Etwas an OpenGradient's Verifizierungsarchitektur hat bei mir erst richtig klick gemacht, als ich mich damit zusammengesetzt habe: $OPG #OPG @OpenGradient positioniert sich um verifizierbare KI-Inferenz herum — also die Idee, dass man beweisen kann, dass ein Modell korrekt ausgeführt wurde, ohne dem Betreiber vertrauen zu müssen. Dieses Framing stützt sich auf ZKML, das real ist, aber es ist auch rechnerisch für so gut wie jedes Modell prohibitiv, das heute in praktischen Größenordnungen läuft. Was das Protokoll tatsächlich standardmäßig nutzt, ist TEE-Attestation — Trusted Execution Environments, die von Intel- und AMD-Hardware unterstützt werden. Das ist nicht dasselbe. ZKML gibt dir einen mathematischen Beweis; TEE liefert dir eine Bescheinigung des Hardwareherstellers, dass die Ausführungsumgebung nicht manipuliert wurde. Das eine erfordert keine Vertrauensannahme außer der Mathematik, das andere verlagert das Vertrauen still und leise vom Betreiber auf die Lieferkette des Siliziums. Ich glaube nicht, dass das das Projekt ungültig macht — TEE ist eine bedeutende Verbesserung gegenüber nicht überprüfter Inferenz — aber es gibt eine Lücke zwischen „kryptografisch verifizierter KI“ und „bescheinigter Ausführung auf vertrauenswürdiger Hardware“, die die Erzählung dazu neigt, zusammenzupressen. Die spannende Frage ist, ob ZKML irgendwann in großem Maßstab rechenpraktikabel wird, oder ob TEE einfach still zur dauerhaften Standardeinstellung wird.