Erkundung der KI-Revolution in Web3: Dezentrale KI, Dateneigentum und der Weg in die Zukunft

Am 2. Mai war Dubai Gastgeber der Hack Seasons-Konferenz , wo führende Experten zusammenkamen, um zu untersuchen, wie die KI-Welle die Blockchain-Entwicklung und die Benutzerinteraktion verändert. Unter der Leitung von Tomer Sharoni, Mitgründer und CEO von Adressierbar , das Panel featured Branchenführer, darunter Evgeny Ponomarev von Fluence-Netzwerk , Mark Rydon von Aethir , Ramkumar aus Openledger und Michael Heinrich von 0G-Labore Die Diskussion befasste sich mit dem Aufstieg autonomer Agenten, KI-gestützter dezentraler Anwendungen (dApps) sowie Fortschritten in den Bereichen Sicherheit und Datenanalyse und verdeutlichte, wie KI Web3 Infrastruktur und Governance sowie die Untersuchung der zukünftigen Grenzen dieser Konvergenz.

Eine der zentralen Fragen war die derzeitige Dominanz zentralisierter KI-Modelle, die auf geschlossenen Daten, geschlossenen Rechenressourcen und eingeschränkten Anreizen beruhen. Die Referenten identifizierten Dezentralisierung als ein Mittel zur Überwindung dieser Einschränkungen. 

Sie identifizierten die wichtigsten Probleme der heutigen KI und betonten, dass Web3 können zur KI-Entwicklung beitragen, indem sie umfassendere Datenerfassungs- und Kennzeichnungsprozesse ermöglichen. Die Fähigkeit, viele Ressourcen zu sammeln und den Nutzern die Nutzung der benötigten Ressourcen zu ermöglichen, ist ein weiteres Problem, das Aufmerksamkeit erfordert. Die Verifizierbarkeit aller KI-Komponenten bringt ebenfalls Herausforderungen mit sich, ebenso wie die mangelnde Belohnung der Nutzer für die von ihnen bereitgestellten Daten. Kryptonative Anreize bieten hier die Möglichkeit, Mitwirkende transparent zu belohnen. Eine zentrale infrastrukturelle Herausforderung ist der eingeschränkte Zugriff auf GPUs, die zentralen KI-Engines. Dies unterstreicht die Dringlichkeit einer Demokratisierung des Rechenzugriffs, um eine breitere Beteiligung zu gewährleisten.

Dezentrale Infrastruktur als Weg zu transparenten, überprüfbaren und vertrauenswürdigen KI-Systemen

Die Wiederherstellung des Vertrauens in KI-Systeme ist ein weiteres zentrales Problem, insbesondere in einem Umfeld, in dem Entscheidungen zunehmend undurchsichtiger werden. Dezentralisierung schafft daher Transparenz sowohl hinsichtlich der Daten als auch des Modellverhaltens. 

Dezentrale Speicherebenen können beispielsweise die Datenherkunft ab dem Zeitpunkt des Eingangs der Informationen im System feststellen und ermöglichen es Nutzern, deren Ursprung und Änderungen nachzuverfolgen. Auf der operativen Seite bietet die Echtzeit-Modellanpassung durch Blockchain-basierte Anreiz- und Strafmechanismen – wie beispielsweise Slashing – einen Weg zur dynamischen Steuerung des KI-Verhaltens und schafft Systeme, die sowohl überprüfbar als auch anpassbar sind.

Die nächste Grenze der KI erschließen: Eigentum an dezentralen KI-Modellen

Ein weiterer wichtiger Diskussionspunkt war die Datenzuordnung und Qualitätssicherung. Während die meisten großen Sprachmodelle (LLMs) heute mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert werden, betonten die Diskussionsteilnehmer, dass die wertvollsten Datensätze bei Einzelpersonen und Unternehmen mit domänenspezifischem Wissen liegen.

Openledger beispielsweise ermöglicht es Einzelpersonen und Organisationen, maßgeschneiderte Modelle für Branchen wie das Gesundheitswesen und den E-Commerce zu erstellen, indem sie diese spezialisierten Datensätze nutzen. Ihr Framework ermöglicht es den Mitwirkenden, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten und gleichzeitig Zuordnung und Belohnungen zu erhalten. Openledger bietet insbesondere einen Mechanismus zur Nachverfolgung, welche Daten zu bestimmten KI-Ergebnissen beigetragen haben – ein Maß an Transparenz, das die meisten aktuellen LLMs nicht bieten.

Von der Automatisierung von On-Chain-Transaktionen bis zur Förderung kryptobasierter Volkswirtschaften: Was liegt vor uns?

Auf die Frage nach den interessantesten Ideen im KI-Bereich, die in naher Zukunft umgesetzt werden könnten, betonten die Redner das Potenzial des Einsatzes von KI-Agenten zur Übernahme einer Vielzahl menschlicher Aufgaben. Ein Beispiel hierfür waren KI-Alignment-Knoten, die als natürliche Polizei fungieren und Datenvergiftungen und Backdoor-Angriffe erkennen können. Darüber hinaus betonten die Diskussionsteilnehmer die Rolle der KI bei der Entlastung des Menschen von Routinearbeiten und der Steigerung der Effizienz.

Die Redner prognostizierten, dass innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre ein großer Anteil der On-Chain-Transaktionen von autonomen KI-Agenten ausgeführt werden könnte – eine besonders relevante Entwicklung für den Kryptowährungsbereich, der durch schnelle Spekulation und Handel gekennzeichnet ist.

Eine weitere bemerkenswerte Idee ist, dass KI zur Optimierung aller Bereiche eingesetzt werden könnte, von der Softwareentwicklung bis hin zum dezentralen Finanzwesen (DeFi) Strategien. Mit der Weiterentwicklung der KI wächst das Potenzial für völlig neue kryptobasierte Organisationen und Finanzmodelle, die auf von der KI selbst entwickelten und optimierten Algorithmen basieren. In diesem aufkommenden Paradigma könnten Kryptowährungen nicht nur als Spekulationsinstrumente, sondern auch als natives Kapital für die KI-gesteuerte Wirtschaft dienen.