recommandations des agents, les auteurs conçoivent encore les concepts d’EIP, et les éditeurs approuvent toujours les soumissions. Si ce plan réussit, la gouvernance d’Ethereum pourrait traiter les mises à jour plus rapidement tout en maintenant la décentralisation.
