In der Agentenökonomie entscheidet am Ende nicht die Leistungsfähigkeit, sondern ob Beiträge sichtbar gemacht werden können
In der heutigen KI-Ökonomie gibt es ein ganz offensichtliches Problem
Alle diskutieren darüber, wessen Modell leistungsfähiger ist, aber nur wenige darüber, wie die Einnahmen aufgeteilt werden sollten, nachdem eine Aufgabe erledigt wurde
Angenommen, ein Agent führt eine komplexe Recherche durch
Er ruft einen Datendienst ab
nutzt ein externes Modell
verbraucht Rechenleistung
und lässt die abschließende Ausführung von einem anderen Agenten übernehmen
Wem sollten die daraus erzielten Einnahmen letztlich zufließen
Ohne klare Aufzeichnungen und Zuordnung gibt es meist nur zwei mögliche Ergebnisse
Entweder streicht die Plattform den Großteil des Werts ein
oder diejenigen, die tatsächlich Daten, Modelle und Infrastruktur bereitstellen, erhalten keine angemessene Vergütung
Das könnte der Grund sein, warum die Agentenökonomie schwieriger ist als gewöhnliche KI-Anwendungen
Denn künftig wird der Produktionsprozess nicht mehr von einem einzigen Modell allein ausgeführt
Vielmehr gleicht er einer dynamisch zusammengesetzten Kooperationskette
Verschiedene Agenten kommen zu unterschiedlichen Zeitpunkten hinzu
übernehmen unterschiedliche Aufgaben
tragen unterschiedliche Kosten
und schaffen unterschiedlichen Mehrwert
Wenn Beiträge nicht erkannt werden können, lassen sich auch keine wirtschaftlichen Anreize schaffen
Kites Proof of Attributed Intelligence finde ich deshalb sehr diskussionswürdig
Dabei geht es nicht nur darum, nachzuweisen, dass eine Aufgabe erledigt wurde
Vielmehr soll nachvollziehbar werden, welche Beteiligten gemeinsam zu einem intelligenten Ergebnis beigetragen haben
Wer hat entscheidende Daten bereitgestellt
Wer hat die Modellinferenz durchgeführt
Wer hat die Infrastrukturkosten getragen
Wer hat die Dienstleistung tatsächlich erbracht
Wenn sich diese Beiträge erfassen, verifizieren und für die automatische Aufteilung der Einnahmen nutzen lassen, kann die Agentenökonomie einen gerechteren Wertkreislauf entwickeln
Das erklärt auch, warum Kite sich nicht nur auf Zahlungen konzentriert
Zahlungen regeln, wohin das Geld fließt
Identität klärt, wer handelt
Die Zuordnung von Beiträgen klärt, warum das Geld auf diese Weise aufgeteilt werden sollte
Fehlt einer dieser drei Aspekte, lässt sich kaum eine echte Maschinenökonomie aufbauen
Natürlich ist die Zuordnung von Beiträgen nicht so einfach, wie jeden einzelnen Vorgang zu verbuchen
Wenn ein Agent zehn Dienste aufruft, bedeutet das nicht, dass er den größten Beitrag geleistet hat
Und wenn ein Modell einen langen Text ausgibt, heißt das nicht, dass es den größten Wert geschaffen hat
Die eigentliche Herausforderung besteht darin, das Ergebnis einer Aufgabe mit den tatsächlichen Beiträgen in Verbindung zu bringen
@KITE AI 中文 muss sich genau dieser Frage stellen, die komplexer ist, als es die Erzählung vermuten lässt
Wenn das nicht gelingt, könnte das Ökosystem weiterhin auf der Ebene von Agentenaufrufen und Zahlungen verharren
Gelingt es jedoch, könnten Daten, Modelle, Rechenleistung und Dienstleistungsknoten zu einem neuen Wertnetzwerk verbunden werden
#KiteBBW $KITE