Der renommierte Harvard-Psychologe B.F. Skinner meinte einst, das „wirkliche Problem sei nicht, ob Maschinen denken, sondern ob Menschen es tun“. Diese geistreiche Beobachtung unterstreicht einen einst entscheidenden Punkt: dass unser Vertrauen in die Technologie von menschlichem Urteilsvermögen abhängt. Wir sollten uns nicht über die maschinelle Intelligenz Sorgen machen, sondern über die Weisheit und Verantwortung derer, die sie kontrollieren. Zumindest war das der Fall.

Angesichts der Tatsache, dass Software wie ChatGPT heute ein fester Bestandteil des Arbeitslebens vieler Menschen ist, erscheint Skinners Erkenntnis beinahe altmodisch. Der kometenhafte Aufstieg von KI-Agenten – Software-Entitäten, die ihre Umgebung wahrnehmen und Maßnahmen ergreifen können, um bestimmte Ziele zu erreichen – hat das Paradigma grundlegend verändert. Diese digitalen Assistenten, die aus dem Boom der Verbraucher-KI der frühen 2020er Jahre hervorgegangen sind, durchdringen heute unser digitales Leben und übernehmen Aufgaben von der Terminplanung bis hin zur Investitionsentscheidung.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten unterscheiden sich in ihrer Fähigkeit zum autonomen Handeln erheblich von großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT. Während LLMs hauptsächlich Text verarbeiten und generieren, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Agenten kombinieren verschiedene KI-Technologien, darunter natürliche Sprachverarbeitung, Computervision und bestärkendes Lernen, sodass sie sich anpassen und aus ihren Erfahrungen lernen können.

Doch mit der zunehmenden Verbreitung und Weiterentwicklung von KI-Agenten wächst auch ein nagendes Unbehagen. Können wir diesen digitalen Entitäten jemals wirklich vertrauen? Die Frage ist alles andere als akademisch. KI-Agenten agieren in komplexen Umgebungen und treffen Entscheidungen auf der Grundlage riesiger Datensätze und komplizierter Algorithmen, die selbst ihre Entwickler nur schwer vollständig verstehen. Diese inhärente Intransparenz führt zu Misstrauen. Wenn ein KI-Agent eine medizinische Behandlung empfiehlt oder Markttrends vorhersagt, wie können wir uns dann der Gründe für seine Entscheidungen sicher sein?

Die Folgen eines fehlgeleiteten Vertrauens in KI-Agenten könnten verheerend sein. Stellen Sie sich einen KI-gestützten Finanzberater vor, der aufgrund eines falsch interpretierten Datenpunkts versehentlich die Märkte zum Absturz bringt, oder eine KI im Gesundheitswesen, die auf der Grundlage verzerrter Trainingsdaten falsche Behandlungen empfiehlt. Das Schadenspotenzial ist nicht auf einzelne Sektoren beschränkt; da KI-Agenten immer stärker in unser tägliches Leben integriert werden, wächst ihr Einfluss exponentiell. Ein Fehltritt könnte sich auf die gesamte Gesellschaft auswirken und alles von der Privatsphäre bis zur Weltwirtschaft beeinflussen.

Im Zentrum dieses Vertrauensdefizits steht ein grundlegendes Problem: die Zentralisierung. Die Entwicklung und der Einsatz von KI-Modellen liegen weitgehend in der Verantwortung einer Handvoll Technologiegiganten. Diese zentralisierten KI-Modelle funktionieren wie Black Boxes, ihre Entscheidungsprozesse sind der öffentlichen Kontrolle entzogen. Dieser Mangel an Transparenz macht es praktisch unmöglich, ihren Entscheidungen bei Operationen mit hohem Einsatz zu vertrauen. Wie können wir uns darauf verlassen, dass ein KI-Agent wichtige Entscheidungen trifft, wenn wir seine Argumentation weder verstehen noch überprüfen können?

Dezentralisierung als Antwort

Es gibt jedoch eine Lösung für diese Bedenken: dezentrale KI. Ein Paradigma, das einen Weg zu transparenteren und vertrauenswürdigeren KI-Agenten bietet. Dieser Ansatz nutzt die Stärken der Blockchain-Technologie und anderer dezentraler Systeme, um KI-Modelle zu erstellen, die nicht nur leistungsstark, sondern auch rechenschaftspflichtig sind.

Die Werkzeuge, um Vertrauen in KI-Agenten aufzubauen, sind bereits vorhanden. Blockchains können verifizierbare Berechnungen ermöglichen und so sicherstellen, dass KI-Aktionen überprüfbar und nachvollziehbar sind. Jede Entscheidung, die ein KI-Agent trifft, könnte in einem öffentlichen Hauptbuch aufgezeichnet werden, was eine beispiellose Transparenz ermöglicht. Gleichzeitig können fortschrittliche kryptografische Techniken wie Trusted Execution Environment Machine Learning (TeeML) sensible Daten schützen und die Modellintegrität aufrechterhalten, wodurch sowohl Transparenz als auch Datenschutz erreicht werden.

Da KI-Agenten zunehmend neben oder direkt auf öffentlichen Blockchains operieren, wird das Konzept der Verifizierbarkeit von entscheidender Bedeutung. Traditionelle KI-Modelle haben möglicherweise Schwierigkeiten, die Integrität ihrer Operationen zu beweisen, aber Blockchain-basierte KI-Agenten können kryptografische Garantien für ihr Verhalten bieten. Diese Verifizierbarkeit ist nicht nur eine technische Feinheit; sie ist eine grundlegende Voraussetzung für Vertrauen in Umgebungen, in denen viel auf dem Spiel steht.

Vertrauliche Computertechniken, insbesondere vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen (Trusted Execution Environments, TEEs), bieten eine wichtige Sicherheitsebene. TEEs bieten eine sichere Enklave, in der KI-Berechnungen abgeschottet von potenziellen Störungen stattfinden können. Diese Technologie stellt sicher, dass selbst die Betreiber des KI-Systems den Entscheidungsprozess des Agenten nicht manipulieren oder ausspionieren können, was das Vertrauen weiter stärkt.

Frameworks wie die Runtime Off-chain Logic (ROFL) des Oasis Network stellen den neuesten Stand dieses Ansatzes dar und ermöglichen eine nahtlose Integration überprüfbarer KI-Berechnungen mit On-Chain-Überprüfbarkeit und Transparenz. Solche Innovationen erweitern die Möglichkeiten für KI-gesteuerte Anwendungen und gewährleisten gleichzeitig höchste Standards in Bezug auf Vertrauen und Transparenz.

Auf dem Weg in eine vertrauenswürdige KI-Zukunft

Der Weg zu vertrauenswürdigen KI-Agenten ist nicht ohne Herausforderungen. Es bleiben technische Hürden, und die flächendeckende Einführung dezentralisierter KI-Systeme erfordert eine Änderung sowohl der Branchenpraktiken als auch des öffentlichen Verständnisses. Die potenziellen Vorteile sind jedoch immens. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der KI-Agenten kritische Entscheidungen mit voller Transparenz treffen, in der ihre Aktionen von jedem überprüft und geprüft werden können und in der die Macht der künstlichen Intelligenz verteilt und nicht in den Händen einiger weniger Unternehmen konzentriert ist.

Es besteht auch die Chance, ein erhebliches Wirtschaftswachstum zu erzielen. Eine Studie aus Peking aus dem Jahr 2023 ergab, dass eine Steigerung der KI-Durchdringung um 1 % zu einer Steigerung der Gesamtfaktorproduktivität (TFP) um 14,2 % führt. Die meisten Studien zur KI-Produktivität konzentrieren sich jedoch auf allgemeine LLMs, nicht auf KI-Agenten. Autonome KI-Agenten, die mehrere Aufgaben unabhängig voneinander ausführen können, könnten möglicherweise zu größeren Produktivitätsgewinnen führen. Vertrauenswürdige und überprüfbare KI-Agenten wären wahrscheinlich sogar noch effektiver.

Vielleicht ist es an der Zeit, Skinners berühmtes Zitat zu aktualisieren. Das eigentliche Problem ist nicht mehr, ob Maschinen denken, sondern ob wir ihren Gedanken vertrauen können. Mit dezentraler KI und Blockchain haben wir die Werkzeuge, um dieses Vertrauen aufzubauen. Die Frage ist nun, ob wir die Weisheit haben, sie zu nutzen.

Hinweis: Die in dieser Kolumne geäußerten Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten von CoinDesk, Inc. oder seinen Eigentümern und verbundenen Unternehmen wider.