Die Diskussion über KI hat sich von der Frage nach ihrer Relevanz hin zu dem Fokus entwickelt, sie zuverlässiger und effizienter zu machen, da ihre Nutzung weit verbreitet wird. Michael Heinrich stellt sich eine Zukunft vor, in der KI eine post-scarcity Gesellschaft fördert, die Individuen von alltäglichen Jobs befreit und kreativere Bestrebungen ermöglicht.
Das Daten-Dilemma: Qualität, Herkunft und Vertrauen
Die Diskussion über künstliche Intelligenz (KI) hat sich grundlegend verschoben. Die Frage ist nicht mehr ihre Relevanz, sondern wie man sie zuverlässiger, transparenter und effizienter machen kann, da ihre Nutzung in allen Sektoren alltäglich wird.
Das aktuelle KI-Paradigma, dominiert von zentralisierten „Black Box“-Modellen und massiven, proprietären Datenzentren, steht unter wachsendem Druck aufgrund von Bedenken über Vorurteile und monopolistische Kontrolle. Für viele im Web3-Bereich liegt die Lösung nicht in einer strengeren Regulierung des aktuellen Systems, sondern in einer vollständigen Dezentralisierung der zugrunde liegenden Infrastruktur.
Die Wirksamkeit dieser leistungsstarken KI-Modelle wird beispielsweise in erster Linie durch die Qualität und Integrität der Daten bestimmt, auf denen sie trainiert werden – ein Faktor, der überprüfbar und nachverfolgbar sein muss, um systematische Fehler und KI-Halluzinationen zu verhindern. Da die Einsätze für Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen steigen, wird die Notwendigkeit für eine vertrauenslose und transparente Grundlage für KI entscheidend.
Michael Heinrich, ein Serienunternehmer und Stanford-Absolvent, gehört zu denjenigen, die die Initiative ergreifen, um diese Grundlage zu schaffen. Als CEO von 0G Labs entwickelt er derzeit das, was er als die erste und größte KI-Chain beschreibt, mit der erklärten Mission, sicherzustellen, dass KI ein sicheres und überprüfbares öffentliches Gut wird. Nachdem er zuvor Garten, ein von YCombinator unterstütztes Unternehmen, gegründet und bei Microsoft, Bain und Bridgewater Associates gearbeitet hat, wendet Heinrich nun sein Fachwissen auf die architektonischen Herausforderungen der dezentralen KI (DeAI) an.
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