Liebe Neugierige, Kreative, Entdecker*innen,

die Landschaft der künstlichen Intelligenz verändert sich von Tag zu Tag. Während Tech-Giganten bisher die Entwicklung dominiert haben, kann ich nun seit geraumer Zeit eine neue Bewegung identifizieren: dezentrale KI. Hat sie eventuell die Macht, die Kontrolle über Daten und Modelle zurück in die Hände der Nutzer zu spielen?

In der aktuellen Ausgabe des KI-Logbuchs werfen wir also einen Blick auf dieses wirklich spannende und dynamische Feld der künstlichen Intelligenz: die Dezentrale KI (DeKI). Diese Technologie kombiniert die Kraft von KI mit der Flexibilität und Sicherheit dezentraler Netzwerke wie wir sie bereits bei Blockchain Projekten hinlänglich erleben durften. Dieser Ansatz bietet nicht nur neue Möglichkeiten, sondern auch spannende Herausforderungen und Chancen.

Doch Vorsicht: gerade im Bereich der Blockchain-Technologie sollten wir aufgrund der Historie so mancher Projekte besonders aufpassen. Es gibt einfach zu viele „Crypto Bros“, die mit übertriebenen Versprechungen und Tech-Jargon um sich werfen. Hier gilt es daher, kritisch zu bleiben und immer auch eigene Recherchen zu den diversen Anbietern anzustellen!

Was ist Dezentrale KI?

Dezentrale KI, oft als Decentralized AI (DeAI) bezeichnet, bezieht sich auf Systeme, in denen Daten und sogar die KI-Algorithmen selber über ein Netzwerk von Knotenpunkten (Nodes) auf verschiedene Standorte, Geräte und Benutzer verteilt sind. Daten, Berechnungen und Informationen werden nicht von einem zentralen Server verarbeitet, sondern auf mehrere Geräte oder „Knoten“ verteilt, die in einem Peer-to-Peer- oder Verbundmodus miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten. DeAI kombiniert also die Stärken von Blockchain mit den Möglichkeiten der KI. Das erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern ermöglicht auch eine demokratischere Nutzung von KI-Technologien. Es gibt aber noch mehr Vorteile.

Vorteile der Dezentralen KI

– Verbesserter Datenschutz: Da Daten und Berechnungen auf lokalen Geräten stattfinden, wird die Datensicherheit und der Datenschutz gestärkt.

– Kosteneffizienz: Dezentrale Systeme nutzen lokale Ressourcen, was die Kosten für zentrale Serverinfrastruktur reduziert.

– Erhöhte Skalierbarkeit: Durch die Nutzung verteilter Rechenressourcen können Anwendungen dynamisch an Anforderungen angepasst werden.

– Höhere Zuverlässigkeit: Dezentrale Systeme sind weniger anfällig für Ausfälle, da keine einzelnen Fehlerquellen existieren.

– Förderung der Zusammenarbeit: Diese Systeme fördern die Zusammenarbeit zwischen Teilnehmern und machen eine zentrale Behörde überflüssig.

Aktuelle DeAI-Projekte

Das Projekt ThoughtAI (THT) arbeite daran, durch Kombination von Blockchain, Kryptowährung und adaptiver KI ein System zu schaffen, in dem Informationen nicht nur gespeichert, sondern auch durch Agenten genutzt und erweitert werden. So möchte ThoughtAI neue Werte und Effizienzen generieren. Dies könnte nicht nur die Datenverfügbarkeit erhöhen, sondern auch eine ganz neue Grundlage für das Training von KI-Modellen schaffen. Was würde das für Branchen bedeuten, die mit Daten ihren Lebensunterhalt verdienen? Wie würden diese Branchen transformiert? Oder ist ThoughtAI wieder einmal mehr ein Paradebeispiel für CryptoBro Slang und BS Bingo? Ich bin mir da noch nicht so ganz sicher.

Bei Bittensor (TAO) geht es darum, eine kooperative und dezentralisierte Umgebung für die Entwicklung und Weiterentwicklung von KI- und ML-Modellen zu schaffen, wobei die Teilnehmer für ihre Beiträge belohnt werden sollen. Das Projekt arbeitet über ein verteiltes Netzwerk, wodurch die Notwendigkeit zentraler Instanzen umgangen werden soll. Die Zusammenarbeit in Echtzeit könnte tatsächlich eine neue Form des Umgangs mit KI-Anwendungen darstellen. Das Whitepaper wird dann schon ein wenig deutlicher. Das Bittensor Netzwerk soll für den Handel und die Erstellung von künstlicher Intelligenz (KI) verwendet werden. In diesem System sind KI-Modelle, oder „Peers“, in einem Peer-to-Peer-Netzwerk verbunden, wo sie nicht nur Informationen austauschen sondern auch voneinander lernen sollen. Das Netzwerk bewertet die Beiträge der Peers. Diese Bewertungen werden wiederum auf einem Ledger (einem digitalen Logbuch) festgehalten. Peers mit höheren Bewertungen erhalten größere Belohnungen in Form von Kryptowährung, was Interessenkonflikte und andere Manipulationen verhindern soll. Ziel von Bittensor ist es, den effizienten und gerechten Austausch von KI-Leistungen zu ermöglichen, indem es eine Plattform bietet, auf der KI-Anbieter und -Nutzer aufeinandertreffen können. Ob das wirklich alles so klappt, wie das Whitepaper es sich gedacht hat, wird die Praxis zeigen.

Dann ist da noch fetch.ai. Die Plattform möchte künstliche Intelligenz (KI) und Blockchain-Technologie vereinen, um autonome Software-Programme, sogenannte „AI Agenten“, zu erstellen und zu betreiben. Diese Agenten können komplexe Aufgaben in Bereichen wie Logistik, Finanzen oder Gesundheitswesen automatisieren und optimieren. Entwickler können auf der Agentverse-Plattform AI Agenten entwickeln, bereitstellen und verwalten. Die AI Engine verbindet menschliche Anweisungen mit passenden AI Agenten, um Aufgaben effizient auszuführen. Die Fetch Network bildet die Grundstruktur, die alles zusammenhält, einschließlich des Almanac Contracts, Fetch Name Service, Fetch Ledger und FET Tokens. Die FET Tokens dienen als Zahlungsmittel für Transaktionen und Dienstleistungen innerhalb des Ökosystems und werden auch für die Netzwerkverwaltung verwendet. So ermöglicht Fetch.ai Entwicklern und Benutzern, in einem dezentralisierten, sicheren und skalierbaren Umfeld, das durch Blockchain-Technologie und KI unterstützt wird, eigene AI Agents zu erstellen, zu betreiben und zu monetarisieren. Inwiefern diese Agenten auch außerhalb dieses Netzwerks aktiv werden können, hat sich mir bei Browsen der Webseite nicht erschlossen – würde ja Sinn machen.

Ein besonders vielversprechendes Projekt ist Ocean Protocol (OCEAN). Hierbei handelt es sich ebenfalls um eine Blockchain-basierte Plattform, die einen dezentralisierten Marktplatz für Daten bietet. Datenanbieter können ihre Daten als NFTs und Datatokens verkaufen, während Verbraucher, insbesondere AI-Forscher und Datenwissenschaftler, auf diese Daten zugreifen und sie nutzen können. Dabei bleibt die Kontrolle über die Daten stets bei den Anbietern. Die Plattform verwendet den OCEAN Token für Transaktionen, Staking und Governance. Kürzlich hat sich Ocean Protocol übrigens mit Fetch.ai und SingularityNET zur Artificial Superintelligence Alliance zusammengeschlossen, um die Entwicklung dezentralisierter Künstlicher Intelligenz zu fördern, und plant die Konsolidierung der bisherigen Token zu einem neuen Token namens ASI. Ziel ist es, die Datenwirtschaft transparenter und demokratischer zu gestalten, während Datensicherheit und -kontrolle gewährleistet werden.

Meine Einschätzung

Was mir bei all den genannten Projekten auffiel war diese teilweise recht erzwungen erscheinende Kombination von „Tokenomics“ und KI. Ich werde hier das Gefühl nicht los, dass sich die „CryptoBros“ in der zweiten Halbzeit fühlen – nach dem Motto: Wenn wir jetzt „KI“ hier drauf schreiben, machen wir noch einmal so richtig Umsatz. Ich meine, warum unbedingt alles mit Tokens zupflastern? Kann man dezentrale KI nicht auch nutzen wie diese dezentralen Proteinforschungs- Screensaver? Oder diese SETI Anwendung, die nach außerirdischem Leben sucht, sobald ich meinen Rechner mal ein paar Minuten pausiere? Das geht alles ganz prima ohne Tokens! Dabei könnten die Anwendungen doch so viel Gutes erreichen!

Mögliche Anwendungen: ein Brainstorm für Anwendungsfälle dezentralisierter KI

Dezentrale KI hat das Potenzial, viele Bereiche komplett auf links zu drehen, von der Gesundheitsversorgung über das Finanzwesen bis hin zum Verkehr. Mit Fortschritten in Netzwerktechnologien und Rechenleistung werden die Herausforderungen wie Skalierung und Latenz überwunden, was zu leistungsfähigeren und effizienteren DeAI-Systemen führt. Die Dezentralisierung der KI bietet auch die Möglichkeit, Macht- und Wertverteilung zu demokratisieren, indem Benutzer und IP-Mitwirkende mehr Macht und Nutzen aus den Systemen ziehen können. Denken wir mal über die Beispiele oben genauer nach.

Im Gesundheitswesen könnte DeAI nicht nur Diagnosen verbessern, sondern auch die Zusammenarbeit zwischen Institutionen erleichtern, ohne dass dabei die Privatsphäre der Patienten gefährdet wird. Denkbar sind auch Fortschritte in Bereichen wie onkologischer Forschung und personalisierter Medizin, die durch sicheres Datenteilen erheblich profitieren könnten. Ein Standard und alle Daten sicher auf dezentralisierten Rechnern verteilt.

Im Bankensektor könnte DeAI Potenzial haben. Wie wäre es hier mit standardisierter, dezentraler KI zur Betrugserkennung, zur Optimierung von Kreditvergaben oder zur Bereitstellung individualisierter Finanzdienstleistungen durch Smart Contracts? Die Möglichkeit, Dienstleistungen nahtlos und sicher über ein dezentrales Netzwerk anzubieten, könnte eine große Erleichterung für Kunden und Anbieter bedeuten. Nadelöhr wären hier sicher die grundsätzlichen Daten-/Datalakes.

In Bezug auf Lieferkettenmanagement könnte die Kombination von Blockchain und künstlicher Intelligenz die Optimierung von Betriebsabläufen ermöglichen, was wiederum die Transparenz während der gesamten Kette erhöht und Lagerbestände optimieren würde. Wäre vielleicht DER Schlüssel zu effizienteren und nachhaltigeren Praktiken in der Industrie. Und ich rede noch nicht mal von einem KI unterstützten Internet der Dinge (AI IoT)!

Herausforderungen und Risiken

– Rechenleistung und Verwaltung: Die Koordination und Verwaltung verteilter Rechenleistung kann sich noch als komplexer herausstellen, als wir es aktuell annehmen.

– Datenqualität: Die Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in dezentralen Systemen stellt eine Herausforderung dar. Sogar noch heute ist eine saubere Datengrundlage immer noch der größte Pferdefuß bei der Konzeption komplexer KI Systeme. Sh1t in Sh1t out ist immer noch die beste Grundregel. Da muss noch viel passieren!

– Datenschutz und Sicherheit: Trotz der Vorteile des Datenschutzes müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um Angriffe und Datenverletzungen zu verhindern. Gerade dann, wenn sensible Daten auf den (teil vielleicht auch privaten) Nodes erteilt „herumliegen“.

Was bleibt

Die dezentrale KI steht noch am Beginn einer vielleicht ja wirklich neuen Ära der künstlichen Intelligenz. Durch die Nutzung kollektiver Intelligenz und der Ressourcen eines verteilten Netzwerks könnte DeAI KI-Anwendungen effizienter, sicherer und zugänglicher machen.

Aber natürlich sind noch lange nicht alle Herausforderungen gemeistert. Die Skalierbarkeit und Effizienz dieser Systeme bleiben kritische Punkte, ebenso wie Datenschutzbedenken. Andererseits juckt es jedem Geschäftsmenschen in den Fingern, denn der Markt zeigt ein erhebliches Investitionspotential: so könnte laut einer Studie von marketUS der Markt für DeAI von heute 349 Millionen Dollar bis 2033 auf knapp 3 Milliarden Dollar anwachsen! Dollarzeichen in den Augen der gebeutelten CryptoBros. Was uns zu einer vorsichtigen Prognose verleiten könnte.

Fazit: Potenzial ja, aber Vorsicht geboten

DeAI hat zweifellos das Potenzial, die Art und Weise, wie wir KI entwickeln und nutzen, grundlegend zu verändern. Doch wie bei jeder neuen Technologie ist auch gerade bei einer Technologie mit Scamming Historie Vorsicht geboten! Lasst euch also nicht von großen Versprechungen und Techno-Bullshit Bingo blenden. Behaltet einen kühlen Kopf. Nicht jedes Projekt, das „AI“ und „Blockchain“ in einem Atemzug nennt, wird die Welt verändern. Bleibt also kritisch, hinterfragt Behauptungen und macht eure eigene Due Diligence, bevor ihr in irgendetwas investiert oder euch zu sehr begeistert. Denkt daran, dass sich KI anders als andere Trends und Technologien entwickelt – um ein vielfaches schneller nämlich!

Was denkt ihr über DeAI? Seht ihr darin die Zukunft der KI oder eher einen vorübergehenden Hype? Oder gar ausschließlich Scams? Lasst es mich in den Kommentaren wissen!

Bis zum nächsten Mal. Bleibt neugierig!

Euer Arno

Decentralised AI: fearful opponent of the tech giants?

Dear Curious, Creatives, Explorers,

the landscape of artificial intelligence is changing day by day. While tech giants have long been dominating recent developments, I can now identify a new movement: decentralized AI (DeAI). Could it perhaps have the power to return control over data and models to the users? In this issue of the AI log, we’ll take a look at this exciting and dynamic field of artificial intelligence. This technology combines the power of AI with the flexibility and security of decentralized networks, as we’ve already experienced with blockchain projects. This approach not only offers new opportunities but also presents intriguing challenges and prospects. However, caution is advised, especially in the realm of blockchain technology, where there are numerous „Crypto Bros“ throwing around exaggerated promises and tech jargon. Therefore, it’s essential to remain critical and conduct your own research on various providers.

What is Decentralized AI (DeAI)?

Decentralized AI, often referred to as Decentralized AI (DeAI), refers to systems where data and even the AI algorithms themselves are distributed across a network of nodes at different locations, devices, and users. Data, computations, and information are not processed by a central server but are distributed across multiple devices or „nodes“ that communicate and collaborate in a peer-to-peer or federated mode. DeAI thus combines the strengths of blockchain with the possibilities of AI, enhancing security and enabling a more democratic use of AI technologies. There are, however, even more advantages.

Advantages of Decentralized AI

• Enhanced Privacy: As data and computations occur on local devices, data security and privacy are strengthened.

• Cost Efficiency: Decentralized systems utilize local resources, reducing the cost of central server infrastructure.

• Increased Scalability: By using distributed computing resources, applications can be dynamically adjusted to meet demands.

• Higher Reliability: Decentralized systems are less susceptible to failures since there are no single points of failure.

• Promotion of Collaboration: These systems foster collaboration between participants, making a central authority unnecessary.

Current DeAI Projects

The ThoughtAI (THT) project is working on creating a system that combines blockchain, cryptocurrency, and adaptive AI to store, utilize, and expand information through agents. This could not only increase data availability but also create an entirely new foundation for training AI models. What would this mean for industries that rely on data for their livelihood? How would these industries be transformed? Or is ThoughtAI just another example of CryptoBro slang and BS Bingo? I’m not entirely sure yet.

Bittensor (TAO) aims to create a cooperative and decentralized environment for the development and enhancement of AI and ML models, where participants are rewarded for their contributions. The project operates over a distributed network, circumventing the need for central instances. Real-time collaboration could indeed represent a new way of handling AI applications. The Whitepaper clarifies that the Bittensor network is intended for trading and creating artificial intelligence (AI). In this system, AI models, or „peers,“ are connected in a peer-to-peer network where they not only exchange information but also learn from each other. The network evaluates the contributions of peers, which are then recorded on a ledger. Peers with higher ratings receive greater rewards in the form of cryptocurrency, which is intended to prevent conflicts of interest and other manipulations. Bittensor’s goal is to enable the efficient and fair exchange of AI services by providing a platform where AI providers and users can meet.

fetch.ai wants to combine artificial intelligence (AI) and blockchain technology to create and operate autonomous software programs, called „AI Agents,“ which can automate and optimize complex tasks in areas such as logistics, finance, or healthcare. Developers can develop, deploy, and manage AI Agents on the Agentverse platform. The AI Engine connects human instructions with suitable AI Agents to efficiently execute tasks. The Fetch Network forms the underlying structure that holds everything together, including Almanac Contracts, Fetch Name Service, Fetch Ledger, and FET Tokens. FET Tokens serve as the payment method for transactions and services within the ecosystem and are also used for network management. Thus, Fetch.ai enables developers and users to create, operate, and monetize their AI Agents in a decentralized, secure, and scalable environment supported by blockchain technology and AI.

A particularly promising project is Ocean Protocol (OCEAN). This blockchain-based platform offers a decentralized marketplace for data. Data providers can sell their data as NFTs and data tokens, while consumers, especially AI researchers and data scientists, can access and use this data. Control over the data always remains with the providers. The platform uses the OCEAN Token for transactions, staking, and governance. Recently, Ocean Protocol has joined forces with Fetch.ai and SingularityNET to form the Artificial Superintelligence Alliance, aiming to promote the development of decentralized AI and planning to consolidate the existing tokens into a new token called ASI. The goal is to make the data economy more transparent and democratic while ensuring data security and control.

My Assessment

What struck me about all the mentioned projects was this sometimes forced combination of „tokenomics“ and AI. I can’t shake the feeling that „CryptoBros“ feel like they’re in the second half of the game – with the motto: If we write „AI“ on it now, we’ll make another big sale. I mean, why plaster everything with tokens? Can’t decentralized AI be utilized like those decentralized protein research screensavers or the SETI application that searches for extraterrestrial life when I pause my computer for a few minutes? That works perfectly fine without tokens! These applications could achieve so much good!

Possible Applications: A Brainstorm for Use Cases of Decentralized AI

Decentralized AI has the potential to completely transform many areas, from healthcare to finance to transportation. With advances in network technologies and computing power, challenges like scalability and latency will be overcome, leading to more powerful and efficient DeAI systems. Decentralizing AI also offers the opportunity to democratize power and value distribution, allowing users and IP contributors to derive more benefit from the systems. Let’s think about the examples above in more detail.

• In Healthcare: DeAI could not only improve diagnoses but also facilitate collaboration between institutions without compromising patient privacy. Advances in areas like oncological research and personalized medicine could significantly benefit from secure data sharing. Imagine a standard and all data securely distributed across decentralized computers.

• In the Banking Sector: DeAI could have potential. How about standardized, decentralized AI for fraud detection, optimizing credit allocation, or providing individualized financial services through smart contracts? The ability to offer services seamlessly and securely over a decentralized network could be a significant relief for customers and providers. The bottleneck would certainly be the fundamental data lakes.

• In Supply Chain Management: Combining blockchain and artificial intelligence could optimize operational processes, increasing transparency throughout the entire chain and optimizing inventory. This might be the key to more efficient and sustainable practices in industry.

And I didn’t even get started with AI-supported Internet of Things (AI IoT)!

Challenges and Risks

• Computing Power and Management: Coordinating and managing distributed computing power could be more complex than we currently assume.

• Data Quality: Ensuring data quality and integrity in decentralized systems remains a challenge. Even today, a clean data foundation is still the biggest stumbling block in designing complex AI systems. The rule remains: garbage in, garbage out. Much needs to be done!

• Privacy and Security: Despite the advantages of privacy, robust security measures must be implemented to prevent attacks and data breaches, especially when sensitive data is distributed across potentially private nodes.

Conclusion

Decentralized AI is at the beginning of what might be a new era of artificial intelligence. By harnessing collective intelligence and resources of a distributed network, DeAI could make AI applications more efficient, secure, and accessible. However, not all challenges have been overcome. Scalability and efficiency of these systems remain critical points, as do privacy concerns. On the other hand, every businessperson is itching, for the market shows significant investment potential: according to a study by marketUS, the market for DeAI could grow from today’s $349 million to nearly $3 billion by 2033! Dollar signs in the eyes of the beleaguered CryptoBros. This might lead us to a cautious prognosis.

Potential, but Caution Advised

DeAI undoubtedly has the potential to fundamentally change how we develop and use AI. However, as with any new technology, especially one with a history of scams, caution is warranted! Don’t be blinded by grand promises and techno-bullshit bingo. Keep a cool head. Not every project that mentions „AI“ and „Blockchain“ in the same breath will change the world. So, stay critical, question claims, and do your own due diligence before investing in or getting too excited about anything. Remember, AI evolves differently from other trends and technologies – much faster, in fact!

What do you think about DeAI? Do you see it as the future of AI, or rather a passing trend? Or just scams? Let me know in the comments!

Until next time. Stay curious!

Yours, Arno