In einer Welt, in der Informationen immer weniger vertraut werden, könnte die Blockchain eine rettende Lösung für überprüfbare Daten bieten

In der aktuellen Umgebung von Falschmeldungen, alternativen Fakten, nicht verifizierten Quellen und einfachen Lügen kann es extrem schwierig sein, dem Veröffentlichten zu vertrauen. Dieses Problem geht jedoch weit über politische Nachrichten oder Hype-Geschichten hinaus. Wir befinden uns in einer Umgebung, in der wir mehr Daten haben als je zuvor, wir verlassen uns mehr auf Daten als je zuvor, aber unsere Fähigkeit, diese Daten zu verifizieren, ist weit über ihre Grenzen hinaus belastet.  

Das Versprechen und das Problem mit Daten

Die KI-Branche hat unseren Appetit auf Daten insbesondere stark gesteigert. Während wir immer statistische Analysen von Daten verwenden konnten, um bestimmte Erkenntnisse zu gewinnen, hat uns die KI eine scheinbar unbegrenzte Macht gegeben, wenn wir nur die richtigen Daten hätten, um einen Algorithmus zu trainieren. Bei einem ordnungsgemäßen Trainingsdatensatz kann ein KI-Algorithmus verschiedene Datenkategorien klassifizieren, wie z. B. die Identifizierung eines Produkts anhand eines Fotos. Er kann Daten verwenden, um Dinge vorherzusagen, die für Menschen unmöglich wären: das Vorhersagen betrügerischen Verhaltens auf Ihrem Bankkonto, wie lange ein Paket zur Lieferung benötigt und ob ein anderes Auto mit Ihrem autonom fahrenden Fahrzeug kollidieren wird. Er kann ein Problem basierend auf Daten optimieren, wie die Straffung einer Fabrik, die Anpassung aller Ihrer Termine basierend auf Ihren Zeitplankonstraints und die Glättung der Bewegungen eines Roboters. Mit genügend Daten kann ein KI-Algorithmus wie ein Large Language Model, wie es in ChatGPT und ähnlichen Modellen zu finden ist, eine breite Palette von Fragen beantworten, oft mit erstaunlich hoher Genauigkeit. In nur wenigen kurzen Jahren haben wir uns vollständig von KI abhängig gemacht, weil wir immer noch ihre Fähigkeiten (und Grenzen) entdecken.

Wie Sie bemerkt haben, ist der gemeinsame Nenner hier Daten. Das Problem ist jedoch, dass das bloße Vorhandensein von Daten nicht ausreicht, um einen ordnungsgemäßen KI-Algorithmus zu erstellen. Die Erstellung eines effektiven KI-Modells ist tatsächlich viel komplexer und schwieriger, als es scheinen mag. Es ist viel Fachwissen erforderlich, um den richtigen Algorithmus auszuwählen, die richtigen Knöpfe und Hebel (sogenannte Hyperparameter) einzustellen und das Modell zu trainieren/zu testen, um sicherzustellen, dass es sich so verhält, wie es sollte. Damit dies alles funktioniert, muss der Entwickler die richtige Art von Daten erstellen oder sammeln, um sie für das Training zu verwenden, sie wo nötig kennzeichnen und validieren, dass sie korrekt sind. Die benötigte Datenmenge variiert, kann aber recht groß sein, insbesondere wenn das Modell komplexe Entscheidungen trifft, aus vielen verschiedenen Kategorien wählt oder sehr kleine Veränderungen identifizieren muss (wie das Finden mikroskopischer Fehler in einem Produkt, zum Beispiel).

Die Tatsache ist, dass die Fähigkeit, die richtigen KI-Algorithmen zu erstellen, immer einfacher wird, während das Finden (oder Erstellen) der richtigen Daten zum Trainieren des Modells schwieriger wird, da die Probleme, die wir lösen wollen, komplexer werden, die erforderlichen Daten groß und komplex sind oder wir die Daten haben, aber ihre Validität fragwürdig ist. Was kann man tun, um diese Billionen und Abermillionen von Datenpunkten zu sammeln und zu validieren? Lassen Sie uns dieses Problem betrachten und untersuchen, warum die Schlüsselattribute der Blockchain eine Lösung bieten könnten, wobei Plattformen wie Synesis One bereits vielversprechende Ansätze zur Mobilisierung einer großen Menschenmenge durch Dezentralisierung zeigen.

Die Datenbeschaffungsindustrie 

Um die für ein KI-Modell benötigten Daten ordnungsgemäß zu sammeln, müssen Sie zunächst verstehen, welches Problem Sie lösen möchten. Auf der einen Seite dieser Branche gibt es Unternehmen, Organisationen und sogar Einzelpersonen mit zu lösenden Problemen. Um die richtigen Daten zu finden oder zu erstellen, müssen sie in der Lage sein, genau zu beschreiben, was sie lösen möchten, damit Datenexperten verstehen können, welche Art von Daten, welche Art von Kennzeichnung oder Validierung und wie viel davon benötigt wird. Idealerweise würden diese Entitäten ihr Problem und die Art der benötigten Daten bekannt geben. Wenn dies etwas wie ein Bericht oder eine Analyse wäre, könnten Sie die etablierte Gig-Economy nutzen, um eine qualifizierte Person für den Job zu finden. Die Herausforderung besteht darin, dass es bei den für KI benötigten Datensätzen oft ein viel größeres Projekt ist, als eine Person bewältigen kann. Die einzelnen Elemente sind jedoch normalerweise nicht schwierig, erfordern in den meisten Fällen keine Schulung und können in Inkremente eines einzelnen Datenpunkts unterteilt werden. Dies ist ideal, um die Arbeit auf viele verschiedene Personen zu verteilen. Wenn viele Menschen auf zuverlässige Weise jeweils eine kleine Anzahl von Datenpunkten sammeln oder erstellen und die Daten dann nach Bedarf mit einigen grundlegenden Richtlinien kennzeichnen, wird die Entität, die ihr Problem lösen möchte, alles haben, was sie zum Starten benötigt.

Dezentralisierung in Aktion

Hier ist Blockchain, und insbesondere Dezentralisierung, perfekt. Wie oben erwähnt, etablieren Synesis One und andere aufstrebende Web3-Unternehmen eine gesamte Branche der Datenerstellung, -sammlung und -validierung. Blockchain ist perfekt, weil sie Smart Contracts ermöglicht, den Prozess zu automatisieren, es den Teilnehmern ermöglicht, fast überall auf der Welt zu sein (was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Menschen an dem Problem arbeiten), und sogar Zahlungen in Form von Kryptowährung ermöglicht, die weitgehend grenzenlos ist. Das Ergebnis? Viele verschiedene Menschen, die grundlegenden Anweisungen folgen, um die richtigen Daten zu erstellen oder zu finden, sie zu validieren, bei Bedarf einige Peer-Reviews durchzuführen (um sicherzustellen, dass jeder die Aufgabe richtig ausführt), und sie in einen schönen, einsatzbereiten Datensatz zu verpacken.  

Obwohl das Konzept ziemlich grundlegend erscheinen mag, ist es für die KI-Community tatsächlich revolutionär. Datenbeschränkungen waren lange Zeit der Fluch für KI-Entwickler weltweit, wobei die Entwickler oft nicht in der Lage waren, diese Datensätze selbst zu erstellen, und ohne die Ressourcen, die Menschen direkt einzustellen, um die Aufgabe zu erledigen. Nur durch ein ultra-effizientes System wie Dezentralisierung können Sie viele verschiedene Menschen rekrutieren, die jeweils einen kleinen Beitrag leisten, für ihre Bemühungen belohnt werden und alle zum Haufen beitragen, der schließlich zu nutzbaren Daten wird.  

Die Allgemeinbevölkerung, einschließlich derjenigen, die im Tech-Bereich arbeiten, versteht nicht, wie viel menschliche Arbeit und Eingabe auf der Datenseite von KI erforderlich ist, damit großartige Modelle so gut funktionieren wie heute. @Lempheter leistet in diesem Thread eine hervorragende Arbeit, indem er einige Engpässe bei den… https://t.co/FFO3sAO3fr

— Synesis One (@synesis_one) Mai 2, 2024

Was kommt als Nächstes?

Mit der potenziellen Lösung eines der wichtigsten Engpässe des KI-Fortschritts wird der dezentralisierte Datenmarkt dazu dienen, die Beschleunigung der KI in unserem täglichen Leben voranzutreiben und gleichzeitig nutzbare und maßgeschneiderte KI für kleine Unternehmen und sogar Einzelpersonen zugänglicher zu machen. Wir werden sicherlich sehen, wie sich diese Branche in naher Zukunft ausweitet, wenn nicht sogar explodiert, und bietet einen wichtigen Anwendungsfall in Web3, der völlig getrennt von DeFi, NFTs oder allen „Hype“-Anwendungen ist, an die die breite Öffentlichkeit denkt, wenn sie den Begriff „Blockchain“ hört. Mit etwas Glück beginnen sie vielleicht, Blockchain als den großen Schub zu betrachten, den die KI-Branche benötigt.