„Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, besteht darin, sie zu erfinden.“
Künstliche Intelligenz hat im letzten Jahrzehnt ein explosives Wachstum erlebt – sie hat einen Paradigmenwechsel in der Industrie herbeigeführt und den Alltag revolutioniert. Doch dieser Fortschritt bringt ein bemerkenswertes Problem mit sich: Zu viel Kontrolle liegt in den Händen einiger weniger großer Akteure – darunter Google, Microsoft und OpenAI.
Das größte Hindernis ist die Verfügbarkeit privater Daten für die Entwicklung und das Training neuer KI-Modelle.
Lord Acton bemerkte einst: „Macht korrumpiert, und absolute Macht korrumpiert absolut.“ Angesichts der heutigen KI ist diese Vorstellung heute so aktuell wie nie zuvor.
Dieser enge Griff auf das Training von KI-Modellen durch einige wenige auf der Grundlage privat gehaltener Daten bringt erhebliche Nachteile mit sich. Dezentrale KI bietet einen Weg nach vorn, da dieser Ansatz Raum für vielfältigere Innovationen schafft und gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz gewährleistet.
In diesem Artikel erkunden wir die aufkommende Welt der dezentralen KI, die Technologien, die sie antreiben, und wie das Data3-Netzwerk diese Vision in die Realität umsetzt.
Das Problem mit zentralisierter KI: Macht und Fallstricke
Im Jahr 2023 wurde der globale KI-Markt auf 638,23 Milliarden US-Dollar geschätzt, wobei der Löwenanteil fest in den Händen der großen Technologieunternehmen liegt, die ein geschlossenes Ökosystem bilden. Diese Organisationen haben etwas geschaffen, das man nur als „Walled Garden“ bezeichnen kann, wo der Zugang zu erstklassigen Daten und hochmoderner Infrastruktur auf einige wenige beschränkt ist.
Der Artikel von DroomDroom zum transformativen Potenzial der KI in der Kryptoindustrie konzentriert sich auf Marktprognosen, Sicherheit und Verbesserungen bei Smart Contracts.
Ben Goertzel, ein renommierter KI-Forscher, warnt: „Das Potenzial der KI, der Menschheit zu nützen, sollte nicht durch Monopole eingeschränkt werden, die wichtige Ressourcen kontrollieren.“
Zentralisierte KI-Modelle wie GPT-4 von OpenAI und PaLM von Google mögen in ihren Fähigkeiten beeindruckend sein, sie unterstreichen jedoch mehrere kritische Einschränkungen, die die Zukunft der KI behindern könnten.
1. Datenmonopol und Datenschutzprobleme
Das vielleicht größte Hindernis ist die Zentralisierung der Daten. Erstaunlicherweise befinden sich 90 % der weltweiten Daten in privater Hand von Unternehmen, wodurch kleinere Entwickler und Organisationen keinen Zugriff auf das haben, was sie für die Entwicklung fortschrittlicher KI benötigen.
Weltweite durchschnittliche Gesamtkosten von Datenschutzverletzungen von 2018 bis 2024.
Gleichzeitig sind Datenschutzbedenken groß. Angesichts der riesigen Datenmengen, die zum Trainieren von KI-Modellen gesammelt werden, ist es keine Überraschung, dass 92 % der Amerikaner Bedenken darüber geäußert haben, wie ihre persönlichen Daten verwendet werden. Die Kosten von Datenschutzverletzungen – die derzeit durchschnittlich 4,88 Millionen US-Dollar pro Vorfall betragen – verstärken das wachsende Misstrauen gegenüber zentralisierten Systemen nur noch.
2. Voreingenommenheit und ethische Dilemmata
Zentralisierte KI-Systeme erben außerdem die Verzerrungen der Datensätze, auf die sie sich stützen. Im Gesundheitswesen haben KI-Modelle rassistische Vorurteile gezeigt, was zu ungenauen Diagnosen bei Minderheiten führt.
Ohne klare Transparenz hinsichtlich der Beschaffung und Verwendung dieser Daten bleibt die Beseitigung dieser Verzerrungen eine gewaltige Herausforderung.
Dies untergräbt nicht nur das Vertrauen, sondern bedroht auch die ethischen Grundlagen der KI in Branchen, die direkte Auswirkungen auf Menschenleben haben.
3. Die Grenzen öffentlicher Daten
Auch die Einschränkungen öffentlicher Datensätze werden immer deutlicher. Wenn öffentliche Daten übermäßig genutzt werden und veralten, kann sich die Qualität von KI-Modellen verschlechtern.
Der Rückgriff auf synthetische Daten als Ersatz könnte zu einem „Modellkollaps“ führen, bei dem KI-Systeme Schwierigkeiten haben, die Bedingungen der realen Welt widerzuspiegeln. Die Folge? Modelle, die auf dem Papier fortschrittlich erscheinen, im Test jedoch keine genauen Ergebnisse liefern.
Wie das alte Sprichwort sagt: „Garbage in, garbage out.“ Die Grenzen einer zentralisierten KI sind klar: Wenn der Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten eingeschränkt ist, gilt dies auch für die Qualität der entwickelten KI.
Dezentrale KI verstehen
Dezentrale KI stellt das traditionelle Modell auf den Kopf, indem sie sowohl Daten als auch Verarbeitungsleistung über ein breites Netzwerk verteilt.
Anstatt sich auf einige wenige zentrale Einheiten zu verlassen, greift dezentrale KI auf Datensätze aus zuverlässigen privaten Quellen zurück, um Authentizität, Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Die Datensätze verlassen die Server der Dateneigentümer nicht.
Auf diese Datensätze werden lediglich Parameter angewendet, die von einigen Hundert bis hin zu Millionen und Milliarden reichen können, und die Ergebnisse werden zum Training an das KI-Modell zurückgesendet.
Marshall McLuhan sagte einst: „Wir formen unsere Werkzeuge, und danach formen unsere Werkzeuge uns.“ Dies beschreibt perfekt den Wandel, den wir derzeit bei der dezentralen KI erleben.
https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504
Föderiertes Lernen oder der populärere Begriff dezentrale KI stellt sicher, dass die Daten dort bleiben, wo sie entstehen – auf lokalen Geräten oder innerhalb von Organisationen – und dennoch zur Entwicklung eines globalen KI-Modells beitragen. Das bedeutet, dass Branchen wie das Gesundheitswesen, der Finanzsektor und die Landwirtschaft zur KI-Entwicklung beitragen können, ohne die Kontrolle über sensible Daten aufzugeben. Ohne dabei irgendwelche Gesetze des Landes zu umgehen, was bei sensiblen Daten normalerweise der Fall ist.
Die Technologien, die die Dezentralisierung vorantreiben: Federated Learning und Blockchain
Zwei herausragende Technologien treiben den Übergang zu dezentraler KI voran: föderiertes Lernen und Blockchain.
Lesen Sie über die transformative Integration von KI in Blockchain und Krypto und entdecken Sie zukünftige Möglichkeiten und aktuelle Anwendungen.
Gemeinsam legen sie den Grundstein für einen sichereren, transparenteren und umfassenderen KI-Entwicklungsprozess.
Föderiertes Lernen: Datenschutzorientiertes KI-Training
Federated Learning bietet einen neuen Ansatz für das Training von KI-Modellen, indem vertrauliche Daten auf lokalen Geräten gespeichert werden. Anstatt große Mengen an Rohdaten in einem zentralen Hub zu sammeln, werden KI-Modelle an der Quelle trainiert.
Googles CEO Sundar Pichai bemerkte: „Die Zukunft der KI besteht nicht nur aus intelligenteren Modellen, sondern aus Modellen, die die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer respektieren.“
Diese Technologie wird in Bereichen wie dem Gesundheitswesen eingesetzt, wo der Schutz von Patientendaten von größter Bedeutung ist, und in Branchen wie der Verteidigung und dem Finanzwesen, wo Vertraulichkeit von entscheidender Bedeutung ist.
Blockchain: Vertrauen und Transparenz schaffen
Blockchain ergänzt föderiertes Lernen um eine zusätzliche Ebene von Vertrauen und Transparenz. Jede Interaktion innerhalb des KI-Ökosystems wird verifiziert und unveränderlich in der Blockchain gespeichert. So wird sichergestellt, dass die Daten nicht manipuliert werden können.
Dies öffnet die KI-Entwicklung auch für kleinere Akteure. Indem sie Daten oder Rechenressourcen zu dezentralen Projekten beitragen, können Einzelpersonen und kleine Unternehmen aktive Teilnehmer am Wachstum der KI werden.
Data3 Network beispielsweise verwendet die Blockchain-Technologie in seinem Data3 Marketplace, um sichere, transparente und nachvollziehbare Interaktionen zwischen Entwicklern und Datenanbietern zu ermöglichen.
Erfahren Sie in diesem Artikel von DroomDroom, wie KI das Web3 durch Automatisierung, Personalisierung und Sicherheit verbessert und die Grundlage für dezentralisierte digitale Ökosysteme schafft.
Dezentrale KI in Aktion
Data3 Network ist ein Paradebeispiel dafür, wie dezentrale KI florieren kann. Über seinen Data3 Marketplace verbindet es KI-Entwickler und Dateneigentümer in einem sicheren, transparenten Ökosystem.
Tim Berners-Lee, der Erfinder des World Wide Web, sagte einst: „Daten sind kostbar und überdauern die Systeme selbst.“ Data3 verkörpert diesen Ethos, indem es sicherstellt, dass Daten vertraulich und sicher bleiben und aus ethischen Quellen stammen.
Der Data3 Marketplace ermöglicht Entwicklern die Nutzung sicherer, privater und ethisch einwandfreier Daten zum Trainieren fortschrittlicher KI-Modelle. Diese Plattform unterstützt zahlreiche Branchen, darunter das Gesundheitswesen, die Landwirtschaft und den Finanzsektor, indem sie ihnen den Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten ermöglicht und gleichzeitig Datenschutzgesetze wie die DSGVO einhält.
Die föderierte Lernarchitektur von Data3 stellt sicher, dass die Daten nie ihren ursprünglichen Speicherort verlassen. So werden Datenschutzrisiken gemindert und gleichzeitig zur globalen KI-Innovation beigetragen.
Darüber hinaus erhöht der dezentrale Cloud-Speicher von Data3 die Sicherheit, indem er Daten auf mehrere Knoten verteilt, um einzelne Ausfallpunkte zu eliminieren. Die Plattform ermöglicht es kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), sich an der KI-Revolution zu beteiligen, ohne Kompromisse bei der Einhaltung globaler Datenschutzgesetze eingehen zu müssen.
Die Zukunft ist dezentral
Die Zukunft der KI geht in Richtung Dezentralisierung – ein Wandel, der bereits jetzt für Veränderungen sorgt. Zentralisierte Systeme mit ihrer Monopolisierung der Daten und den damit verbundenen Datenschutzproblemen weichen einem umfassenderen Ansatz.
Dezentrale Modelle, die auf den Grundlagen von föderiertem Lernen und Blockchain aufbauen, öffnen Türen zu Innovationen, die bisher nicht möglich waren.
Dezentrale KI gestaltet diese Zukunft, um die KI-Entwicklung demokratischer, zugänglicher und sicherer zu machen.
Plattformen wie Data3 Network führen diesen Wandel an und beweisen, dass Dezentralisierung nicht nur die Risiken einer zentralisierten KI mindert, sondern auch eine Fülle neuer Möglichkeiten für branchenübergreifende Zusammenarbeit und Innovation eröffnet.
Alle Augen sind auf Data3 Network gerichtet, dessen Start für diesen Freitag, den 18. Oktober 2024, geplant ist. Seien Sie Teil dieses bahnbrechenden Ereignisses, melden Sie sich jetzt an und schließen Sie sich der Revolution an.