„Da sich KI immer weiter ausbreitet und Dinge im Internet einfacher zu manipulieren sind, besteht mehr denn je ein Bedarf daran, sicherzustellen, dass Daten und Marken überprüfbar sind“, sagte Scott Dykstra, CTO und Mitbegründer von Raum und Zeitauf Tech’s Chain Reaction-Podcast.
„Ich möchte hier nicht zu kryptografisch religiös werden, aber wir haben das während des FTX-Zusammenbruchs gesehen“, sagte Dykstra. „Wir hatten eine Organisation, die ein gewisses Markenvertrauen hatte, so wie ich meine persönlichen Ersparnisse bei FTX hatte. Ich habe ihnen als Marke vertraut.“
Doch die inzwischen aufgelöste Krypto-Börse FTX manipulierte intern ihre Bücher und führte Anleger in die Irre. Für Dykstra ist das so, als würde man eine Datenbank nach Finanzunterlagen abfragen, diese aber innerhalb der eigenen Datenbank manipulieren.
Und das geht über FTX hinaus und erstreckt sich auch auf andere Branchen. „Es besteht ein Anreiz für Finanzinstitute, ihre Aufzeichnungen manipulieren zu wollen … also sehen wir es ständig und es wird problematischer“, sagte Dykstra.
Aber was ist die beste Lösung hierfür? Dykstra glaubt, dass die Antwort in der Verifizierung von Daten und Zero-Knowledge-Proofs (ZK-Proofs) liegt, bei denen es sich um kryptografische Aktionen handelt, die dazu dienen, etwas über eine Information zu beweisen – ohne die Ursprungsdaten selbst preiszugeben.
„Es hat viel damit zu tun, ob es für schlechte Akteure einen Anreiz gibt, Dinge manipulieren zu wollen“, sagte Dykstra. Immer wenn ein höherer Anreiz besteht, dass Menschen Daten, Preise, Bücher, Finanzen oder mehr manipulieren möchten, können ZK-Beweise zur Überprüfung und zum Abruf der Daten verwendet werden.
Auf hoher Ebene funktionieren ZK-Beweise dadurch, dass zwei Parteien, der Beweiser und der Verifizierer, bestätigen, dass eine Aussage wahr ist, ohne weitere Informationen zu übermitteln als nur, ob sie richtig ist. Wenn ich zum Beispiel wissen möchte, ob die Kreditwürdigkeit einer Person über 700 liegt, kann ein ZK-Nachweis – ein Prüfer – dies dem Prüfer bestätigen, sofern es einen gibt, ohne die genaue Zahl offenzulegen.
Space and Time zielt darauf ab, diese überprüfbare Rechenschicht für Web3 zu sein, indem es Daten sowohl außerhalb als auch in der Kette indiziert. Dykstra sieht jedoch eine Ausweitung über die Branche hinaus und auf andere. Derzeit hat das Startup wichtige Blockchains wie Ethereum, Bitcoin, Polygon, Sui, Avalanche, Sei und Aptos indiziert und unterstützt nun weitere Ketten, um die Zukunft der KI- und Blockchain-Technologie voranzutreiben.
Dykstras jüngste Sorge ist, dass KI-Daten nicht wirklich überprüfbar sind. „Ich mache mir große Sorgen, dass wir nie wirklich effizient überprüfen können, ob ein LLM korrekt ausgeführt wurde.“
Heutzutage gibt es Teams, die an der Lösung dieses Problems arbeiten, indem sie ZK-Beweise für maschinelles Lernen oder große Sprachmodelle (LLMs) erstellen, aber es kann Jahre dauern, dies zu versuchen, sagte Dykstra. Das bedeutet, dass der Modellbetreiber das System oder LLM manipulieren kann, um problematische Dinge zu tun.
Es müsse eine „dezentrale, aber global immer verfügbare Datenbank“ geben, die über Blockchains erstellt werden könne, sagte Dykstra. „Jeder muss darauf zugreifen, es darf kein Monopol sein.“
In einem hypothetischen Szenario sagte Dykstra beispielsweise, dass OpenAI selbst nicht Eigentümer einer Datenbank einer Zeitschrift sein kann, für die Journalisten Inhalte erstellen. Stattdessen muss es etwas sein, das Eigentum der Community ist und von der Community auf eine Weise betrieben wird, die leicht verfügbar und unzensierbar ist. „Es muss dezentral sein, es muss in der Kette stattfinden, daran führt kein Weg vorbei“, sagte Dykstra.
Diese Geschichte wurde von einer Episode des Tech-Podcasts Chain Reaction inspiriert. Abonnieren zur Kettenreaktion weiter Apple-Podcasts, Spotify oder Ihre Lieblings-Pod-Plattform, um weitere Geschichten und Tipps von Unternehmern zu hören, die die innovativsten Unternehmen von heute aufbauen.
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