#opg $OPG @OpenGradient
Eines habe ich angefangen zu bemerken, wenn es um ZKML geht: Oft wird darüber gesprochen, als müsste sich letztlich jedes KI-Modell irgendwann direkt auf der Kette beweisen. Ich bin nicht überzeugt.
Für die meisten Anwendungen zählt Geschwindigkeit mehr als ein Beweis. Wenn du Text oder Bilder erzeugst oder große Modelle ausführst, kann das Warten auf einen kryptografischen Beweis sich so anfühlen, als würdest du hohe Kosten für einen nur sehr geringen Mehrwert bezahlen.
Was an OpenGradients Ansatz interessant ist, ist, dass er indirekt eine andere Frage erzwingt: Welche Outputs sind wichtig genug, um sie zu verifizieren? Eine Chatbot-Antwort wahrscheinlich nicht. Eine Betrugswarnung, eine Bonitätsprüfung, ein Auslöser für Versicherungen oder ein Liquidationssignal vielleicht schon.
Deshalb sehe ich ZKML weniger als eine Zukunft für alle KI, sondern eher als ein Werkzeug für Entscheidungen mit hoher Tragweite. Je größer die finanziellen oder operativen Auswirkungen eines Outputs sind, desto leichter lässt sich rechtfertigen, die Kosten für den Beweis dafür zu tragen.
Mein Fazit: Der größte Gewinner aus ZKML ist vielleicht nicht das fortschrittlichste Modell. Es könnte das einfachste Modell sein, das die wichtigste Entscheidung trifft.
Eines habe ich angefangen zu bemerken, wenn es um ZKML geht: Oft wird darüber gesprochen, als müsste sich letztlich jedes KI-Modell irgendwann direkt auf der Kette beweisen. Ich bin nicht überzeugt.
Für die meisten Anwendungen zählt Geschwindigkeit mehr als ein Beweis. Wenn du Text oder Bilder erzeugst oder große Modelle ausführst, kann das Warten auf einen kryptografischen Beweis sich so anfühlen, als würdest du hohe Kosten für einen nur sehr geringen Mehrwert bezahlen.
Was an OpenGradients Ansatz interessant ist, ist, dass er indirekt eine andere Frage erzwingt: Welche Outputs sind wichtig genug, um sie zu verifizieren? Eine Chatbot-Antwort wahrscheinlich nicht. Eine Betrugswarnung, eine Bonitätsprüfung, ein Auslöser für Versicherungen oder ein Liquidationssignal vielleicht schon.
Deshalb sehe ich ZKML weniger als eine Zukunft für alle KI, sondern eher als ein Werkzeug für Entscheidungen mit hoher Tragweite. Je größer die finanziellen oder operativen Auswirkungen eines Outputs sind, desto leichter lässt sich rechtfertigen, die Kosten für den Beweis dafür zu tragen.
Mein Fazit: Der größte Gewinner aus ZKML ist vielleicht nicht das fortschrittlichste Modell. Es könnte das einfachste Modell sein, das die wichtigste Entscheidung trifft.