Ursprünglicher Autor: Will Ogden Moore

Originalzusammenstellung: Ruffy, Foresight News

Verwandte Lektüre:

„Die KI-Welle schlägt erneut zu, ein Artikel, der eine Bilanz der Grayscale-KI-Fonds-Positionsprojekte zieht“

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der vielversprechendsten neuen Technologien dieses Jahrhunderts und verspricht, die menschliche Produktivität exponentiell zu steigern und medizinische Durchbrüche voranzutreiben. Auch wenn sich die künstliche Intelligenz bereits einen Namen gemacht hat, wird ihr Einfluss in Zukunft noch größer werden. PricewaterhouseCoopers schätzt, dass sich die Branche bis 2030 zu einer riesigen 15-Billionen-Dollar-Industrie entwickeln wird.

Allerdings steht diese vielversprechende Technologie auch vor Herausforderungen. Da die Technologie der künstlichen Intelligenz immer leistungsfähiger wird, ist die Branche der künstlichen Intelligenz stark zentralisiert, wobei die Macht in den Händen einiger weniger Unternehmen konzentriert ist, was eine potenzielle Bedrohung für die gesamte menschliche Gesellschaft darstellt. Künstliche Intelligenz wirft auch ernsthafte Bedenken hinsichtlich Deepfakes, Voreingenommenheit und Datenschutzrisiken auf. Glücklicherweise bieten Kryptowährungen und ihre dezentralen und transparenten Eigenschaften potenzielle Lösungen für einige dieser Probleme.

Im Folgenden untersuchen wir die durch die Zentralisierung verursachten Probleme und wie dezentrale KI zur Lösung einiger dieser Probleme beitragen kann. Außerdem diskutieren wir die aktuelle Schnittstelle zwischen Kryptowährung und KI und heben Kryptoanwendungen in diesem Bereich hervor, die Anzeichen einer frühen Einführung zeigen.

Probleme mit zentralisierter künstlicher Intelligenz

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz steht heute vor gewissen Herausforderungen und Risiken. Die Netzwerkeffekte und der hohe Kapitalbedarf von KI sind so bedeutend, dass KI-Entwickler außerhalb großer Technologieunternehmen, wie etwa kleinere Unternehmen oder akademische Forscher, entweder Schwierigkeiten haben, die für die Entwicklung oder Kommerzialisierung erforderlichen Ressourcen zu erhalten. Dies schränkt den allgemeinen Wettbewerb und die Innovation in der KI ein.

Infolgedessen konzentriert sich der Einfluss auf diese entscheidende Technologie in den Händen einiger weniger Unternehmen wie OpenAI und Google, was ernsthafte Fragen zur Governance der KI aufwirft. Im Februar beispielsweise deckte Googles Bildgenerator Gemini mit künstlicher Intelligenz rassistische Vorurteile und historische Ungenauigkeiten auf. Darüber hinaus hat die Entscheidung des sechsköpfigen Vorstands im vergangenen November, OpenAI-CEO Sam Altman zu entlassen, die Tatsache offengelegt, dass eine Handvoll Leute diese Unternehmen kontrollieren.

Da KI an Einfluss und Bedeutung zunimmt, befürchten viele, dass ein Unternehmen die Kontrolle über die Entscheidungsfindung über KI-Modelle erlangen könnte, die enorme Auswirkungen auf die Gesellschaft haben könnten, indem es Leitplanken errichtet, hinter verschlossenen Türen agiert oder die Modelle manipuliert, um Gewinn zu machen.

Wie dezentrale KI helfen kann

Unter dezentraler KI versteht man den Einsatz der Blockchain-Technologie, um den Besitz und die Steuerung von KI so zu verteilen, dass Transparenz und Zugänglichkeit erhöht werden. Grayscale Research glaubt, dass dezentrale KI das Potenzial hat, diese wichtigen Entscheidungen aus geschlossenen Systemen zu lösen und sie in die Hände der Öffentlichkeit zu legen.

Die Blockchain-Technologie kann Entwicklern einen besseren Zugang zu künstlicher Intelligenz ermöglichen und die Hürde für die Entwicklung und Kommerzialisierung durch unabhängige Entwickler senken. Wir glauben, dass dies dazu beitragen kann, Innovation und Wettbewerb in der KI-Branche zu verbessern und ein gewisses Gleichgewicht zwischen kleinen Unternehmen und Technologieriesen zu erreichen.

Darüber hinaus trägt die dezentrale KI dazu bei, Investitionen in KI zu demokratisieren. Derzeit gibt es außer einer Handvoll Technologieaktien nur wenige andere Möglichkeiten, mit KI-Entwicklungen finanzielle Gewinne zu erzielen. Gleichzeitig wurden erhebliche Mengen an Private-Equity-Kapital für KI-Start-ups und Privatunternehmen bereitgestellt (47 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022, 42 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023). Daher hat nur eine kleine Gruppe von Risikokapitalgebern und akkreditierten Investoren Zugang zu den finanziellen Vorteilen dieser Unternehmen. Im Gegensatz dazu sind dezentrale KI-Kryptoassets für alle gleich und jeder kann einen Teil der KI-Zukunft besitzen.

Wie weit hat sich dieses gegenseitige Befruchtungsfeld entwickelt?

Die Schnittstelle zwischen Kryptowährung und künstlicher Intelligenz befindet sich noch im Anfangsstadium, aber die Marktreaktion war ermutigend. Ab Mai 2024 sind KI-Konzept-Krypto-Assets (Hinweis: Ein von Grayscale Research definiertes Kryptowährungs-Investitionsportfolio, einschließlich NEAR, FET, RNDR, FIL, TAO, THETA, AKT, AGIX, WLD, AIOZ, TFUEL, GLM, PRIME, OCEAN, ARKM und LTP.) weisen eine Rendite von 20 % auf und liegen damit hinter der Währungskonzeptkategorie an zweiter Stelle (Abbildung 1). Darüber hinaus ist künstliche Intelligenz laut Datenanbieter Kaito im Vergleich zu anderen Themen wie DeFi, Layer 2, Memecoin und realen Vermögenswerten derzeit das heißeste „Narrativ“ auf sozialen Plattformen.

In jüngster Zeit haben eine Reihe prominenter Persönlichkeiten begonnen, sich dieser entstehenden Schnittstelle zuzuwenden und daran zu arbeiten, die Mängel der zentralisierten künstlichen Intelligenz zu beheben. Im März dieses Jahres verließ Emad Mostaque, der Gründer des bekannten Unternehmens für künstliche Intelligenz, Stability AI, das Unternehmen, um dezentrale künstliche Intelligenz zu erforschen. Er sagte, dass „es an der Zeit ist, künstliche Intelligenz offen und dezentral zu gestalten“. Der Kryptowährungsunternehmer Erik Vorhees hat kürzlich Venice.ai gestartet, einen datenschutzorientierten KI-Dienst mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung.

Abbildung 1: Der KI-Bereich hat in diesem Jahr bisher fast alle Kryptowährungssegmente übertroffen

Wir können die Konvergenz von Kryptowährung und künstlicher Intelligenz in drei Hauptunterkategorien einteilen:

• Infrastrukturschicht: das Netzwerk, das eine Plattform für die KI-Entwicklung bereitstellt (z. B. NEAR, TAO, FET);

• Erforderliche Ressourcen für künstliche Intelligenz: Bereitstellung von Rechen-, Speicher-, Daten- und anderen wichtigen Ressourcen, die für die Entwicklung künstlicher Intelligenz erforderlich sind (wie RNDR, AKT, LPT, FIL, AR, MASA);

• KI-Probleme lösen: Versuchen, KI-bezogene Probleme zu lösen, wie etwa die Zunahme von Bots und Deepfakes und die Modellvalidierung (z. B. WLD, TRAC, NUM).

Abbildung 2: Projektlayout, das künstliche Intelligenz und Kryptowährung integriert, Quelle: Grayscale Investments

KI-Infrastrukturnetzwerk

Das erste ist ein Netzwerk, das eine erlaubnislose, offene Architektur bietet, die speziell für die KI-Entwicklung entwickelt wurde. Diese Netzwerke konzentrieren sich nicht auf ein KI-Produkt oder eine KI-Dienstleistung, sondern schaffen die zugrunde liegende Infrastruktur und Anreizmechanismen für eine Vielzahl von KI-Anwendungen.

NEAR sticht in dieser Kategorie heraus, da sein Gründer einer der Mitautoren der „Transformer“-Architektur ist, die KI-Systeme wie ChatGPT antreibt. Allerdings nutzte das Unternehmen kürzlich seine KI-Expertise, um die Ergebnisse seiner Bemühungen zur Entwicklung „benutzereigener KI“ durch eine Forschungs- und Entwicklungsabteilung unter der Leitung eines ehemaligen OpenAI-Forschungsingenieursberaters vorzustellen. Ende Juni 2024 startete Near ein KI-Inkubatorprogramm zur Entwicklung des nativen Basismodells, der KI-Anwendungsdatenplattform, des KI-Agenten-Frameworks und des Computermarktplatzes von Near.

Bittensor ist ein weiteres überzeugendes Beispiel. Bittensor ist eine Plattform, die die Entwicklung künstlicher Intelligenz mithilfe von TAO-Tokens wirtschaftlich fördert. Bittensor ist die zugrunde liegende Plattform für 38 Subnetzwerke mit jeweils unterschiedlichen Anwendungsfällen wie Chatbots, Bildgenerierung, Finanzprognosen, Sprachübersetzung, Modelltraining, Speicherung und Berechnung. Das Bittensor-Netzwerk belohnt die leistungsstärksten Miner und Validatoren in jedem Subnetz mit TAO-Tokens und stellt Entwicklern eine erlaubnislose API zur Verfügung, um Entwickler bei der Erstellung spezifischer Anwendungen für künstliche Intelligenz zu unterstützen.

Das KI-Infrastrukturnetzwerk umfasst auch andere Protokolle wie Fetch.ai und Allora. Fetch.ai, eine Plattform für Entwickler zur Erstellung komplexer KI-Assistenten (bekannt als „KI-Agenten“), wurde kürzlich mit AGIX und OCEAN fusioniert und hat einen Gesamtwert von etwa 7,5 Milliarden US-Dollar. Das andere ist das Allora-Netzwerk, eine Plattform, die sich auf die Anwendung von KI im Finanzwesen konzentriert, einschließlich dezentraler Börsen und automatisierter Handelsstrategien für Prognosemärkte. Allora, das noch keinen Token auf den Markt gebracht hat, hat im Juni eine strategische Finanzierungsrunde gestartet, wodurch sich die Gesamtfinanzierung auf 35 Millionen US-Dollar erhöhte.

Stellen Sie die für KI benötigten Ressourcen bereit

Die zweite Kategorie umfasst Projekte, die die für die Entwicklung künstlicher Intelligenz benötigten Ressourcen in Form von Computern, Speicher oder Daten bereitstellen.

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat zu einer beispiellosen Nachfrage nach Rechenressourcen in Form von GPUs geführt. Dezentrale GPU-Marktplätze wie Render (RNDR), Akash (AKT) und Livepeer (LPT) bieten Entwicklern, die Rechenleistung für Modelltraining, Modellinferenz oder das Rendern generativer 3D-KI benötigen, einen Vorrat an ungenutzten GPUs. Render bietet schätzungsweise rund 10.000 GPUs, die sich auf Künstler und generative KI konzentrieren, während Akash 400 GPUs anbietet, die sich auf KI-Entwickler und -Forscher konzentrieren. Unterdessen kündigte Livepeer kürzlich Pläne für sein neues KI-Subnetz an, die darauf abzielen, die Text-zu-Bild-, Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Funktionen bis August 2024 zu vervollständigen.

KI-Modelle sind nicht nur rechenintensiv, sondern erfordern auch große Datenmengen. Dadurch ist der Bedarf an Datenspeicherung deutlich gestiegen. Datenspeicherlösungen wie Filecoin (FIL) und Arweave (AR) können als Alternativen zur Speicherung von KI-Daten auf zentralen AWS-Servern dienen. Diese Lösungen bieten nicht nur kostengünstige und skalierbare Speicherung, sondern verbessern auch die Datensicherheit und -integrität, indem sie Single Points of Failure eliminieren und das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern.

Schließlich bieten bestehende KI-Dienste wie OpenAI und Gemini kontinuierlichen Zugriff auf Echtzeitdaten über Bing bzw. Google Search. Dies benachteiligt alle anderen KI-Modellentwickler außerhalb der Technologiegiganten. Daten-Scraping-Dienste wie Grass und Masa (MASA) können jedoch dazu beitragen, gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen, da sie es Einzelpersonen ermöglichen, ihre Anwendungsdaten zu monetarisieren, indem sie sie für das Training von KI-Modellen verwenden, während sie gleichzeitig die Kontrolle und den Datenschutz über ihre persönlichen Daten behalten.

Lösen Sie KI-bezogene Probleme

Die dritte Kategorie umfasst Projekte, die versuchen, Probleme im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu lösen, einschließlich der Verbreitung von Cyberbots und Deepfakes.

Ein großes Problem, das durch künstliche Intelligenz verschärft wird, ist die Verbreitung von Bots und Desinformation. KI-generierte Deepfakes haben bereits Auswirkungen auf Präsidentschaftswahlen in Indien und Europa, wobei Experten „große Angst“ haben, dass der bevorstehende Präsidentschaftswahlkampf in einen „Tsunami der Desinformation“ gestürzt wird, der durch Deepfakes ausgelöst wird. Zu den Projekten, die durch die Etablierung überprüfbarer Inhaltsquellen zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Deepfakes beitragen möchten, gehören Origin Trail (TRAC), Numbers Protocol (NUM) und Story Protocol. Darüber hinaus versucht Worldcoin (WLD), das Bot-Problem durch den Einsatz einzigartiger biometrischer Technologie anzugehen, um die Menschlichkeit einer Person nachzuweisen.

Ein weiteres Risiko bei KI besteht darin, das Vertrauen in das Modell selbst sicherzustellen. Wie können wir darauf vertrauen, dass die KI-Ergebnisse, die wir erhalten, nicht manipuliert oder manipuliert wurden? Derzeit arbeiten mehrere Protokolle daran, dieses Problem durch Kryptografie, wissensfreie Beweise und vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) zu lösen, darunter Modulus Labs und Zama.

abschließend

Obwohl bei diesen dezentralen KI-Ressourcen erste Fortschritte erzielt wurden, befinden wir uns noch im Anfangsstadium dieser Überschneidung. Zu Beginn dieses Jahres sagte der berühmte Risikokapitalgeber Fred Wilson, dass künstliche Intelligenz und Kryptowährung „zwei Seiten derselben Medaille“ seien und „Web3 uns helfen wird, künstlicher Intelligenz zu vertrauen.“ Da die KI-Branche weiter reift, geht Grayscale Research davon aus, dass diese KI-bezogenen Verschlüsselungsanwendungsfälle immer wichtiger werden und dass diese beiden sich schnell entwickelnden Technologien das Potenzial haben, sich gegenseitig zu unterstützen und gemeinsam zu entwickeln.

Es gibt viele Anzeichen dafür, dass das Zeitalter der künstlichen Intelligenz bevorsteht, das weitreichende Auswirkungen haben wird, sowohl positive als auch negative. Durch die Nutzung der Eigenschaften der Blockchain-Technologie glauben wir, dass Kryptowährungen letztendlich dazu beitragen können, einige der Gefahren, die von künstlicher Intelligenz ausgehen, zu mindern.

Ursprünglicher Link