L’IA a un rôle à jouer dans la détection des faux NFT

Au-delà de tout le bien que promet un Internet sans autorisation, il est également pratique pour quiconque de frapper librement des jetons non fongibles (NFT) piratés. Il existe en fait plus de 90 millions de fausses copies de NFT. Parce que dans un système sans autorisation, qu’est-ce qui empêche les mauvais acteurs de créer des copymints pour arnaquer les utilisateurs sans méfiance ou nuire à la réputation d’une marque ?

Seuls les 20 projets NFT les plus copiés représentent 8 millions de faux copies sur les places de marché NFT.

Source : Optic.xyz

Étant donné que les NFT n’ont de valeur qu’en raison de leur caractère unique, de tels imitateur Les NFT sont fondamentalement sans valeur pour les consommateurs. Ils impliquent un coût de réputation énorme en plus de la perte financière pour les acheteurs et les créateurs. Cela est particulièrement préjudiciable à une industrie naissante et émergente comme les NFT.

La « non fongibilité » et la rareté des actifs NFT sont essentielles à leur proposition de valeur. Ce sont les qualités qui amènent les adoptants de longue date dans ce domaine. Mais bien que le « jeton » en chaîne lui-même puisse être unique et non fongible, le contenu qui lui est mappé via des métadonnées peut être altéré, remplacé ou même supprimé. C’est l’un des principaux défis techniques auxquels sont confrontés les innovateurs NFT aujourd’hui.

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Il est maintenant évident que les marchés NFT doivent intensifier leurs efforts pour protéger les intérêts des consommateurs et des créateurs contre le copyminting, la falsification et les violations de la propriété intellectuelle.

Mais la grande question pour eux est : Comment protégez-vous les utilisateurs contre les copies tout en gardant intacte la philosophie d’un Internet sans autorisation et décentralisé ?

Le copyminting s’est développé parallèlement aux NFT

Le nombre de ventes de NFT a dépassé 101 millions en 2022, soit près de 67 % de plus qu’en 2021 malgré des tendances baissières généralisées. Le volume mensuel total des transactions NFT a atteint 1 milliard de dollars sur les marchés en janvier 2023, et le secteur est en passe de devenir un marché de 231 milliards de dollars d’ici 2030. Les dépôts de marques NFT ont également atteint de nouveaux sommets en 2022, illustrant davantage la croissance rapide du secteur. Mais la demande de NFT augmente non seulement parmi les utilisateurs, mais également parmi les acteurs malveillants.

Le copyminting est l’une des escroqueries les plus courantes impliquant des NFT. Cette méthode implique des attaquants trompant les acheteurs en leur faisant croire que leur collection est original. Alors qu’en réalité, ce n’est qu’une copie ou arnaque d’un autre NFT, bien que populaire. Par exemple, Bored Ape Yacht Club possède 10 000 NFT originaux et plus de 4 millions de NFT contrefaits.

Le plus souvent, les copymints apportent simplement des modifications mineures à la collection d’origine, telles que la mise en évidence, la mise en miroir, l’ajout de bordures et la pixellisation des originaux. Certaines autres méthodes incluent le redimensionnement, l’échange de couleurs et l’ajout de textes ou d’emojis non intégrés.

Les escrocs utilisent également souvent des filtres pour créer de faux NFT. Parfois, les copieurs mettent en place des répliques pixel à pixel à partir de comptes portant de fausses coches bleues et des copies non autorisées de logos de marque. Cela rend encore plus difficile pour les utilisateurs de différencier les collections originales des fausses.

Et avec des centaines de NFT répertoriés chaque jour sur les marchés, il devient de plus en plus difficile de les vérifier manuellement pour détecter les contrefaçons.

L’IA peut redonner authenticité et originalité aux NFT

Une façon d’interdire les fausses monnaies est de révoquer la nature « sans autorisation » d’une plate-forme NFT et de limiter les droits de frappe des NFT. Cependant, cela irait à l’encontre de la philosophie Web3, laissant les marchés NFT dans une situation difficile.

Les places de marché, les marques et les créateurs de NFT ont besoin de solutions capables de détecter efficacement les contrefaçons sans qu’il soit nécessaire de restreindre l’accès ou de contrôler ces plateformes. Les systèmes de reconnaissance de contenu et de détection de fraude basés sur l’intelligence artificielle font des merveilles à cette fin.

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Ils peuvent faire la distinction entre les originaux et les contrefaçons à des degrés impossibles à l’œil nu. En particulier avec le nombre toujours croissant de projets NFT, les modèles d’IA changent la donne en matière de lutte contre la contrefaçon. Ces solutions peuvent traiter des centaines de millions d’actifs par jour avec une précision de 99,9 %.

En fait, certains des plus grands marchés NFT – y compris OpenSea et Rarible – ont récemment commencé à utiliser des solutions d’IA pour aider à la détection de copymint en temps quasi réel. Cela signifie que les solutions d’IA peuvent évaluer les collections nouvelles et existantes pour un large éventail de paramètres. Sur la base des résultats, ils peuvent détecter des NFT potentiellement faux et soit les supprimer instantanément, soit informer les modérateurs du marché de prendre des mesures supplémentaires.

Bien que le copyminting trouble actuellement les parties prenantes du paysage NFT, des solutions innovantes comme celles-ci peuvent ouvrir la voie à un avenir meilleur. En reconnaissant les contrefaçons vis-à-vis des données immuables en chaîne des originaux, ils peuvent restaurer l’authenticité et originalité des NFT.

Cela contribuera grandement à renforcer la confiance des investisseurs, à attirer davantage de capitaux institutionnels et à renforcer l’adoption. Et ce sont parmi les atouts les plus précieux pour les NFT à mesure qu’ils deviennent une industrie grand public.

Andreï Doronichev est co-fondateur d’Optic, moteur de reconnaissance de contenu alimenté par l’IA. Il est passionné par la construction d’écosystèmes de créateurs numériques. Auparavant, il a été directeur de produit chez Google, où il a contribué au lancement de ses initiatives Metaverse, notamment AR, VR et Stadia, et a dirigé YouTube Mobile pour lancer ContentID.

Cet article est à des fins d’information générale et n’est pas destiné à être et ne doit pas être considéré comme un conseil juridique ou d’investissement. Les vues, pensées et opinions exprimées ici sont celles de l’auteur seul et ne reflètent pas ou ne représentent pas nécessairement les vues et opinions de Cointelegraph.

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