🧵 1/ KI ist überall. Aber kannst du wirklich vertrauen, wie sie trainiert wurde? KI-Modelle lernen aus Daten. Aber manchmal sind diese Daten sensibel (medizinische Aufzeichnungen, finanzielle Historie, persönliche Nachrichten usw.) Deshalb verwenden Unternehmen eine Technik namens Federated Learning: Deine Daten verlassen niemals dein Gerät. Nur die "gelernten Lektionen" werden geteilt. Privatsphäre gewahrt. Aber hier ist der Haken.

2/ Nur weil Ihre Daten lokal bleiben, bedeutet das nicht, dass jeder im Prozess ehrlich handelt. Was ist, wenn jemand die KI während des Trainings manipuliert? Was ist, wenn die Ergebnisse verfälscht werden? Was ist, wenn jemand ohne jeglichen Beitrag profitiert? Vertrauen wird vorausgesetzt. Aber niemals bewiesen.

3/ Die Idee? Vertraue nicht einfach, überprüfe. Durch die Verwendung von kryptografischen Nachweisen kann nun jeder Schritt des AI-Trainingsprozesses überprüft werden. Wer welche Daten verwendet hat. Ob das Training korrekt durchgeführt wurde. Ob die Ergebnisse ehrlich kombiniert wurden. Kein blinder Glauben erforderlich.

4/ Die Überprüfung, wie die Ergebnisse von AI kombiniert werden ("Aggregation"), ist bereits heute machbar und schließt einige der größten Sicherheitslücken in der kollaborativen AI. Die vollständige Trainingsüberprüfung kommt. Wir sind noch nicht dort, aber die Forschung schreitet schnell voran.

5/ Blockchain fungiert als öffentliches, manipulationssicheres Prüfprotokoll. Und mit zkVerify @zkvprotocol kostet die Überprüfung dieser Nachweise nur $0.0003. Das ist kein Tippfehler.