KI könnte NFT-Marktplätze verändern, aber es drohen ethische Herausforderungen, warnt der CEO von Nuklai

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Als Krypto-Investor und Beobachter des NFT-Bereichs bin ich vom Potenzial der KI zur Verbesserung der NFT-Verifizierung und -Sicherheit begeistert. Allerdings erkenne ich auch die damit verbundenen ethischen Bedenken an. Die rasche Integration von KI in den NFT-Sektor führt zu wichtigen Diskussionen über geistige Eigentumsrechte, möglichen Missbrauch von KI-generierten Inhalten und Transparenz von Algorithmen.

In einem Interview mit crypto.news erkundete ich, Matthijs de Vries, der CEO und Gründer von Nuklai, die moralischen Dilemmata im Zusammenhang mit der Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) auf dem Markt für nicht fungible Token (NFT).

Als Krypto-Investor beobachte ich mit der Integration künstlicher Intelligenz (KI) eine spannende Entwicklung in der Welt der NFTs. Diese Technologie hat neue Möglichkeiten eröffnet, insbesondere im Bereich der NFT-Erstellung und -Verifizierung. Beispielsweise können KI-Algorithmen jetzt einzigartige und komplexe NFT-Kunstwerke generieren, die zuvor nicht manuell erstellt werden konnten. Darüber hinaus haben KI-gesteuerte Systeme den Verifizierungsprozess verbessert und stellen die Authentizität und den Besitz digitaler Vermögenswerte dezentral sicher. Insgesamt erweist sich KI als wesentliches Werkzeug zur Bewältigung der Komplexität des NFT-Marktes und macht sie zu einem integralen Bestandteil dieser aufstrebenden Branche.

Als Forscher, der sich mit der spannenden Welt der künstlichen Intelligenz beschäftigt, kann ich nicht umhin, die rasanten Fortschritte anzuerkennen, die wir auf diesem Gebiet beobachten. Dennoch bringen diese Fortschritte ihre eigenen ethischen Dilemmata mit sich, die unsere Aufmerksamkeit erfordern. Geistige Eigentumsrechte, der potenzielle Missbrauch von KI-generierten Inhalten und die Notwendigkeit der Transparenz von KI-Algorithmen sind Themen, die intensiv diskutiert werden.

Als Analyst plädiere ich nachdrücklich für die Entwicklung ethischer Richtlinien und solider Richtlinien, da der Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) auf den Markt für nicht fungible Token (NFT) zunimmt. Für den Aufbau eines zuverlässigen und vertrauenswürdigen Ökosystems, das dem Test der Zeit standhalten kann, ist die Aufrechterhaltung eines empfindlichen Gleichgewichts zwischen der Ausweitung technologischer Grenzen und der Wahrung ethischer Standards von entscheidender Bedeutung.

De Vries glaubt, dass KI den Prozess der Überprüfung und Gewährleistung der Sicherheit im Bereich Non-Fungible Tokens (NFTs) revolutionieren kann. Es ist jedoch wichtig, die ethischen Probleme im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in diesem Bereich anzugehen, um einen zuverlässigen und dauerhaften Markt für digitale Kunst zu erhalten.

„KI zieht sowohl Kritik als auch Lob in Bezug auf Urheberrechtsfragen auf sich und fungiert als mögliche Lösung für NFT-Urheberrechtsstreitigkeiten. Wie kann KI diese Bedenken effizient angehen und gleichzeitig mit ihren eigenen Urheberrechtskomplikationen umgehen?“

Technologie birgt das Potenzial, erhebliche Vorteile zu bringen, birgt aber auch potenzielle Risiken. Beispielsweise haben Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) durch generative Modelle sowohl geholfen als auch Schaden angerichtet. Diese Modelle wurden auf unterschiedliche Weise eingesetzt, von denen einige die Rechte von Künstlern verletzen – ein Problem, das bei betrügerischen Praktiken immer häufiger auftritt. Die unbefugte Nutzung der Arbeit eines Künstlers durch Betrüger führt häufig zu KI-generierten Kreationen, die dem Originalwerk sehr nahe kommen oder nicht von diesem zu unterscheiden sind. Solche Fälle befeuern Debatten über geistige Eigentumsrechte und unterstreichen, wie wichtig es ist, strengere Vorschriften in der KI-Entwicklung einzuführen. Gleichzeitig können KI-Algorithmen abgeleitete Werke und Fälschungen erkennen, selbst wenn geringfügige Änderungen vorgenommen wurden. Menschen können diese Diskrepanzen übersehen; Allerdings ist die Fähigkeit der KI, den Stil eines Künstlers zu erlernen und Kopien zu identifizieren, für die Lösung urheberrechtlicher Bedenken von entscheidender Bedeutung.

Es gibt auch einige ethische Bedenken. Dazu gehören geistiges Eigentum und der potenzielle Missbrauch von KI-erstellten Inhalten. Wie sollten Plattformen auf diese Bedenken eingehen, um Vertrauen und Integrität aufrechtzuerhalten?

KI benötigt für ihre Ausbildung bestimmte Daten; Von Künstlern erstellte NFTs können Eigentumsangaben enthalten. Diese Zuschreibung an den Künstler stellt die Authentizität sicher und ermöglicht die Überprüfung des Besitzes. KI-Technologien können diese Informationen scannen und das Internet nach potenziellen Replikaten durchsuchen. Wenn sie ähnliche Werke entdecken, prüfen sie die Authentifizierungsdetails. Aufzeigen von Unstimmigkeiten und Unterstützung von Künstlern beim Schutz geistigen Eigentums. Darüber hinaus können Plattformen die Verteilung von Lizenzgebühren auf der Grundlage der genehmigten Nutzungsbedingungen für das Kunstwerk automatisieren.

Dieses System garantiert eine gerechte Vergütung und überwacht die Datennutzung in Blockchains. Es schützt die Rechte der Urheber und fördert die ethische Nutzung von Inhalten. Darüber hinaus schützt ein NFT-Marktplatz, der mit hochentwickelten KI-Schutzmaßnahmen ausgestattet ist, Künstler vor der Veruntreuung ihrer Immobilien und Käufer vor gefälschter Kunst. Diese Maßnahmen minimieren betrügerische Aktivitäten und erhöhen die Glaubwürdigkeit und Authentizität der Plattform.

Welche Fortschritte werden meines Wissens nach im Bereich der Echtzeit-NFT-Verifizierung (Non-Fungible Token) mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) erzielt?

Als Analyst kann ich erklären, dass ich durch die Nutzung der verfügbaren Daten über die Herkunft von NFTs ein KI-System entwickeln kann, das in der Lage ist, die Authentizität dieser digitalen Assets nahezu in Echtzeit zu überprüfen. Durch die Analyse einzigartiger Attribute, die nur echten NFTs vorbehalten sind, kann dieses KI-Modell betrügerische Angebote wirksam verhindern und Benutzer warnen, bevor sie möglicherweise einen gefälschten oder sogar gestohlenen NFT kaufen. Dieser Ansatz verringert das Risiko, Opfer solcher betrügerischen Transaktionen zu werden, erheblich.

Wie wirken sich diese Fortschritte Ihrer Meinung nach auf die Benutzererfahrung aus?

Da künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in der Lage ist, Informationen zu erkennen, kann sie ihre Funktionen im Bereich der Identifizierung gefälschter nicht fungibler Token (NFTs) erweitern. Beispielsweise kann KI eingesetzt werden, um ungewöhnliche Volumenanstiege in einem bestimmten NFT-Angebot zu erkennen. Es könnte auch darauf hinweisen, dass mehrere Einträge identische Attribute aufweisen. Diese verdächtigen Transaktionen würden dann gestoppt, bevor ein Kauf getätigt wird. Insbesondere arbeiten alle NFT-Marktplätze mit der Blockchain-Technologie, die für ihre Transparenz bekannt ist. Ein zuverlässiger NFT-Marktplatz wird die Entdeckungen seiner KI der Öffentlichkeit zugänglich machen und es Käufern ermöglichen, den Hintergrund eines NFT zu untersuchen. Darüber hinaus ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass Blockchains von Natur aus unveränderlich sind und sicherstellen, dass die Daten eines NFT intakt und unverfälscht bleiben.

Da die Verwendung von NFTs (Non-Fungible Tokens) weiter zunimmt, steigt auch die Abhängigkeit von KI-gestützten Lösungen zur Überprüfung ihrer Authentizität. Doch wie genau stellen diese Systeme die Legitimität der digitalen Vermögenswerte sicher?

Um die Authentizität eines digitalen Vermögenswerts zu bestätigen, benötigt künstliche Intelligenz eine aussagekräftige Beweisspur, die seine Herkunft und seinen Besitz detailliert beschreibt. Zuverlässige Datenquellen dienen als überprüfbarer Echtheitsnachweis und sind daher für das Training von KI-Systemen unverzichtbar. In diesen öffentlichen Datenbanken werden betrügerische Aktivitäten in Hülle und Fülle angezeigt, sodass die KI lernen und sich anpassen kann. Gemeinsame Bemühungen zum Datenaustausch und zur On-Chain-Verifizierung steigern den Wert der KI-Bewertung digitaler Assets durch die Bereitstellung zusätzlicher Kontexte und Informationen. Darüber hinaus kann KI reale Vermögenswerte (RWAs) und geistige Eigentumsrechte bewerten, um auch deren Authentizität sicherzustellen.

Was sind Ihrer Meinung nach einige der größten Herausforderungen, wenn es darum geht, Daten korrekt zu halten und Betrug zu verhindern?

Es ist unvermeidlich, dass böswillige Akteure ständig neue Wege finden, bestehende Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Um an der Spitze zu bleiben, ist es wichtig, die Zusammenarbeit zwischen der Öffentlichkeit zu fördern. Durch die Erweiterung der verfügbaren Daten, aus denen die KI lernen kann, können wir neue Betrugstechniken schnell erkennen und darauf reagieren. Dies setzt jedoch voraus, dass NFT-Besitzer eine genaue Dokumentation der Historie ihrer Vermögenswerte bereitstellen. Die Integrität der menschlichen Seite von NFTs ist von entscheidender Bedeutung, da sich etwaige Fehler oder Ungenauigkeiten in den Ergebnissen der KI widerspiegeln.

Digitale Produktpässe (DPPs) sind ein wachsendes Konzept. Ziel ist es, die Geschichte und den Besitz von Luxusartikeln und NFTs zu verfolgen. Wie steigern KI und Blockchain die Sicherheit und Authentizität von DPPs?

Digitale Pässe können mühelos erstellt werden, indem die gesamte Datenspur in der Lieferkette sorgfältig untersucht und verfolgt wird. Diese gesammelten Informationen werden anschließend in einen Non-Fungible Token (NFT) eingebettet, um dessen Herkunft offenzulegen. Der NFT zeichnet verschiedene Details auf, wie z. B. seine Umweltauswirkungen, den Besitzverlauf und Wartungsaufzeichnungen. Fortgeschrittene Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) können dann Betrug erkennen, indem sie abnormale Muster identifizieren. Diese KI-Modelle sind in der Lage, das Web mit beispielloser Geschwindigkeit zu durchsuchen und ermüden nicht, sodass sie mehrere NFTs rund um die Uhr kontinuierlich überwachen können. Die beste Leistung erbringt die KI jedoch beim Umgang mit öffentlich zugänglichen Daten. Transparente Blockchain-basierte Lieferketten ermöglichen es der KI, ihre Feinheiten zu erfassen und Inkonsistenzen effizienter zu erkennen, was ihre Effektivität bei der Verfolgung von NFTs erhöht.

Sicherlich! Einfacher ausgedrückt verbessern neuronale Netze und maschinelles Lernen die Genauigkeit und Effizienz der NFT-Authentifizierung (Non-Fungible Token), indem sie es Systemen ermöglichen, einzigartige digitale Assets basierend auf Mustern und Merkmalen, die aus großen Datensätzen gelernt wurden, automatisch zu identifizieren. Dies geschieht durch das Training von Algorithmen, um bestimmte Merkmale zu erkennen, die echte NFTs von Fälschungen oder Kopien unterscheiden. Der Einsatz neuronaler Netze, einer Art maschinellem Lernmodell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist, ermöglicht eine komplexere und genauere Mustererkennung. Dadurch wird die NFT-Authentifizierung im Vergleich zu manuellen Methoden schneller, zuverlässiger und weniger fehleranfällig.

Jeder kann eine Replik einer NFT-Sammlung erstellen und diese als authentisch ausgeben, aber die zugrunde liegenden Daten werden ihre Unwahrheit verraten. Neuronale Netze untersuchen nicht nur die Metadaten eines NFT, sondern auch den künstlerischen Stil des Erstellers und erkennen Feinheiten, die über die menschliche Wahrnehmung hinausgehen. Böswillige Akteure entwickeln ständig neue Methoden zur Täuschung, aber KI kann mit umfassender Schulung verschiedener Datensätze die Authentizität eines NFT überprüfen und aufkommenden Betrugstaktiken entgegenwirken. Für die meisten Menschen ist es eine Herausforderung, Fälschungen zu unterscheiden. Der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie neuronaler Netze ermöglicht jedoch robustere Verifizierungsprozesse auf NFT-Marktplätzen.

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2024-05-22 14:00