Autor: CloudY, Jam
Herausgeber: Vincero, YL
Rezensent: Yasmine
Ende November 2022 brachte OpenAI ChatGPT auf den Markt, ein intelligentes Konversationssystem, das weltweite Aufmerksamkeit erregte und einen umfangreichen Diskurs anregte.
Aktien im KI-Sektor erlebten einen bemerkenswerten Aufschwung auf dem A-Aktienmarkt, dem US-Aktienmarkt und im Bereich der Kryptowährungen. Als ChatGPT weithin angenommen wurde, wurde sein tiefgreifender Einfluss auf die globale Landschaft deutlich, was zur Entstehung neuartiger Anwendungsszenarien und iterativer Produkte ähnlicher Art führte.
Sogar die Übernahme von OpenAI durch Microsoft und die anschließende Integration von ChatGPT in das Bing- und Office-Ökosystem weckten bei den Anlegern große Erwartungen, was sich in einem deutlichen Anstieg des Aktienkurses widerspiegelte. Die Einführung von ChatGPT4, das übermenschliche Fähigkeiten künstlicher Intelligenz demonstrierte, dämpfte jedoch die anfängliche Begeisterung und veranlasste die Menschen, über die transformativen Auswirkungen der KI auf ihre jeweiligen Branchen und die potenziellen Risiken nachzudenken, die mit der Weiterentwicklung der KI verbunden sind.
Vor diesem Hintergrund zielt dieser Artikel darauf ab, diese Fragen zu untersuchen und zu beantworten, indem er eine umfassende Untersuchung der KI- und Blockchain-Branche vornimmt und versucht, Erkenntnisse und Lösungen bereitzustellen.
Aktueller Entwicklungsstand der KI-Industrie
Produktivitätstools
KI kann als transformatives Produktivitätsinstrument betrachtet werden, ähnlich dem Einfluss historischer technologischer Fortschritte wie Steinwerkzeuge, Dampfmaschinen, Verbrennungsmotoren, Elektromotoren, Computer und das Internet auf die menschliche Gesellschaft. Indem KI die Hindernisse für die Mensch-Computer-Interaktion minimiert und die Effizienz sich wiederholender Produktionsaufgaben steigert, kann sie erhebliche Veränderungen in der Produktivität und den Produktionsbeziehungen bewirken. Folglich erstreckt sich der Einfluss der KI auf die Verbesserung der allgemeinen Qualität der menschlichen Existenz und die Abmilderung von Hindernissen für den menschlichen Fortschritt.
KI-Technologie hat in vielen Branchen einen erheblichen Einfluss, darunter intelligente Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzen, Transport, Bildung usw. Indem sie Maschinen ermöglicht, Wissen zu erwerben und nicht-kreative Aufgaben autonom auszuführen, trägt KI zu einer Produktivitätssteigerung und Kostensenkung in bestimmten Branchen bei. Insbesondere in der pharmazeutischen Forschung findet KI Anwendung bei der Vorhersage von Proteinstrukturen. Das ESMFold-Modell wurde vom Meta AI-Team entwickelt, das Proteinstrukturen aus einem riesigen Datensatz mit über 600 Millionen Makrogenomen effektiv vorhersagte. Diese bemerkenswerte Leistung enthüllt den umfangreichen Umfang und die Vielfalt natürlicher Proteine und übertrifft bisherige Vorstellungsgrenzen.
In der Praxis ermöglicht KI-Technologie die Verarbeitung komplexer Programme in natürlicher Sprache. Sie macht es überflüssig, komplizierte Programmierung zu verstehen oder Programmierkenntnisse zu besitzen. Stattdessen können Benutzer dem KI-System ihr gewünschtes Ergebnis mitteilen, das dann autonom die erforderlichen Zwischenschritte ausführt, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Diese gesteigerte Produktivität resultiert aus der Fähigkeit der KI, die Kluft zwischen menschlichen Absichten und Aufgabenausführung zu überbrücken, wodurch umfassende Programmierkenntnisse oder das Verständnis komplizierter Algorithmen überflüssig werden.
Die AIGC-Technologie bietet ein enormes Potenzial für Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter intelligenter Kundenservice, virtuelle Agenten und Gaming. Durch die Nutzung vorhandener Sprachdatensätze ermöglicht ChatGPT ein nahtloses und natürliches Gesprächserlebnis in virtuellen Agentensystemen und Gaming-Plattformen, was die Benutzerzufriedenheit und die Produktwettbewerbsfähigkeit verbessert. Darüber hinaus ersetzt ChatGPT effektiv Menschen bei sich wiederholenden Aufgaben der Inhaltsgenerierung, wie z. B. beim Erstellen von Berichten, Sammeln und Zusammenfassen von Informationen, Übersetzen und Erstellen bedingter Illustrationen. Diese KI-Erweiterung setzt die menschliche Produktivität frei und ermöglicht es den Einzelnen, sich auf das Erteilen wichtiger Anweisungen und das Ausüben kreativer Tätigkeiten zu konzentrieren, wodurch sie von der Ausführung alltäglicher Aufgaben entlastet werden.
Leitfaden zu Technologietrends
Die vorherrschenden Kernanwendungen der KI umfassen allgemeine künstliche Intelligenz, Wissensgraphen, Datenanalyse und -synthese, autonomes Fahren und KI-generierte Inhalte (AIGC).
Wissensgraphen: Grafische Darstellungen verschiedener Entitäten, Beziehungen und Attribute in Wissensgraphen unterstützen intelligente Such-, Empfehlungs- und Frage-Antwort-Anwendungen.
Synthetische Daten: Synthetische Daten werden durch maschinelles Lernen und andere KI-Techniken generiert und dienen zum Trainieren und Bewerten von KI-Modellen. So werden Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Erhalten oder Teilen realer Daten bewältigt.
AIGC: Die AIGC-Technologie, die Deep Learning und generative Modelle nutzt, wird breit diskutiert und in Bereichen wie Textgenerierung, Audiogenerierung, Bildgenerierung, Videogenerierung und mehr angewendet.
Im Jahr 2022 erlebte AIGC einen bedeutenden Durchbruch bei der Marktfinanzierung und der Medienaufmerksamkeit. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass AIGC noch eine junge Technologie ist und sich in den frühen Phasen der Erforschung und Entwicklung befindet.
Im Einzelnen lassen sich die Entwicklungsstadien von AIGC wie folgt kategorisieren:
Forschungsphase: In dieser Phase geht es vor allem darum, die grundlegenden Prinzipien und Algorithmen von AIGC zu erläutern, Methoden für das Training und die Optimierung des Modells zu untersuchen und umfassende Datenbanken aufzubauen.
Anwendungsphase: AIGC beginnt mit der Bereitstellung in verschiedenen realen Szenarien und erkundet die effektive Integration der AIGC-Technologie in bestimmte Domänen.
Industrialisierungsphase: AIGC erfährt in zahlreichen Branchen und Bereichen eine breite Akzeptanz, wodurch eine eigene Industriekette und ein ergänzendes Ökosystem entstehen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir vor Kurzem den Übergang von der Forschungsphase zur Anwendungsphase geschafft haben, was darauf schließen lässt, dass sich die Entwicklung von AIGC noch in der Anfangsphase befindet.
Schlüsselkomponenten
Daten, Algorithmen und Rechenleistung sind die drei entscheidenden Faktoren, die die Weiterentwicklung der KI vorantreiben.
Im Datenbereich geht die fortschreitende Entwicklung der KI-Technologie mit der zunehmenden Bedeutung von Datenqualität und -vielfalt einher. Neben zahlreichen domänenspezifischen Daten sind eine effektive Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Kennzeichnung unerlässlich, um die Genauigkeit des Algorithmustrainings zu verbessern. Darüber hinaus ist die modal- und domänenübergreifende Datenfusion von entscheidender Bedeutung, um einen höheren Wert und mehr Intelligenz zu erzielen.
Was Algorithmen betrifft, so zeichnet sich der aktuelle Stand der KI-Technologie durch iterative Fortschritte und kontinuierliche Verfeinerung aus. Zukünftige Trends konzentrieren sich auf Deep-Learning-Algorithmen, die multimodale und groß angelegte Modelle umfassen, sowie auf Innovationen im Bereich des autonomen Lernens, des Wissenstransfers und des inkrementellen Lernens. Diese Entwicklungen werden das Intelligenzniveau erhöhen und den Anwendungsbereich von KI-Algorithmen erweitern und so die breite Einführung der KI-Technologie erleichtern.
Was die Rechenleistung betrifft, so sind die Beschleunigung und Optimierung von KI-Berechnungen die treibende Kraft hinter laufenden Hardware-Upgrades und -Verbesserungen. Spezialisierte Chips wie GPUs und TPUs haben sich als entscheidende Faktoren herausgestellt, da sie die Effizienz und Geschwindigkeit von KI-Berechnungen deutlich steigern. Darüber hinaus bieten Fortschritte im Cloud- und Edge-Computing flexiblere und vielfältigere Rechenumgebungen für die KI-Verarbeitung.
Der aktuelle Stand der Blockchain-Industrie
Verteiltes Hauptbuch
Blockchain ist ein dezentralisiertes verteiltes Hauptbuch.
Blockchain ist ein dezentrales und verteiltes Hauptbuch, dessen entscheidende Unveränderlichkeitseigenschaft sich aus dem zugrunde liegenden Konsensmechanismus ergibt. On-Chain-Daten werden in Blöcken aufgezeichnet und von Minern/Validatoren validiert, wodurch eine kontinuierliche Kette entsteht. Sobald Daten in einem Block aufgezeichnet sind, unabhängig davon, ob sie von Smart Contracts oder Konten generiert werden, sind sie unveränderlich.
Die Schwierigkeit und die Kosten einer Konsensstörung steigen mit der Anzahl der Knoten, der geografischen Verteilung, der Rechenleistung oder dem Wert der eingesetzten Token. Infolgedessen wird die Änderung des aufgezeichneten Inhalts für zentralisierte Einheiten zu einer gewaltigen Aufgabe.
Darüber hinaus ermöglichen Smart Contracts, die durch Code erstellt werden, den Benutzern in einem unveränderlichen Umfeld, mit ihnen zu interagieren, ohne sich auf das Vertrauen Dritter verlassen zu müssen. Diese intelligenten Verträge führen vorgegebene Codepfade aus, um relevante Vorgänge zu erleichtern, und ermöglichen letztendlich die Realisierung vertrauensloser Transaktionen auf der Blockchain.
Darüber hinaus können die Vermögenswerte innerhalb des Smart Contracts nur über das zugehörige Konto abgerufen werden, wodurch verhindert wird, dass andere Konten Vermögenswerte vom ursprünglichen Konto über den Smart Contract übertragen. Jeder Vorgang des ursprünglichen Kontos erfordert eine Unterschrift zur Bestätigung der Identität, und selbst die erste Übertragungsinteraktion erfordert eine vorherige Genehmigung, damit der Smart Contract auf die Vermögenswerte des Kontos zugreifen kann. Dieses Design positioniert das Wallet-Konto des Benutzers als ideales Vehikel für seine Identität (DID) und Vermögenswerte.
Im Rahmen von Konsensmechanismen und Smart Contracts können alle On-Chain-Assets und -Aktionen genau aufgezeichnet und zugeordnet werden, was die automatische Aggregation der damit verbundenen Vorteile auf dem Konto des rechtmäßigen Eigentümers ermöglicht. Dies löst effektiv die Probleme gefälschter Assets und Identitätsbetrugs, da es verhindert, dass unbefugte Personen durch Kopieren und Einfügen Assets stehlen oder die Interessen des rechtmäßigen Eigentümers an sich reißen.
Insbesondere können digitale Assets mithilfe tokenisierter Smart-Contract-Adressen eindeutig definiert werden. Beispielsweise können nicht fungible Token (NFTs) digitale Kunstwerke darstellen. Darüber hinaus können die Aktionen einzelner Personen mithilfe nicht übertragbarer Token (SBTs) authentifiziert werden, wodurch ein Nachweis ihrer Arbeit oder Anwesenheit zu einem bestimmten Zeitpunkt und an einem bestimmten Ort erbracht wird (Proof of Work/Proof of Attendance).
Leitfaden zu Technologietrends
Die geschichtete Struktur der Blockchain-Technologiearchitektur ist durch die Schichten 0 bis 2 gekennzeichnet, wobei Konsortiumketten und private Ketten unterschiedliche Arten von Blockchain-Anwendungsszenarien darstellen.
Layer 0 bezieht sich auf die physische Infrastruktur und Netzwerkarchitektur der Blockchain und umfasst Hardwaregeräte, Netzwerkprotokolle und Übertragungsmedien. Es dient als grundlegende Komponente, die kettenübergreifende Kommunikation ermöglicht und assetbezogene Probleme behebt. Insbesondere führende Technologien wie Cosmos, Polkadot und LayerZero sind prominente Vertreter in diesem Bereich.
Schicht 1, auch Basisschicht oder öffentliche Kette genannt, spielt eine grundlegende Rolle im Blockchain-Ökosystem. Bekannte Beispiele für Schicht 1 sind weithin anerkannte Plattformen wie Bitcoin und Ethereum. Das Design und die technologische Implementierung der Protokolle auf Schicht 1 haben einen erheblichen Einfluss auf die Kernleistung und -funktionen des Blockchain-Systems. Darüber hinaus kann Schicht 1 anhand ihrer spezifischen Eigenschaften weiter in verschiedene Typen wie EVM (Ethereum Virtual Machine) und nicht auf EVM basierende Systeme unterteilt werden.
Layer 2 bezieht sich auf die Protokolle und Lösungen, die auf Layer 1 aufbauen und darauf abzielen, die Leistung zu verbessern und die Anwendungsszenarien der Blockchain zu erweitern. Derzeit gibt es sechs Arten von Layer-2-Protokollen, wobei ZK Rollup und Optimistic Rollup die gängigsten sind. Diese Protokolle ermöglichen es der Blockchain, eine größere Anzahl von Transaktionen zu verarbeiten, TPS zu verbessern und die Gasgebühren zu senken.
Eine Konsortiumkette ist ein kollaboratives Blockchain-Netzwerk, das von mehreren Organisationen oder Institutionen mit gemeinsamen Interessen verwaltet wird, wie etwa Banken, Versicherungsunternehmen und Lieferkettenunternehmen. Sie unterscheidet sich von öffentlichen Ketten durch eine begrenzte Anzahl von Teilnehmern und Knoten, was zu einer verbesserten Transaktionsgeschwindigkeit und -sicherheit führt.
Eine Private Chain ist ein genehmigungspflichtiges Blockchain-Netzwerk, das einer einzelnen Organisation oder Institution gehört und an dem normalerweise nur internes Personal teilnehmen darf.
Schlüsselkomponenten
Verteilte Knoten, Kryptografie, Konsensalgorithmen, intelligente Verträge und Kryptowährungen bilden die grundlegenden Elemente, die die Weiterentwicklung der Blockchain-Technologie vorantreiben.
Verteilte Knoten bilden die grundlegende Essenz der Blockchain-Technologie und ermöglichen die dezentrale Speicherung und Übertragung von Daten. Kryptografie dient als wesentliches theoretisches Instrument, das die Sicherheit und Privatsphäre der Blockchain gewährleistet. Darüber hinaus spielen Konsensalgorithmen eine entscheidende Rolle bei der Herstellung eines verteilten Konsenses innerhalb des Blockchain-Netzwerks. Smart Contracts sind selbstausführende Computerprogramme, die die Ausführung verschiedener logischer Anweisungen auf der Blockchain ermöglichen. Schließlich gewährleisten Kryptowährungen, die durch Verschlüsselungstechniken gestärkt werden, die Sicherheit und Anonymität von Transaktionen.
Durch die Nutzung verteilter Knoten können alle Teilnehmer eine umfassende Kopie der Daten verwalten und so sowohl Transparenz als auch Sicherheit gewährleisten. Die wesentlichen Technologien innerhalb der Blockchain, darunter Hash-Funktionen, digitale Signaturen und asymmetrische Verschlüsselung, sind kryptografische Anwendungen. Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Wahrung der Datenintegrität und der Identitätsüberprüfung, während gleichzeitig die Privatsphäre der Benutzer gewahrt bleibt.
Durch die Implementierung von Konsensalgorithmen wie Proof of Work (PoW) und Proof of Stake (PoS) können alle Knoten eine einstimmige Vereinbarung erzielen, wodurch Datenkonsistenz und Unveränderlichkeit gewährleistet werden. Smart Contracts ermöglichen vertrauenslose Transaktionen, wodurch die Notwendigkeit von Vermittlern entfällt und die Transaktionseffizienz und -sicherheit bis zu einem gewissen Grad verbessert wird. Das Aufkommen von Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum hat die weitverbreitete Einführung und Weiterentwicklung der Blockchain-Technologie vorangetrieben.
Die Schnittstelle zwischen Blockchain und KI
Angesichts der KI-Revolution ist es zwingend erforderlich, darüber nachzudenken, in welchem Ausmaß KI die Blockchain verändert hat und welche Auswirkungen die Dezentralisierung und Vertrauensfunktionen der Blockchain auf die KI haben.
Erstens verfügt KI als Produktivitätstool über das Potenzial, technische Barrieren abzubauen und so die Hürden innerhalb der Blockchain-Branche zu verringern und ihre Gesamteffizienz zu steigern.
Zweitens werden sich KI-gestützte Spiele und Metaversen von vorbestimmten Einstellungen lösen und neue Narrative und Spielerlebnisse in die Blockchain-Welt einführen.
Mithilfe der Smart Contracts der Blockchain können Sie die Domänen und Grenzen festlegen, innerhalb derer KI operiert, oder den Berechtigungen der KI Beschränkungen auferlegen und so ihre ungerechtfertigte Verbreitung verhindern.
Darüber hinaus kann die Dezentralisierung der Blockchain die gemeinsame Nutzung und Zuweisung von Ressourcen erleichtern, einschließlich der grundlegenden Daten und Rechenleistung, die für das Training von KI-Modellen unverzichtbar sind.
Darüber hinaus können die Authentifizierungsfunktionen der Blockchain Beweise hinsichtlich der Datenintegrität, Identitätsvalidierung und Eigentumsrechte liefern und so Interessenkonflikte abmildern, die bei KI-Anwendungen entstehen können.
Die Bedeutung von KI für Blockchain
Erstens hat KI als Werkzeug das Potenzial, die Hürden bei der Inhaltserstellung zu senken, sodass auch Personen ohne technisches Fachwissen ihrer Kreativität freien Lauf lassen und qualitativ hochwertige Inhalte erstellen können. Dies umfasst verschiedene Bereiche wie die Erstellung von NFTs, die Entwicklung von Spielressourcen, die Metaverse-Modellierung und die Codegenerierung.
Die derzeitige Nutzung von AIGC im NFT-Bereich beschränkt sich jedoch überwiegend auf die Generierung einfacher Bilder und unterscheidet sich nicht grundlegend von der traditionellen generativen Kunst. Um das Potenzial von AIGC im NFT-Bereich voll auszuschöpfen, sind weitere Untersuchungen erforderlich, um die Eigenschaften von NFTs zu erweitern, ähnlich wie Mirror World KI einsetzt, um NFTs eine besondere Essenz zu verleihen.
Zweitens gibt es eine deutliche Reduzierung der technischen Hürden im Zusammenhang mit der Code-Entwicklung. Das Schreiben von Code umfasst die Bereitstellung von Smart Contracts und Hacking- oder White-Hat-Aktivitäten, die die entgegengesetzten Enden des Spektrums darstellen. KI kann die Bereitstellung von Smart Contracts durch natürliche Sprachprogrammierung erleichtern, während Angreifer KI verwenden können, um Vertragscode zu analysieren und Angriffe zu starten. Durch den Einsatz von KI wird es möglich, den bereitgestellten Vertragscode zu iterieren, den internen Wettbewerb zu fördern und branchenweit eine robustere und zuverlässigere Codebasis zu etablieren. Diese Grundlage ermöglicht es den Beteiligten, die Optimierung der Blockchain-Architektur, die Gestaltung umfassender Projekte und die Verbesserung des Gameplays zu priorisieren und so Innovationen auf Geschäftsebene zu fördern.
Ebenso ermöglicht die Vereinfachung technischer Barrieren durch KI die weitverbreitete Anwendung bisher komplexer Vorgänge. Beispiele hierfür sind Blitzkredite, optimale Bergbaustrategien und die automatisierte Ertragserfassung, die Beurteilung des Ausstiegszeitpunkts des Hauptbergarbeiters, die alle durch KI erreicht werden können. KI besitzt die Fähigkeit, diese Vorgänge autonom zu programmieren, Pfade auszuwählen und direkt auszuführen. Dies ist vergleichbar mit der Verwendung von Fähigkeitskarten im Spiel Yu-Gi-Oh!, wo Fähigkeitskarten automatisch aktiviert werden und wirksam werden. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es normalen Benutzern, Vorgänge durchzuführen, die zuvor nur Personen mit hohem technischen Fachwissen vorbehalten waren. Beispielsweise erfordert das Erfassen von MEV normalerweise die Programmierung eines MEV-Bots. Wenn solche Aufgaben jedoch von normalen Personen erledigt werden können, verringern sich die Gewinnspannen, da die Teilnahme weit verbreitet ist. Infolgedessen kommt es zu einem Gasrennen, bei dem erhöhte Gasgebühren den Wert von MEV aufgrund der Prinzipien der Spieltheorie untergraben. Letztendlich führt dies zu einer geringeren Rentabilität und einer verminderten Wirkung von MEV. Dieses Phänomen ist ein Beispiel für eine Form der technologischen Entwicklung, die die Branchenoptimierung anregt.
KI wird die weitverbreitete Einführung der Blockchain-Technologie erleichtern. Laut Daten von Footprint Analytics gibt es derzeit weniger als 320.000 aktive Ethereum-Benutzer, was nur einem kleinen Bruchteil aller Internetbenutzer entspricht. Die größte Herausforderung liegt in der mangelnden Benutzernachfrage und der Komplexität der On-Chain-Interaktionen. Bisher war für die Integration von Daten in die Blockchain oder die Verwendung blockchainbasierter Tickets und Anmeldeinformationen die Einrichtung eines Blockchain-Systems oder die Zahlung hoher Gasgebühren erforderlich, was zu erheblichen Kosten führte. Der Einsatz von KI-Technologie ermöglicht nun jedoch den kostengünstigen Aufbau von Blockchains und die Optimierung der On-Chain-Datennutzung, was zu geringeren Gasgebühren führt. Infolgedessen kann die Blockchain-Technologie angewendet und Smart Contracts in verschiedenen Bereichen bereitgestellt werden, die Authentifizierung und Transparenz erfordern. Letztendlich wird ein KI-gesteuertes, vereinfachtes Interaktionssystem eine beträchtliche Anzahl von Benutzern in die Blockchain-Branche locken.
Die Auswirkungen von KI im Blockchain-Kontext sind in erster Linie auf die Anwendungsebene beschränkt. Benutzer können KI nutzen, um die Komplexität des Schreibens von Smart Contracts zu umgehen und direkt auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Anwendungen bereitzustellen. Folglich wird sich der Schwerpunkt der Projektentwicklung von der Ausgabe auf Innovation und Betrieb verlagern. Es wird erwartet, dass die Anwendungsebene in Zukunft erhebliche transformative Veränderungen erfahren wird. Der Einfluss von KI erstreckt sich jedoch nicht auf die darunterliegenden Ebenen, einschließlich der Ausführungs-, Konsens- und Datenebenen, die grundlegende Weiterentwicklungen erfordern. Die bloße Automatisierung sich wiederholender Aufgaben reicht nicht aus, um qualitative Transformationen in diesen Bereichen voranzutreiben. Beispielsweise hat die Implementierung von EIP1559 im Ethereum-London-Upgrade den Fortschritt von Ethereum gefördert, während der Abschluss des Shanghai-Upgrades entscheidend ist, um das ETH-Staking-Volumen zu erhöhen, die Sicherheit von Ethereum zu stärken und das Wachstum des LSD-Sektors wiederzubeleben.
Die Rolle der Blockchain in der KI
Die inhärente Diskrepanz zwischen der Dezentralisierung der Blockchain und der zentralisierten KI-Technologie bietet paradoxerweise eine Gelegenheit, die im Bereich der KI auftretenden Herausforderungen anzugehen.
Die überwiegende Zentralisierung moderner KI- und Big-Data-Technologien unter der Kontrolle einer begrenzten Anzahl mächtiger Einheiten mit erheblichen technologischen Fähigkeiten und Ressourcen verleiht Einfluss auf Markttrends und Nutzerverhalten. Folglich sind Einzelpersonen gezwungen, darauf zu vertrauen, dass KI Anweisungen gewissenhaft ausführt, was inhärente Risiken wie Datenschutzverletzungen, algorithmische Verzerrungen und Datenmissbrauch mit sich bringt.
Die verteilte und dezentrale Natur der Blockchain bietet eine praktische Lösung für diese Herausforderungen. Durch Smart Contracts können Datenzugriff und Betriebsgrenzen eingeschränkt und so das Risiko böswilligen Verhaltens verringert werden. Der Einsatz von Überwachungsknoten ermöglicht die Bestrafung von Fehlverhalten durch die Beschlagnahme der Rechenressourcen der KI. Dieses Framework stellt sicher, dass sich die KI gezielt auf die menschliche Entwicklung konzentriert und verhindert übermäßige Nutzung und unbefugte Aktionen.
Blockchain ermöglicht anonymen Benutzern, zu entscheiden, ob sie die erforderlichen zugrunde liegenden Daten für das Training des KI-Modells bereitstellen. Die Zero-Knowledge-Technologie (ZK) ermöglicht die Offenlegung von Benutzerdaten unter Wahrung der Privatsphäre. Der gesamte Prozess der Datenerfassung, -speicherung und -freigabe erfolgt über dezentrale Knoten, wodurch Datensicherheit, Verfügbarkeit und Quellenüberprüfung gewährleistet werden. Folglich kann ein entsprechender Anteil des durch das KI-Modell erzielten Gewinns als Dividende an die Dateneigentümer ausgeschüttet werden. Ein geeigneter Anreizmechanismus kann die dezentrale Natur der Blockchain mit hoher Datensicherheit nutzen.
Ebenso können Benutzer, die KI-Modelle anregen, Teilgewinne erhalten, die auf ihrem Eigentum an den Anregungen basieren, wenn diese verwendet werden. Diese Vereinbarung schützt die Interessen sowohl der KI-Dateneigentümer als auch der Anregungsanbieter.
Computational Mining ist aufgrund der umfangreichen Daten und der entsprechenden Anforderungen an die Rechenleistung ein entscheidender Aspekt. Das derzeitige weltweite Angebot an Rechenressourcen reicht jedoch nicht aus, um die Nachfrage zu decken. Um dieses Problem zu lösen, können dezentrale Cloud-Computing-Mining-Pools Ressourcen bündeln und den Mitwirkenden Subventionen gewähren. Anschließend gewährleistet die Versteigerung von Rechenleistung für das Training von KI-Modellen eine effiziente Nutzung begrenzter Ressourcen bei gleichzeitiger Rechensicherheit und -zuverlässigkeit. Darüber hinaus ermöglicht die Integration von Daten, Algorithmen und Rechenleistung die Entwicklung eines AI-as-a-Service-Protokolls. Dieses Protokoll nutzt Dezentralisierung und Wiederverwendbarkeit und bietet bedürftigen Benutzern Dienste zur Erstellung von KI-Modellen, die Datenerfassung, -verarbeitung, Algorithmenauswahl und Zuweisung von Rechenressourcen umfassen. Dieser ökosystembasierte Ansatz mindert Zentralisierungsrisiken und bewahrt gleichzeitig die Vorteile der Lieferkette.
Im Bereich der KI-Anwendung befasst sich Blockchain effektiv mit Problemen wie Piraterie, Plagiat und virtuellen Identitäten, die sich aus den bemerkenswerten Lernfähigkeiten der KI ergeben. Durch die Aufzeichnung von Kunstwerken als On-Chain-NFTs bestätigen einzigartige Smart-Contract-Adressen ihre Echtheit. Der Wert von Kunstwerken hängt neben ihren inhärenten künstlerischen Qualitäten auch von der Identität ihrer Schöpfer ab, so wie Nachahmungen von Van Goghs Sonnenblume wenig wert sind. Während Blockchain beweisen kann, welches Sonnenblumengemälde wirklich von Van Goghs Hand gemalt wurde. Außerdem kann Blockchain eingesetzt werden, um verteilte Wissensgraphen aufzubauen und so Datenintegrität, -beständigkeit und -verfügbarkeit sicherzustellen.
Um die Konstruktion virtueller Identitäten unter Verwendung persönlicher Daten durch KI zu ermöglichen, können Owner Attested Tokens (OATs) oder Self-sovereign Biometric Tokens (SBTs) eingesetzt werden. Jede Blockchain-Aktion wird protokolliert und der entsprechende erstellte OAT oder SBT ist eindeutig, sodass eine Identitätsüberprüfung auf der Grundlage dieser Tokens möglich ist. Die Manipulationssicherheit der Blockchain garantiert die Unmöglichkeit, nicht existierende Ereignisse zu erfinden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI als Produktivitätstool dient, die Einführung von Blockchain vorantreibt und neue Narrative für Metaverse einführt. Allerdings beschränkt sich KI darauf, sich wiederholende Aufgaben zu ersetzen und technische Barrieren abzubauen, und ist nicht in der Lage, Innovationen in kritischen Technologien voranzutreiben. Folglich bleibt der Einfluss von KI auf die Blockchain-Branche auf die Anwendungsebene beschränkt.
Auf der anderen Seite fungiert Blockchain in der KI-Branche als Risikokontrolleur und Ressourcenoptimierer. Sie bremst exzessive KI-Entwicklung und unbefugte Operationen, schützt Daten- und Vermögenseigentumsrechte und optimiert die Integration von Daten und Rechenressourcen, die von der KI benötigt werden. Dennoch geht es in erster Linie darum, Transparenz, Dezentralisierung und Dateneigentum innerhalb der KI zu fördern.
Referenz
[1]"Bitcoin: Ein Peer-to-Peer-System für elektronisches Bargeld" von Satoshi Nakamoto (2009.03)
[2]"Mastering Bitcoin" von Andreas Antonopoulos (2016.03)
[3] „Herausforderungen und jüngste Fortschritte bei Blockchain-basierten Zahlungskanalnetzwerken“ (2021.07)
[4] „Beyond Web3: Die fantastische Entwicklung von AIGC, dem neuen Liebling des Kapitals“ von 0xmin (2022.10)
[5] „Das Dilemma der AIGC und der Weg, Barrieren im Web3 zu durchbrechen“ von wheart.eth (2022.11)
[6] „AIGC: Die Revolution der Content-Produktivität“ von Yang Renwen (2022.12)
[7] „Entstehung und evolutionäre Informationen großer Sprachmodelle: Beschleunigung der Vorhersage von Proteinstrukturen“ von Zeming Lin (2023.03)
[8] „Wie KI beim Aufbau von Web3 helfen kann“ von crypto.com (2023.03)
[9] „Reflections: Der Einfluss von KI-Durchbrüchen auf Entwickler und NFTs“ von Sleepy (2023.04)
[10] „Ethereum White Paper“ von Vitalik Buterin (2023.05)
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