Wenn ich künftig wirklich einen AI Agent meine Positionen überwachen, Daten abrufen und sogar Trades automatisch ausführen lasse, werde ich vermutlich trotzdem nicht anders können, als zu fragen: Wie verlässlich sind die Daten, die du gerade verwendet hast?
Schließlich geht es um echtes Geld. Selbst wenn die Antworten der KI überzeugend klingen: Wenn schon die ursprünglich abgerufenen Informationen fehlerhaft sind, kann man auch den späteren Einschätzungen kaum vertrauen.
Vor Kurzem hat Primus eine neue Zusammenarbeit mit Cournot bekannt gegeben. Das Update finde ich ziemlich interessant, und ich habe dadurch auch ein besseres Verständnis für Primus zkTLS bekommen.
/
Zunächst zu Cournot: Das Protokoll ist nativ für KI entwickelt und fungiert als Orakel. Es kann Informationen zu Ereignissen in der realen Welt analysieren und für Onchain-Anwendungen wie Prognosemärkte überprüfbare Einschätzungen bereitstellen.
Doch dabei gibt es ein Problem.
Ein Prognosemarkt muss zum Beispiel feststellen, ob eine bestimmte Wirtschaftszahl die Erwartungen erfüllt hat. Die KI kann Nachrichten analysieren, Websites aufrufen und APIs nutzen – aber woher stammen diese Informationen genau? Wurden sie möglicherweise verändert?
Hier kommt Primus ins Spiel.
Mit zkTLS kann Primus die Authentizität von Daten aus Websites oder APIs nachweisen und zugleich die Offenlegung sensibler Informationen begrenzen.
Die Aufgabenverteilung bei dieser Zusammenarbeit ist ebenfalls recht klar: Primus überprüft die Herkunft der Offchain-Belege, und Cournot analysiert diese Belege anschließend, um eine überprüfbare Einschätzung zu erstellen.
Ich finde, diese Kombination ist durchaus einen genaueren Blick wert.
Schließlich geht es bei Prognosemärkten letztlich um die Abwicklung mit echtem Geld. Daher ist die Zuverlässigkeit der Datenquellen sehr wichtig.
Außerdem erwähnten beide auch Privatkredite und ein breiteres Spektrum an Onchain-Finanzanwendungen. Künftig könnten auch Daten zu finanziellen Verhältnissen oder Kreditbedingungen überprüft werden, ohne dabei die Privatsphäre preiszugeben.
Dieser Bereich ist allerdings noch in der Erprobung. Wie viel sich davon später tatsächlich umsetzen lässt, muss sich erst noch zeigen.
/
Tatsächlich hat Primus bereits zuvor Erfahrungen in ähnlichen Anwendungsbereichen gesammelt.
Ein Beispiel ist der Proof of Reserves: Mit zkTLS wird die Herkunft von Offchain-Daten zu Vermögenswerten überprüft. Anschließend werden die Reserven mithilfe einer zkVM berechnet und verifiziert. So können Institutionen überprüfbare Nachweise über ihre Vermögenswerte bereitstellen und zugleich einen Teil ihrer sensiblen Betriebsinformationen schützen.
Darüber hinaus erwähnt die offizielle Primus-Dokumentation ausdrücklich die Verifiable AI Agent Execution.
Wenn ein Agent externe APIs aufruft, Daten abfragt oder Finanzaufgaben ausführt, können für wichtige Interaktionen zkTLS-Nachweise erstellt werden. So lässt sich ein Teil der Ausführung nachvollziehen.
Hier gibt es meiner Meinung nach ein wichtiges Detail zu beachten.
Der Nachweis, dass Daten aus einer echten Quelle stammen, bedeutet nicht, dass die Einschätzung der KI zwangsläufig richtig ist. Primus löst ein äußerst wichtiges Problem im Entscheidungsprozess: die Vertrauenswürdigkeit der zugrunde liegenden Belege.
/
Von der Verifizierung von Reserven über AI Agents bis hin zur jüngsten Zusammenarbeit mit Cournot zur Erweiterung von Prognosemärkten: Die Anwendungsfelder von Primus entwickeln sich ständig weiter.
Außerdem muss dafür keine neue öffentliche Blockchain aufgebaut werden. Die Verifizierungs- und Datenschutzfunktionen lassen sich direkt in bestehende Ökosysteme integrieren.
Ich sehe die Entwicklung solcher Infrastruktur persönlich sehr positiv.
Onchain-Finanzanwendungen werden künftig immer mehr Daten aus der realen Welt verarbeiten müssen. Wie sich diese Daten unter Wahrung der Privatsphäre verifizieren und nutzen lassen, dürfte daher immer wichtiger werden.
Und Primus treibt diese Entwicklung weiter voran.
Keine Anlageberatung. DYOR
Schließlich geht es um echtes Geld. Selbst wenn die Antworten der KI überzeugend klingen: Wenn schon die ursprünglich abgerufenen Informationen fehlerhaft sind, kann man auch den späteren Einschätzungen kaum vertrauen.
Vor Kurzem hat Primus eine neue Zusammenarbeit mit Cournot bekannt gegeben. Das Update finde ich ziemlich interessant, und ich habe dadurch auch ein besseres Verständnis für Primus zkTLS bekommen.
/
Zunächst zu Cournot: Das Protokoll ist nativ für KI entwickelt und fungiert als Orakel. Es kann Informationen zu Ereignissen in der realen Welt analysieren und für Onchain-Anwendungen wie Prognosemärkte überprüfbare Einschätzungen bereitstellen.
Doch dabei gibt es ein Problem.
Ein Prognosemarkt muss zum Beispiel feststellen, ob eine bestimmte Wirtschaftszahl die Erwartungen erfüllt hat. Die KI kann Nachrichten analysieren, Websites aufrufen und APIs nutzen – aber woher stammen diese Informationen genau? Wurden sie möglicherweise verändert?
Hier kommt Primus ins Spiel.
Mit zkTLS kann Primus die Authentizität von Daten aus Websites oder APIs nachweisen und zugleich die Offenlegung sensibler Informationen begrenzen.
Die Aufgabenverteilung bei dieser Zusammenarbeit ist ebenfalls recht klar: Primus überprüft die Herkunft der Offchain-Belege, und Cournot analysiert diese Belege anschließend, um eine überprüfbare Einschätzung zu erstellen.
Ich finde, diese Kombination ist durchaus einen genaueren Blick wert.
Schließlich geht es bei Prognosemärkten letztlich um die Abwicklung mit echtem Geld. Daher ist die Zuverlässigkeit der Datenquellen sehr wichtig.
Außerdem erwähnten beide auch Privatkredite und ein breiteres Spektrum an Onchain-Finanzanwendungen. Künftig könnten auch Daten zu finanziellen Verhältnissen oder Kreditbedingungen überprüft werden, ohne dabei die Privatsphäre preiszugeben.
Dieser Bereich ist allerdings noch in der Erprobung. Wie viel sich davon später tatsächlich umsetzen lässt, muss sich erst noch zeigen.
/
Tatsächlich hat Primus bereits zuvor Erfahrungen in ähnlichen Anwendungsbereichen gesammelt.
Ein Beispiel ist der Proof of Reserves: Mit zkTLS wird die Herkunft von Offchain-Daten zu Vermögenswerten überprüft. Anschließend werden die Reserven mithilfe einer zkVM berechnet und verifiziert. So können Institutionen überprüfbare Nachweise über ihre Vermögenswerte bereitstellen und zugleich einen Teil ihrer sensiblen Betriebsinformationen schützen.
Darüber hinaus erwähnt die offizielle Primus-Dokumentation ausdrücklich die Verifiable AI Agent Execution.
Wenn ein Agent externe APIs aufruft, Daten abfragt oder Finanzaufgaben ausführt, können für wichtige Interaktionen zkTLS-Nachweise erstellt werden. So lässt sich ein Teil der Ausführung nachvollziehen.
Hier gibt es meiner Meinung nach ein wichtiges Detail zu beachten.
Der Nachweis, dass Daten aus einer echten Quelle stammen, bedeutet nicht, dass die Einschätzung der KI zwangsläufig richtig ist. Primus löst ein äußerst wichtiges Problem im Entscheidungsprozess: die Vertrauenswürdigkeit der zugrunde liegenden Belege.
/
Von der Verifizierung von Reserven über AI Agents bis hin zur jüngsten Zusammenarbeit mit Cournot zur Erweiterung von Prognosemärkten: Die Anwendungsfelder von Primus entwickeln sich ständig weiter.
Außerdem muss dafür keine neue öffentliche Blockchain aufgebaut werden. Die Verifizierungs- und Datenschutzfunktionen lassen sich direkt in bestehende Ökosysteme integrieren.
Ich sehe die Entwicklung solcher Infrastruktur persönlich sehr positiv.
Onchain-Finanzanwendungen werden künftig immer mehr Daten aus der realen Welt verarbeiten müssen. Wie sich diese Daten unter Wahrung der Privatsphäre verifizieren und nutzen lassen, dürfte daher immer wichtiger werden.
Und Primus treibt diese Entwicklung weiter voran.
Keine Anlageberatung. DYOR
