Mitte März veranstaltete die Stanford University eine Konferenz zu Blockchain und KI, bei der Professoren, Startup-CEOs und Risikokapitalgeber (VCs) zusammenkamen. Der Schwerpunkt der Veranstaltung lag auf der Konvergenz zweier bedeutender Technologien: Blockchain und KI. Dennoch hätte die Konferenz möglicherweise von einem stärkeren Fokus auf Bitcoin und KI profitiert, angesichts von Bitcoins führender Marktposition und den neuen Innovationen, die bei Bitcoin Layer-2-Lösungen aufkommen. Ein zentrales Thema der Veranstaltung war, dass sich Blockchain und KI weitgehend als getrennte Bereiche entwickelt haben — jeweils mit eigenen Investoren, Unternehmern, Forschern und Communities. Obwohl die Idee, diese beiden Domänen zu verbinden, ehrgeizig war, blieben viele Sprecher auf ihre eigenen Fachgebiete konzentriert und hatten Schwierigkeiten, klare Verbindungen zwischen Blockchain und KI herzustellen. Man könnte argumentieren, dass es treffender gewesen wäre, es die Blockchain- oder KI-Konferenz zu nennen. Ein Beispiel: Ein Risikokapitalgeber gab einen breiten Überblick über den KI-Sektor und hob bemerkenswerte Fortschritte bei Bild-, Audio- und Code-Erzeugung hervor. Währenddessen sprach ein Forscher von DeepMind über adversariales maschinelles Lernen, bei dem kleine Änderungen an Eingabedaten die Ausgabe einer KI drastisch verändern können. Ein bekanntes Beispiel war die Veränderung einiger Pixel in einem Katzenbild, was dazu führte, dass die KI es fälschlicherweise als Guacamole identifizierte. Im Blockchain-Bereich drehten sich die Gespräche um verschiedene Protokolle, doch ein Großteil der Technologie ist noch äußerst experimentell oder in einigen Fällen sogar rein theoretisch. Die Integrationen zwischen Blockchain und KI befinden sich noch in den Anfängen, und praktische Anwendungen sind bislang noch nicht entstanden. Proof of Computation Eine der aufschlussreicheren Vorträge hielt Dan Boneh, ein angewandter Kryptograf an der Stanford University, der über SNARKs (succinct non-interactive arguments of knowledge) und Zero-Knowledge-Proofs sprach. Diese adressieren eine zentrale kryptografische Herausforderung: das effiziente Nachweisen des Kenntnisstands einer Berechnung. Dieses Prinzip ist in Blockchain und Kryptografie gut etabliert. Zum Beispiel ist das Zerlegen einer großen Zahl in Primfaktoren rechnerisch schwierig, aber die Verifizierung der Faktorisierung mittels Multiplikation ist einfach.

Ebenso ist das Finden eines Block-Headers, dessen Hash einem vorgegebenen Zielwert entspricht, aufwendig, das Verifizieren dieses Nachweises dagegen kostengünstig. Diese Kluft zwischen Berechnung und Verifikation ist in Blockchain-Systemen essenziell, da Knoten ständig die Arbeit anderer verifizieren. In Bitcoin validieren Knoten Signaturen und den Proof of Work der Miner. SNARKs erweitern dieses Konzept, indem sie kryptografische Nachweise ermöglichen, die verifiziert werden können, ohne sensible Informationen offenzulegen. Da KI-Agenten immer autonomer werden, wird die Überprüfung von Berechnungen unter Wahrung der Privatsphäre eine wichtige Herausforderung darstellen. Viele Nutzer zögern, sensible Daten auf Plattformen wie OpenAI hochzuladen, wegen Sicherheitsbedenken. Daher besteht ein dringender Bedarf an datenschutzfreundlicher Verifikation — einer Methode, die Nutzern ermöglicht, nachzuweisen, dass ein KI-Modell eine Berechnung korrekt durchgeführt hat, ohne die zugrunde liegenden Daten offenzulegen. Eine solche Technologie könnte den Einsatz von KI in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Verteidigung und Finanzen revolutionieren, in denen Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist. Es wird erwartet, dass daraus in den kommenden zehn Jahren eine milliardenschwere Branche entsteht. Bemerkenswert ist, dass diese Idee ihren Ursprung in kryptografischen Techniken hat, die in Blockchain-Netzwerken implementiert werden. Wie Boneh anmerkte, entstand das Konzept, dass eine Maschine eine aufwendig berechnete Aufgabe einer anderen effizient verifizieren kann, durch Bitcoin. Es könnte jedoch eine zweite große Anwendung in der KI finden. Für die Zukunft hoffe ich, dass kommende Konferenzen den Beitrag Bitcoins in diesen Bereichen stärker betonen. Zum Beispiel baut BitVM auf Zero-Knowledge-Proofs auf, um die Brücke zwischen Bitcoin und neuen Layer-2-Protokollen zu schlagen — möglicherweise, um KI-Agenten eine direkte Interaktion mit dem Bitcoin-Ökosystem zu ermöglichen.