Künstliche Intelligenz scheint nun eine unausweichliche Kraft zu sein, die bereits fest etabliert ist. Laut McKinsey sind 79 % der weltweiten Arbeitskräfte bereits mindestens einmal mit generativer KI in Berührung gekommen, und Hostinger stellt fest, dass mehr als 40 % der Unternehmen nach der Automatisierung ihrer Aktivitäten durch KI positive Auswirkungen verzeichnen.
Hinter diesem kometenhaften Aufstieg der KI verbirgt sich jedoch ein Graubereich: Die Modelle sind wahre Black Boxes, deren Funktionsweise nur ihren Schöpfern bekannt ist.
Kein Vertrauen in Opazität
Die Rationalität und Erklärbarkeit der Ergebnisse gehören zu den Hauptanliegen im Zusammenhang mit der Nutzung von künstlicher Intelligenz. Ist das verwendete Modell relevant? Sind die Daten, die zur Schulung der KI verwendet werden, wirklich repräsentativ? Welche potenziellen Verzerrungen gibt es?
Es ist schwierig, Vertrauen zu haben, wenn die Mechanismen eines KI-Modells geheim bleiben, insbesondere in diesem Zeitalter der Transparenz. Wenn eine KI eine spezifische medizinische Diagnose vorschlägt, wie können Gesundheitsfachkräfte deren Relevanz beurteilen, ohne die zugrunde liegende Logik des Modells zu verstehen?
Ebenfalls zu berücksichtigen sind die Filterebenen, die von Unternehmen verwendet werden, um KI-Antworten zu regulieren. Diese Überlagerungen spiegeln tatsächlich die Entscheidungen und Ausrichtungen des Unternehmens wider und können eine Reihe von kulturellen und politischen Verzerrungen erzeugen.
Schließlich bleibt die Sicherheit ein zentrales Thema. Wie werden die von Nutzern von KI-Software eingegebenen Informationen verwendet? Sind die Daten, die zur Schulung der Modelle verwendet werden, gegen das Risiko von Lecks oder böswilliger Nutzung geschützt?
Die Web3-Lösung
Angesichts dieses Vertrauensproblems und der Fallstricke der Zentralisierung von KI-Modellen zeichnet sich eine Lösung ab: die Nutzung des Web3-Ansatzes, um diese Modelle auf transparente, dezentralisierte und verteilte Weise zu entwickeln.
Dies kann durch den Einsatz zweier Technologien ermöglicht werden. Einerseits Blockchain, um Datenbesitz, Herkunft und Governance sicherzustellen. Andererseits Confidential Computing, das die Vertraulichkeit von Daten und Modellen schützt.
Eine Web3-Lösung, die diese beiden technologischen Umwälzungen kombiniert, wie sie von iExec angeboten wird, ist ideal, um die Art und Weise, wie KI entworfen und genutzt wird, zu transformieren.
Wenn KI-Modelle transparent sind, ist jeder Aspekt ihrer Funktionsweise - von den zur Schulung verwendeten Daten bis zu den Algorithmen hinter ihren Entscheidungen - für alle zugänglich und überprüfbar.
Mit dezentraler Macht können Nutzer, Forscher und sogar die Öffentlichkeit mitbestimmen, wie Daten verwendet und Modelle erstellt werden, wodurch verhindert wird, dass die Entscheidung in den Händen weniger Auserwählter liegt.
Schließlich ermöglicht ein verteiltes System eine größere Sicherheit und Unveränderlichkeit von Daten und Modellen. Anstatt einen einzigen Schwachpunkt zu haben, bietet ein verteiltes System mehrere Schutzschichten, die Daten und Modelle vor betrügerischer Modifikation oder Veränderung schützen.
Dieses System, das sowohl robust gegen Korruptionsversuche als auch ausreichend verteilt ist, um für alle zugänglich zu sein, während es eine verständliche und transparente Logik aufweist, ist tief mit den Interessen seiner Nutzer abgestimmt: Es liefert die besten Ergebnisse mit vollem Wissen über potenzielle Verzerrungen und gewährleistet gleichzeitig die Vertraulichkeit der Austauschvorgänge.
Die von Web3 unterstützte KI könnte somit einen bedeutenden Durchbruch darstellen und den Weg für eine künstliche Intelligenz ebnen, die zugleich transparent, ethisch und mit den Interessen der Gesellschaft im Einklang steht.
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