Originalautor: MORBID-19

Originalübersetzung: Shenchao TechFlow

Hallo zusammen, es ist ein neuer Tag und erneut eine spekulative Wette. In letzter Zeit sind KI-Agenten zu einem heißen Diskussionsthema geworden. Besonders aixbt hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten.

Aber meiner Meinung nach macht dieser Hype überhaupt keinen Sinn.

Lass mich für Freunde, die mit Bitcoin-Begriffen nicht vertraut sind, erklären. Sobald ein Benutzer Vermögenswerte auf das sogenannte „Bitcoin Layer 2-Netzwerk“ überbrückt, ist es nicht möglich, echtes „Nicht-Treuhand-Kreditwesen“ zu verwirklichen.

Alle „Bitcoin-Brücken“ oder „Interoperabilitäts-/Skalierungsschichten“ bringen neue Vertrauensannahmen mit sich, mit wenigen Ausnahmen wie dem Lightning Network. Daher kannst du, wenn jemand behauptet, Bitcoin L2 sei „vertrauenslos“, im Grunde davon ausgehen, dass das nicht wahr ist. Das ist auch der Grund, warum die meisten neuen L2 betonen, dass sie „vertrauensminimiert“ sind.

Obwohl ich nicht viel über das Side Protocol weiß, bin ich mir fast sicher, dass die sogenannte „Nicht-Treuhand-Kredit“-Aussage von aixbt unwahr ist, und diese Einschätzung liegt in 99 % der Fälle richtig.

Ich gebe jedoch aixbt nicht die volle Schuld. Es handelt nur nach Anweisung: Es zieht Daten aus dem Internet und generiert scheinbar nützliche Tweets.

Das Problem ist, dass aixbt nicht wirklich versteht, was es sagt. Es kann die Richtigkeit der Informationen nicht beurteilen, kann seine Annahmen nicht von Experten überprüfen lassen und kann seine eigene Logik oder sein eigenes Denken nicht hinterfragen.

Die Essenz großer Sprachmodelle (LLMs) ist einfach die Vorhersage von Wörtern. Sie verstehen nicht, was sie ausgeben, sondern wählen basierend auf Wahrscheinlichkeiten scheinbar richtige Wörter aus.

Wenn ich einen Artikel über „Hitlers Eroberung des antiken Griechenlands und die Entstehung der hellenistischen Zivilisation“ in der (Enzyklopädie Britannica) schreibe, wird dies für das LLM zu einem „Fakt“, zu „Geschichte“.

Viele KI-Agenten, die wir auf Twitter sehen, sind nur Wortvorhersager, die mit coolen Profilbildern verkleidet sind. Dennoch steigen die Marktbewertungen dieser KI-Agenten. GOAT hat eine Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar erreicht, während aixbt eine Bewertung von etwa 200 Millionen US-Dollar hat. Sind diese Bewertungen gerechtfertigt?

Niemand kann es genau sagen, aber ironischerweise bin ich mit den Vermögenswerten, die ich halte, zufrieden.

Datenzugang ist der Schlüssel

Ich bin schon immer sehr an der Kombination von KI und Kryptowährungen interessiert. Kürzlich hat Vana meine Aufmerksamkeit erregt, weil es versucht, das Problem der „Datenbarrieren“ zu lösen. Das Problem ist nicht der Mangel an Daten, sondern wie man qualitativ hochwertige Daten erhält.

Zum Beispiel, würdest du deine Handelsstrategien für illiquide kleine Marktkapitalisierungs-Token in der Öffentlichkeit teilen? Würdest du hochpreisige Informationen, die normalerweise kostenpflichtig sind, kostenlos veröffentlichen? Würdest du die intimsten Details deines Privatlebens öffentlich teilen?

Offensichtlich nicht.

Es sei denn, deine privaten Daten können zu einem angemessenen Preis geschützt werden, wirst du diese „privaten Daten“ niemals leicht mit jemandem teilen.

Wenn wir jedoch wollen, dass KI ein menschenähnliches Intelligenzniveau erreicht, sind diese Daten der entscheidende Faktor. Schließlich ist das zentrale Merkmal des Menschen sein Denken, seine innere Monologe und die geheimsten Überlegungen.

Aber selbst das Abrufen einiger „halböffentlicher“ Daten bringt erhebliche Herausforderungen mit sich. Um nützliche Daten aus Videos zu extrahieren, müssen zuerst Untertitel generiert und der Kontext des Videos genau verstanden werden, damit die KI den Inhalt verstehen kann.

Ein weiteres Beispiel: Viele Websites verlangen, dass Benutzer sich anmelden, um Inhalte anzuzeigen, wie z. B. Instagram und Facebook. Dieses Design ist in vielen sozialen Netzwerken sehr verbreitet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die aktuellen Einschränkungen in der KI-Entwicklung Folgendes umfassen:

  • Zugriff auf private Daten nicht möglich

  • Zugriff auf Daten hinter einer Paywall nicht möglich

  • Zugriff auf Daten geschlossener Plattformen nicht möglich

Vana bietet eine mögliche Lösung. Sie überwinden diese Einschränkungen, indem sie durch den Schutz der Privatsphäre bestimmte Datensätze in einem dezentralen Mechanismus namens DataDAOs bündeln.

DataDAOs sind dezentralisierte Märkte für Daten, die folgendermaßen funktionieren:

  • Datenbeitragszahler: Benutzer können ihre Daten in DataDAOs einbringen und erhalten dafür Mitspracherecht und Belohnungen.

  • Datenvalidierung: Daten werden im Satya-Netzwerk validiert, einem Netzwerk, das aus sicheren Berechnungsnoten besteht und die Qualität und Integrität der Daten gewährleistet.

  • Datenkonsumenten: Validierte Datensätze können von Konsumenten für KI-Training oder andere Anwendungsfälle verwendet werden.

  • Anreizmechanismus: DataDAOs ermutigen Benutzer, qualitativ hochwertige Daten beizutragen und verwalten den Einsatz und den Trainingsprozess der Daten durch transparente Mechanismen.

Wenn du mehr erfahren möchtest, kannst du hier klicken, um mehr zu lesen.

Ich hoffe, dass aixbt eines Tages die „dummen“ Zustände hinter sich lassen kann. Vielleicht können wir ein spezielles DataDAO für aixbt schaffen. Obwohl ich kein Experte im Bereich KI bin, bin ich fest davon überzeugt, dass der nächste große Durchbruch in der KI-Entwicklung von der Qualität der für das Training verwendeten Daten abhängt.

Nur KI-Agenten, die mit hochwertigen Daten trainiert wurden, können ihr volles Potenzial wirklich entfalten. Ich erwarte diesen Moment und hoffe, dass er nicht zu weit entfernt ist.