Blockchain und KI verbinden: Herausforderungen und Chancen in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und die Zukunft der AGI

Anfang Juli fand in Cannes die innovative Hack Seasons-Konferenz , die führende Technologen, Investoren und Entwickler zusammenbringt, um die sich entwickelnde Schnittstelle zwischen Blockchain und KI zu untersuchen. Eine der Hauptsitzungen des Tech Tracks, moderiert von Jay Z, Product Lead bei Nahezu KI , Experten einberufen, darunter Deil Gong ( Automaten ), Juan Bruce ( super netz ), Teana Baker-Taylor ( Venice ), Und Devansh Mehta ( Ethereum-Stiftung ), um die sichere Entwicklung privater KI zu diskutieren.

Das Panel begann mit weniger bekannten, aber praktisch wichtigen Erkenntnissen an der Schnittstelle von Blockchain und KI. Ein wichtiger Punkt war, dass moderne Verbrauchergeräte mittlerweile leistungsstark genug sind, um offene KI-Modelle lokal auszuführen und so private und dezentrale KI-Dienste zu ermöglichen, ohne dass Daten extern geteilt werden müssen. Mit der Weiterentwicklung der Hardware werden diese Funktionen voraussichtlich noch zugänglicher. Die Diskussionsteilnehmer wiesen auch auf ein weit verbreitetes Missverständnis hin: die Verwechslung von KI mit großen Sprachmodellen (LLMs). KI, so stellten sie fest, sei am effektivsten, wenn sie innerhalb eines klar definierten defiKontext und Perspektive. Eine weitere bemerkenswerte Erkenntnis war, dass KI die erste weit verbreitete Form des nichtdeterministischen Rechnens darstellt – im Gegensatz zu herkömmlicher Software liefert sie bei gleicher Eingabe nicht immer die gleiche Ausgabe. Diese Unvorhersehbarkeit erschwert Standard-Benchmarking, weshalb einige dezentrale Informationsmärkte (InfoFi) stattdessen auf KI-Systeme setzen.

Das Panel untersuchte auch technische Ansätze zur Sicherung von KI und verglich insbesondere Zero-Knowledge-Proofs (ZK) mit Trusted Execution Environments (TEE). Einige Redner argumentierten, dass sich diese Technologien ergänzen könnten – TEE biete zwar hardwarebasierte Sicherheit in Echtzeit, garantiere aber nicht automatisch Datenschutz. ZK-Proofs könnten langfristig nützlicher werden, bieten aber derzeit für einige Echtzeitanwendungen nicht die erforderliche Leistung. Beide Ansätze basieren letztlich auf der Hardwareentwicklung, und die Diskussionsteilnehmer betonten die Bedeutung der Zusammenarbeit mit Hardwareherstellern zur Unterstützung kryptografischer und KI-Systeme der nächsten Generation. Sie sprachen auch eine wachsende Frage an: Bleiben private Schlüssel im Kontext der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) sicher oder lernt KI letztendlich, sie zu extrahieren? Diese Frage ist der Kern der Schnittstelle zwischen KI und Kryptografie.

Ein weiterer Gesprächsschwerpunkt war die wachsende Kluft zwischen den angegebenen Datenschutzpräferenzen der Nutzer und ihrem tatsächlichen Verhalten. Die Diskussionsteilnehmer stellten fest, dass die meisten Nutzer derzeit wenig Wert auf Datenschutz legen und häufig sensible Informationen wie Standort und Zahlungen in sozialen Medien teilen. Durch den Zugriff auf solche Daten können LLMs mehr über die Nutzer erfahren, als diese bewusst über sich selbst wissen. Obwohl Datenschutz weiterhin ein kritisches Thema ist, waren sich die Diskussionsteilnehmer einig, dass er reibungslos in die Systeme integriert werden muss, um eine sinnvolle Akzeptanz zu erreichen. Regulierung wurde als potenziell hilfreich angesehen, insbesondere wenn sie die unkontrollierte Datenerfassung oder das unbefugte KI-Training durch große Plattformen einschränkt.

Die Diskussion drehte sich um die Sektoren, die am ehesten von privaten, sicheren KI-Technologien profitieren werden. Branchen wie Medizin, Versicherungen, E-Commerce, Recht und Kapitalallokation wurden aufgrund ihrer hohen Sensibilität für Datenschutz und Sicherheitsstandards als frühe Kandidaten hervorgehoben.

Die Diskussionsteilnehmer diskutierten auch, wie neue Projekte mithilfe von KI entwickelt werden. Dank Fortschritten im „Vibe Coding“ und der KI-gestützten Entwicklung können Teams nun schneller von der Idee zur Umsetzung gelangen. Entwickler setzen zunehmend auf On-Chain-KI-Anwendungen, die Berechnungen automatisch verifizieren können. Dies macht verifizierbare KI zu einem zentralen Schwerpunkt – der Schwerpunkt verlagert sich vom manuellen Aufbau ganzer Toolchains hin zur Bereitstellung nutzbarer, sicherer Anwendungen.

Das Panel schloss mit einer provokanten Frage: Wird sich AGI für Bitcoin entscheiden? Die Meinungen gingen auseinander. Einige argumentierten, AGI würde wahrscheinlich Stablecoins wegen der Transaktionsstabilität bevorzugen, während andere meinten, AGI könnte mit Bitcoin um Rechenressourcen konkurrieren – was möglicherweise zu einer Umverteilung der Mining-Energie für andere Rechenaufgaben führen würde. Es wurde auch anerkannt, dass AGI letztendlich von den Innovationen von Bitcoin profitieren könnte, da der breitere Kryptowährungssektor parallel zur KI reift.

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