Träumen Androiden von Nullwissen? | Meinung

Als Analyst mit einem Hintergrund sowohl im Finanzwesen als auch in der Physik bin ich zunehmend fasziniert von der Schnittstelle zwischen Blockchain-Technologie, KI und wissensfreien Beweisen. Das Potenzial dieser Technologien, Branchen zu verändern und gleichzeitig Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten, ist wirklich faszinierend.

In der berühmten Eröffnungsszene von Blade Runner führt eine Figur namens Holden eine fiktive Interpretation des Turing-Tests durch, um festzustellen, ob Leon ein Replikant (ein humanoider Roboter) ist. Für den Test erzählt Holden Leon eine Geschichte, um eine emotionale Reaktion hervorzurufen. „Du bist in einer Wüste, gehst im Sand entlang, als du plötzlich nach unten schaust … du schaust nach unten und siehst eine Schildkröte, Leon. Es kriecht auf dich zu …“ Während Holden diese hypothetische Geschichte weiter erzählt, wird Leon immer aufgeregter, bis klar wird, dass er kein Mensch ist. 

In der realen Welt sind wir nicht ganz auf dem Niveau, das in „Blade Runner“ dargestellt wird, aber da KI und maschinelles Lernen immer mehr in unserem täglichen Leben Einzug halten, ist es wichtig sicherzustellen, dass die KI-Systeme, auf die wir uns verlassen, wirklich das sind, was sie versprechen zu sein.

Wissensfreie Beweise dienen einer Partei als Methode, um einer anderen Partei zu bestätigen, dass eine bestimmte Berechnung korrekt durchgeführt wurde, ohne die Originaldaten preiszugeben oder die zweite Partei (aufgrund ihrer Effizienz) dazu zu zwingen, die Berechnungen erneut durchzuführen. Betrachten Sie zur Veranschaulichung ein Sudoku-Rätsel. Die Lösung kann eine Herausforderung sein, aber die Überprüfung der Lösung ist unkompliziert und erfordert nicht die Wiederholung des gesamten Prozesses.

Diese Eigenschaft ist besonders nützlich, wenn komplexe Berechnungen außerhalb des Netzwerks stattfinden, um eine Überlastung des Netzwerks und hohe Gebühren zu vermeiden. Mithilfe von Zero-Knowledge-Beweisen können diese Off-Chain-Berechnungen immer noch bestätigt werden, ohne die Blockchains zu belasten, die aufgrund der Anforderung, dass jeder Knoten jeden Block überprüfen muss, über eine begrenzte Rechenleistung verfügen. Im Wesentlichen verlassen wir uns auf Zero-Knowledge-Kryptografie, um KI-Maschinenlernen sicher und effizient über ein Netzwerk hinweg zu skalieren.

ZK verifiziert ML-Modelle, damit wir KI sicher skalieren können

Maschinelles Lernen, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, ist für seinen hohen Rechenaufwand bekannt, da es eine enorme Datenverarbeitung erfordert, um menschliche Anpassung und Entscheidungsfindung nachzuahmen. Von der Identifizierung von Bildern bis hin zur Prognoseanalyse sind Modelle des maschinellen Lernens bereit, fast jeden Sektor zu revolutionieren – und das haben sie in vielen Fällen bereits getan. Allerdings überschreiten diese Modelle auch die Grenzen der Berechnung. Aber wie können wir mithilfe der Blockchain-Technologie, bei der On-Chain-Vorgänge kostspielig werden können, garantieren und zertifizieren, dass diese Modelle des maschinellen Lernens echt sind?

Um das Vertrauen in KI-Modelle zu gewährleisten, benötigen wir eine zuverlässige Methode zur Validierung ihrer Authentizität, die uns sicherstellt, dass das Modell nicht manipuliert oder falsch dargestellt wird. In lockeren Kontexten wie der Diskussion über Lieblings-Science-Fiction-Filme ist das Vertrauen in das KI-Modell möglicherweise nicht von größter Bedeutung, wenn dessen Reaktionen gelegentlich ins Stocken geraten. In wichtigen Sektoren wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen sind jedoch Präzision und Zuverlässigkeit von größter Bedeutung. Ein einziger Fehler könnte weltweit eine Kettenreaktion mit nachteiligen wirtschaftlichen Folgen auslösen.

Dabei spielt die ZK-Technologie eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz von Zero-Knowledge-Beweisen können maschinelle Lernberechnungen außerhalb der Kette durchgeführt und dennoch in der Kette verifiziert werden. Diese Innovation ebnet den Weg für den Einsatz von KI-Modellen in Blockchain-Projekten. Im Wesentlichen bietet Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) eine kryptografische Bestätigung von ML-Algorithmen und ihren Ergebnissen und hält gleichzeitig die zugrunde liegenden Algorithmen geheim, um so den Rechenanforderungen der KI gerecht zu werden und die Sicherheitsversprechen der Blockchain-Technologie zu gewährleisten.

Eine der aufregendsten ZKML-Anwendungen ist DeFi. Stellen Sie sich einen Liquiditätspool vor, in dem ein KI-Algorithmus die Neuausrichtung der Vermögenswerte verwaltet, um den Ertrag zu maximieren und gleichzeitig seine Handelsstrategien zu verfeinern. ZKML kann diese Berechnungen außerhalb der Kette ausführen und dann ZK-Beweise verwenden, um sicherzustellen, dass ein ML-Modell legitim ist und nicht ein anderer Algorithmus oder die Trades einer anderen Person. Gleichzeitig kann ZK die Handelsdaten der Benutzer schützen, sodass diese ihre finanzielle Vertraulichkeit wahren, selbst wenn die ML-Modelle, die sie für den Handel verwenden, öffentlich sind. Das Ergebnis? Sichere KI-gesteuerte DeFi-Protokolle mit ZK-Überprüfbarkeit.

Wir müssen unsere Maschinen besser kennen

Da KI eine immer größere Rolle in unserem täglichen Leben einnimmt, nehmen die Sorgen vor Einmischung, Täuschung und feindseligen Handlungen immer mehr zu. Gerade für KI-Systeme, die wichtige Entscheidungen treffen, ist es wichtig, dass sie Angriffen standhalten können, die darauf abzielen, ihre Ergebnisse zu verfälschen. Selbstverständlich legen wir großen Wert auf die Sicherheit von KI-Tools. Dabei geht es nicht nur um die traditionelle KI-Sicherheit (Vermeidung unvorhergesehenen Verhaltens von Modellen), sondern auch um die Einrichtung eines Systems, mit dem die Integrität des Modells unabhängig überprüft werden kann und so das Vertrauen in seine Ergebnisse gefördert wird.

In einer Zeit, in der es Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) in Hülle und Fülle gibt, beeinflussen sie unser tägliches Leben erheblich. Mit zunehmender Anzahl dieser Modelle steigt auch das Risiko von Angriffen, die ihre Authentizität gefährden. Dies ist besonders in Situationen besorgniserregend, in denen die von der KI generierte Ausgabe irreführend oder irreführend erscheinen kann.

Durch die Integration der Zero-Knowledge (ZK)-Kryptographie in Systeme der künstlichen Intelligenz können wir von Anfang an Vertrauen und Verantwortlichkeit in diese Modelle schaffen. So wie Ihnen ein SSL-Zertifikat oder ein Sicherheitssiegel in Ihrem Webbrowser die Authentizität einer Website garantiert, wird es wahrscheinlich ein Symbol für KI-Überprüfbarkeit geben, das sicherstellt, dass das Modell, mit dem Sie interagieren, auch das ist, mit dem Sie interagieren wollten.

Im Film „Blade Runner“ wurde der Voight-Kampff-Test verwendet, um Replikanten von Menschen zu unterscheiden. Ebenso stoßen wir in der heutigen, von KI dominierten Ära auf ein paralleles Dilemma: echte KI-Modelle von solchen zu unterscheiden, die möglicherweise beschädigt sind oder nicht richtig funktionieren. Im Bereich der Kryptografie könnte die Zero-Knowledge (ZK)-Kryptografie als unser moderner Voight-Kampff-Test dienen – ein starkes, skalierbares Werkzeug zur Überprüfung der Integrität von KI-Modellen, ohne deren interne Mechanik preiszugeben. Wir stellen also nicht nur die Frage, ob Roboter träumen können, sondern stellen auch sicher, dass die KI, die unsere digitale Existenz steuert, tatsächlich das ist, was sie zu sein vorgibt.

Weiterlesen

• PEPE PROGNOSE. PEPE Kryptowährung
• APE PROGNOSE. APE Kryptowährung
• HMSTR PROGNOSE. HMSTR Kryptowährung
• EUR ZAR PROGNOSE
• SOL PROGNOSE. SOL Kryptowährung
• USD THB PROGNOSE
• EUR PKR PROGNOSE
• XRP PROGNOSE. XRP Kryptowährung
• ADA PROGNOSE. ADA Kryptowährung
• Silberpreis Prognose

2024-10-23 14:00