Neulich habe ich online etwas bestellt. Vor dem Absenden der Bestellung habe ich die Produktbeschreibung eigentlich gar nicht groß angeschaut, sondern stattdessen rund zehn Minuten in die Bewertungen geschaut, Käuferfotos angesehen, die Bewertung des Shops geprüft und sogar extra die negativen Bewertungen geöffnet, um zu sehen, welche Probleme andere wirklich erlebt haben. Später ist mir plötzlich klar geworden: Wir kommen jeden Tag mit massenhaft Informationen in Berührung, aber was die Entscheidungen wirklich beeinflusst, ist nie die Menge an Informationen, sondern ob wir bereit sind, ihnen zu glauben.
Überleg mal: Die zukünftige KI ist im Grunde genauso. Heute wird viel darüber diskutiert, ob KI-Agenten automatisch handeln, Vermögenswerte automatisch verwalten und Strategien automatisch ausführen können. Es wirkt so, als ließe sich, sobald das Modell immer intelligenter wird, vieles an die KI delegieren. Aber wenn sie falsche Daten bekommt, verspätete Daten oder wenn die Datenstandards zwischen verschiedenen Protokollen überhaupt nicht miteinander verifiziert werden können, dann breitet sich das Risiko mit der zunehmenden Geschwindigkeit ihrer Ausführung eher schneller aus. Die echte Grenze dessen, was KI leisten kann, liegt nicht darin, wie viele Informationen sie verarbeiten kann, sondern darin, ob sie auf der Grundlage vertrauenswürdiger Informationen zu verlässlichen Entscheidungen fähig ist.
Und genau deshalb habe ich, als ich das @NewtonProtocol Whitepaper erneut gelesen habe, einen etwas anderen Fokus als viele andere. Anstatt mich zu fragen, wie viele Funktionen eine KI leisten kann, interessiert mich vor allem, warum sie so viel Platz für Autorisierung, Validierung und Ausführungsabläufe einräumt. Als ich es dann Stück für Stück durchging, wurde mir klar: Es geht nicht wirklich darum, Agenten „intelligenter“ zu machen. Vielmehr soll sichergestellt werden, dass ein Agent, bevor er handelt, zuerst prüft, ob die Datenquelle vertrauenswürdig ist, ob die Autorisierung angemessen ist und ob die Ausführung mit der ursprünglichen Intention des Nutzers übereinstimmt. Mit anderen Worten: Es geht nicht darum, die Fähigkeit der KI zu steigern, sondern darum, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass die KI Fehler macht.
Deshalb schaue ich mir jetzt das Mainnet Beta an – es wirkt eher so, als würde ich prüfen, ob dieses System den Belastungstest in einer realen Umgebung besteht. In Zukunft werden sicherlich immer mehr Agenten gleichzeitig an der On-Chain-Zusammenarbeit teilnehmen. Wenn es in der Basis kein einheitliches Validierungs- und Ausführungsmodell gibt, ist selbst die fortschrittlichste KI schwer in der Lage, langfristiges Vertrauen aufzubauen. Umgekehrt: Nur wenn die grundlegenden Regeln hinreichend zuverlässig sind, hat das gesamte Automatisierungs-Ökosystem überhaupt eine Chance, wirklich ins Laufen zu kommen.
Nach dem Durchlesen des gesamten Whitepapers ist mein größter Eindruck eigentlich ganz einfach. Früher dachte ich immer, das Wichtigste an KI sei, die Fähigkeiten ständig weiter auszubauen. Mittlerweile glaube ich immer mehr: Die Fähigkeit ist nur der erste Schritt – und Vertrauen bestimmt, wie weit es am Ende wirklich kommt. Genau deshalb verfolge ich auch @NewtonProtocol , Mainnet Beta und $NEWT . Anstatt auf einen immer intelligenteren Agenten zu hoffen, erwarte ich eher, ein Netzwerk zu sehen, in dem alle Agenten sich sicher sein können, dass sie bedenkenlos zusammenarbeiten können – denn nur so kann die Automatisierung von Web3 wirklich in großem Maßstab in den Einsatz gehen.