Grayscale: In the AI era, how does Verschlüsselung make a big impact?

Ursprünglicher Autor: Will Ogden Moore

Ursprünglicher Text: Luffy, Voraussichtliche Nachrichten

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Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der vielversprechendsten neuen Technologien dieses Jahrhunderts, die das menschliche Produktivitätspotenzial vervielfachen und medizinische Durchbrüche vorantreiben könnte. Obwohl KI bereits auf dem Vormarsch ist, wird ihr Einfluss in Zukunft immer größer werden. PwC schätzt, dass sie bis 2030 zu einer riesigen Branche im Wert von 15 Billionen US-Dollar heranwachsen wird.

Allerdings steht diese vielversprechende Technologie auch vor Herausforderungen. Mit der zunehmenden Stärke der künstlichen Intelligenz wird die Branche immer stärker zentralisiert, und die Macht konzentriert sich in den Händen weniger Unternehmen, was eine potenzielle Bedrohung für die gesamte menschliche Gesellschaft darstellt. Krypto und ihre Dezentralisierung und transparenten Eigenschaften bieten jedoch potenzielle Lösungen für einige dieser Probleme.

Im Folgenden werden wir die Probleme untersuchen, die durch Zentralisierung verursacht werden, sowie wie Dezentralisierung und künstliche Intelligenz helfen können, einige dieser Probleme zu lösen. Wir werden auch das Schnittfeld zwischen Kryptowährung und künstlicher Intelligenz diskutieren und insbesondere auf Anwendungen der Verschlüsselung eingehen, bei denen erste Anzeichen für eine frühe Übernahme in diesem Bereich zu erkennen sind.

Probleme der zentralisierten Künstlichen Intelligenz

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz steht heute vor bestimmten Herausforderungen und Risiken. Die Netzwerkeffekte und der intensive Kapitalbedarf der künstlichen Intelligenz sind so signifikant, dass Entwickler außerhalb großer Technologieunternehmen wie kleine Unternehmen oder akademische Forscher entweder Schwierigkeiten haben, die für die Entwicklung erforderlichen Ressourcen zu erhalten, oder keine Möglichkeit zur Kommerzialisierung haben. Dies beschränkt den Gesamtwettbewerb und die Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Daher konzentriert sich die Auswirkung dieser Schlüsseltechnologie hauptsächlich auf einige wenige Unternehmen wie OpenAI und Google, was ernsthafte Fragen zur Governance der künstlichen Intelligenz aufwirft. Im Februar dieses Jahres zum Beispiel hat Googles KI-Bildgenerator Gemini rassistische Vorurteile und historische Fehler aufgedeckt. Darüber hinaus hat der sechsköpfige Verwaltungsrat im November letzten Jahres beschlossen, den CEO von OpenAI, Sam Altman, zu entlassen, was die Tatsache offenbart, dass diese Unternehmen von wenigen Personen kontrolliert werden.

Mit zunehmendem Einfluss und Bedeutung von künstlicher Intelligenz machen sich viele Menschen Sorgen, dass ein Unternehmen die Entscheidungsgewalt über KI-Modelle haben könnte, die einen enormen Einfluss auf die Gesellschaft haben. Es könnte Barrieren aufstellen, hinter verschlossenen Türen agieren oder die Modelle zu seinem eigenen Vorteil manipulieren.

Dezentralisierung Wie kann künstliche Intelligenz helfen

Dezentralisierung AI 是指利用区块链技术以提高透明度和可访问性的方式分配 AI 所有权和治理权。Grayscale Research 认为，Dezentralisierung AI 有潜力将这些重要决策从封闭的制度中解放出来，并交接到公众手中。

Die Blockchain-Technologie ermöglicht es Entwicklern, länger mit künstlicher Intelligenz in Kontakt zu treten und senkt die Hürden für unabhängige Entwickler bei der Entwicklung und Kommerzialisierung. Wir glauben, dass dies dazu beitragen kann, Innovation und Wettbewerb in der KI-Branche zu verbessern und eine gewisse Balance zwischen kleinen Unternehmen und Technologieriesen zu schaffen.

Darüber hinaus trägt die Dezentralisierung der KI zur Demokratisierung von KI-Investitionen bei. Derzeit gibt es neben einigen Tech-Aktien kaum andere Möglichkeiten, finanzielle Gewinne im Zusammenhang mit der Entwicklung von KI zu erzielen. Gleichzeitig werden große Mengen an Kapital in Start-ups und private Unternehmen im Bereich Privatverkauf investiert (2022: 47 Milliarden USD, 2023: 42 Milliarden USD). Daher können nur wenige Risikokapitalgeber und zugelassene Investoren von den finanziellen Gewinnen dieser Unternehmen profitieren. Im Vergleich dazu sind die Krypto-Vermögenswerte der dezentralisierten KI für alle gleich, und jeder kann einen Teil der zukünftigen KI besitzen.

Auf welchem Stand befindet sich die Entwicklung in diesem interdisziplinären Bereich?

Das Zusammenspiel von Krypto und künstlicher Intelligenz befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium, aber die Marktreaktionen sind vielversprechend. Bis Mai 2024 verzeichnete das Krypto-Portfolio (Anmerkung: Eine von Grayscale Research definierte Krypto-Asset-Krypto-Portfolio, das NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM und LTP umfasst) eine Rendite von 20%, was nur von Währungskonzepten übertroffen wurde (Abbildung 1). Darüber hinaus ist künstliche Intelligenz laut Datenanbieter Kaito derzeit das heißeste Thema in sozialen Medien im Vergleich zu anderen Themen wie DeFi, Layer 2, Memecoin und realen Vermögenswerten.

In letzter Zeit haben einige Prominente begonnen, sich diesem aufstrebenden interdisziplinären Bereich zuzuwenden und sich darauf zu konzentrieren, die Mängel der zentralisierten künstlichen Intelligenz zu lösen. Im März dieses Jahres verließ Emad Mostaque, der Gründer des bekannten künstlichen Intelligenzunternehmens Stability AI, das Unternehmen, um die Dezentralisierung der künstlichen Intelligenz zu erforschen, und erklärte: “Es ist an der Zeit, künstliche Intelligenz für die Dezentralisierung zu öffnen”. Der Krypto Unternehmer Erik Vorhees hat kürzlich Venice.ai eingeführt, einen auf Datenschutz ausgerichteten künstlichen Intelligenz-Dienst mit End-to-End-Verschlüsselungsfunktionen.

Abbildung 1: Die Leistung im Bereich Kryptowährung hat in diesem Jahr nahezu alle Krypto-Vermögenswerte übertroffen.

Wir können die Integration von Kryptowährung und künstlicher Intelligenz in drei Hauptunterkategorien unterteilen:

• Infrastrukturebene: Das Netzwerk, das AI-Entwicklungsgeschenke (z. B. NEAR, TAO, FET) bietet;
• Ressourcen für künstliche Intelligenz: Bereitstellung von wichtigen Ressourcen wie Berechnung, Speicherung, Daten usw. für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (z. B. RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);
• Lösung von AI-Problemen: Versuch, AI-bezogene Probleme wie den Aufstieg von Robotern und Fälschungen durch Tiefe sowie Modellvalidierung (z.B. WLD, TRAC, NUM) zu lösen.

Abbildung 2: Kartenbild des Projekts, das künstliche Intelligenz und Verschlüsselung verbindet, Quelle: Grayscale Investments

AI-Infrastrukturnetzwerk

Die erste Kategorie ist ein Netzwerk mit offener Architektur ohne Lizenz, das speziell für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz konzipiert wurde. Diese Netzwerke konzentrieren sich nicht auf ein bestimmtes AI-Produkt oder -Service, sondern schaffen eine grundlegende Infrastruktur und Anreizmechanismen für verschiedene AI-Anwendungen.

NEAR sticht in dieser Kategorie hervor und wurde von einem der Mitbegründer der ‘Transformer’-Architektur entwickelt, die Systeme wie ChatGPT unterstützt. Das Unternehmen hat jedoch kürzlich seine AI-Expertise genutzt und Ergebnisse bei der Entwicklung von ‘user-owned AI’ veröffentlicht, die von einer Entwicklungsabteilung unter der Leitung eines ehemaligen OpenAI-Forschungsingenieursberaters durchgeführt wurde. Im späten Juni 2024 startete Near ein AI-Inkubatorprogramm zur Entwicklung von Near-nativen Basismodellen, einer AI-Anwendungsdatenplattform, einem AI-Agenten-Framework und einem Computing-Marktplatz.

Bittensor ist ein weiteres beeindruckendes Beispiel. Bittensor ist eine Plattform, die die künstliche Intelligenzentwicklung mit TAO-Token wirtschaftlich fördert. Bittensor ist die zugrunde liegende Plattform für 38 Teilnetze, von denen jedes Teilnetz unterschiedliche Anwendungsfälle hat, wie z.B. Chatbots, Bildgenerierung, Finanzprognosen, Sprachübersetzung, Modelltraining, Speicherung und Berechnung. Das Bittensor-Netzwerk belohnt die besten Miner und Prüfer in jedem Teilnetz mit TAO-Token und bietet Entwicklern eine nicht genehmigungspflichtige API, um spezifische KI-Anwendungen zu erstellen.

Die AI-Infrastruktur-Netzwerke umfassen auch andere Protokolle wie Fetch.ai und Allora. Fetch.ai ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, komplexe AI-Assistenten (d.h. “AI-Agenten”) zu erstellen. Kürzlich fusionierte sie mit AGIX und OCEAN, was zu einem Gesamtwert von etwa 7,5 Milliarden US-Dollar führte. Ein weiteres ist das Allora-Netzwerk, das sich auf die Anwendung von AI im Finanzbereich konzentriert, einschließlich automatisierter Handelsstrategien für dezentrale Börsen und Vorhersagemärkte. Allora hat noch kein Token veröffentlicht und hat im Juni eine strategische Finanzierungsrunde in Höhe von insgesamt 35 Millionen US-Dollar abgeschlossen.

Bereitstellung von Ressourcen für KI

Die zweite Kategorie sind Projekte, die Ressourcen für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz in Form von Berechnung, Speicherung oder Daten bereitstellen.

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat eine beispiellose Nachfrage nach GPU-basierten Rechenressourcen geschaffen. Dezentralisierte GPU-Märkte wie Render (RNDR), Akash (AKT) und Livepeer (LPT) bieten Entwicklern von generativer KI, die für das Training von Modellen, die Inferenz von Modellen oder das Rendern von 3D-generierter KI-Berechnungen benötigen, ungenutzte GPU-Ressourcen an. Schätzungen zufolge bietet Render etwa 10.000 GPUs, vor allem für Künstler und generative KI, während Akash 400 GPUs für KI-Entwickler und Forscher bereitstellt. Gleichzeitig hat Livepeer kürzlich sein neues Teilnetz für KI angekündigt, das voraussichtlich im August 2024 Funktionen wie Text-to-Image, Text-to-Video und Image-to-Video umsetzen wird.

Neben dem Bedarf an massiven Berechnungen benötigen KI-Modelle auch eine große Menge an Daten. Daher steigt der Bedarf an Datenspeicherung stark an. Datenlagersysteme wie FIL (FIL) und Arweave (AR) können als Alternative dienen, um KI-Daten nicht auf zentralisierten AWS-Servern zu speichern. Diese Lösungen bieten nicht nur wirtschaftliche und skalierbare Speicherung, sondern verbessern auch die Sicherheit und Integrität der Daten, indem sie Einzelstörungen beseitigen und das Risiko von Datenlecks verringern.

Schließlich haben bestehende KI-Dienste wie OpenAI und Gemini über Bing und Google Zugriff auf Echtzeitdaten. Dadurch sind alle anderen KI-Entwickler außerhalb der Technologieriesen im Nachteil. Grass und Masa (MASA) Data Scraping Services können jedoch eine faire Wettbewerbsumgebung schaffen, indem sie es Einzelpersonen ermöglichen, ihre Anwendungsdaten für das Training von KI-Modellen kommerziell zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle und Privatsphäre über ihre persönlichen Daten zu behalten.

AI-relevante Probleme lösen

Ein großes Problem, das durch künstliche Intelligenz verstärkt wird, ist die Ausbreitung von Robotern und Falschinformationen. Durch künstliche Intelligenz generierte gefälschte Inhalte haben bereits Auswirkungen auf Präsidentschaftswahlen in Indien und Europa gehabt, und Experten sind ‘sehr besorgt’, dass zukünftige Präsidentschaftswahlen von einer ‘Falschinformationen-Flut’ getrieben werden, die durch gefälschte Inhalte verursacht wird. Projekte, die darauf abzielen, mit gefälschten Inhalten umzugehen, indem sie verifizierbare Quellen bereitstellen, umfassen Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) und Story Protocol. Darüber hinaus versucht Worldcoin (WLD), das Problem mit Robotern durch eine einzigartige biometrische Technologie zu lösen, die die Menschlichkeit einer Person nachweist.

Ein weiteres Risiko der künstlichen Intelligenz besteht darin, das Vertrauen in das Modell selbst zu gewährleisten. Wie können wir sicher sein, dass die erhaltenen KI-Ergebnisse nicht manipuliert oder beeinflusst wurden? Derzeit arbeiten verschiedene Protokolle, darunter Modulus Labs und Zama, daran, dieses Problem mithilfe von Kryptographie, Zero-Knowledge-Succinct-Non-interactive Arguments of Knowledge (zk-SNARKs) und vollständig homomorpher Verschlüsselung (FHE) zu lösen.

Fazit

Obwohl diese Krypto-Vermögenswerte in der Dezentralisierung bereits erste Fortschritte gemacht haben, befinden wir uns immer noch in den frühen Phasen dieses interdisziplinären Bereichs. Anfang dieses Jahres sagte der bekannte Risikokapitalgeber Fred Wilson, dass Kryptowährung und KI zwei Seiten derselben Medaille sind und dass Web3 uns dabei helfen wird, KI zu vertrauen. Da die KI-Branche immer reifer wird, glaubt Grayscale Research, dass diese Verschlüsselungsanwendungsfälle im Zusammenhang mit KI immer wichtiger werden und dass diese beiden schnell wachsenden Technologien sich gegenseitig unterstützen und gemeinsam entwickeln könnten.

Viele Anzeichen deuten darauf hin, dass das Zeitalter der künstlichen Intelligenz bevorsteht, was weitreichende Auswirkungen haben wird, sowohl positive als auch negative. Durch die Nutzung der Eigenschaften der Blockchain-Technologie glauben wir, dass Kryptowährung letztendlich dazu beitragen kann, einige der Gefahren der künstlichen Intelligenz zu mildern.

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