#sxt $SXT @SpaceandTime
Dein KI-Agent hat dir eine Umsatzzahl genannt. Aber woher weißt du, dass ihm dabei kein Fehler unterlaufen ist? 🤔
Darüber habe ich nachgedacht, als ich mich mit dem jüngsten Enterprise-Launch von Space and Time beschäftigt habe.
Unternehmen möchten, dass KI-Agenten mit Finanzberichten, Kundendaten und internen Daten arbeiten. Einer KI Zugriff auf jeden vertraulichen Datensatz zu geben, nur damit sie eine einzige Zahl berechnen kann, birgt jedoch ein unnötiges Risiko.
Ich denke, genau hier wird Space and Time interessant.
Die Proof-of-SQL-Technologie ermöglicht es Unternehmen, SQL-Abfragen auszuführen und kryptografische Nachweise dafür zu erstellen, dass die Berechnung korrekt durchgeführt wurde. Die zugrunde liegenden Datensätze können vertraulich bleiben, während Prüfer, Anwendungen oder KI-Agenten das Ergebnis verifizieren.
Was meine Aufmerksamkeit geweckt hat: Es geht dabei nicht einfach nur darum, Informationen zu verbergen. Vielmehr soll sich die Antwort unabhängig überprüfen lassen.
Das System verknüpft die SQL-Abfrage, die festgeschriebenen Daten und das berechnete Ergebnis mithilfe kryptografischer Nachweise. Stimmen die Daten oder die Berechnung nicht mit dem Nachweis überein, schlägt die Verifizierung fehl.
Ich sehe auch Chancen, die über Unternehmensberichte hinausgehen. Bei der Tokenisierung können verifizierbare Daten helfen, Eigentumsverhältnisse und Vermögenswerte zu bestätigen. In der DeFi können Protokolle Finanzberechnungen überprüfen, ohne einem Datenanbieter blind vertrauen zu müssen. Dadurch ist Proof of SQL überall dort relevant, wo KI und finanzielle Entscheidungen von korrekten Informationen abhängen.
Der Enterprise-Launch am 9. November macht diese Idee praxisnäher, da Unternehmen die Technologie in ihrer eigenen Umgebung einsetzen können. Maple Finance, Indomobil, Trenez und The Data Foundation wurden als Launch-Partner genannt.
Natürlich kann korrekte Mathematik nicht garantieren, dass die ursprünglichen Daten der Wahrheit entsprechen. Die Datenqualität ist weiterhin entscheidend.
Dieser Unterschied ist mir wichtig.
Sollte es zur Grundvoraussetzung werden, die Informationen hinter den Entscheidungen von KI-Agenten nachzuweisen, wenn diese mehr Verantwortung übernehmen?
Dein KI-Agent hat dir eine Umsatzzahl genannt. Aber woher weißt du, dass ihm dabei kein Fehler unterlaufen ist? 🤔
Darüber habe ich nachgedacht, als ich mich mit dem jüngsten Enterprise-Launch von Space and Time beschäftigt habe.
Unternehmen möchten, dass KI-Agenten mit Finanzberichten, Kundendaten und internen Daten arbeiten. Einer KI Zugriff auf jeden vertraulichen Datensatz zu geben, nur damit sie eine einzige Zahl berechnen kann, birgt jedoch ein unnötiges Risiko.
Ich denke, genau hier wird Space and Time interessant.
Die Proof-of-SQL-Technologie ermöglicht es Unternehmen, SQL-Abfragen auszuführen und kryptografische Nachweise dafür zu erstellen, dass die Berechnung korrekt durchgeführt wurde. Die zugrunde liegenden Datensätze können vertraulich bleiben, während Prüfer, Anwendungen oder KI-Agenten das Ergebnis verifizieren.
Was meine Aufmerksamkeit geweckt hat: Es geht dabei nicht einfach nur darum, Informationen zu verbergen. Vielmehr soll sich die Antwort unabhängig überprüfen lassen.
Das System verknüpft die SQL-Abfrage, die festgeschriebenen Daten und das berechnete Ergebnis mithilfe kryptografischer Nachweise. Stimmen die Daten oder die Berechnung nicht mit dem Nachweis überein, schlägt die Verifizierung fehl.
Ich sehe auch Chancen, die über Unternehmensberichte hinausgehen. Bei der Tokenisierung können verifizierbare Daten helfen, Eigentumsverhältnisse und Vermögenswerte zu bestätigen. In der DeFi können Protokolle Finanzberechnungen überprüfen, ohne einem Datenanbieter blind vertrauen zu müssen. Dadurch ist Proof of SQL überall dort relevant, wo KI und finanzielle Entscheidungen von korrekten Informationen abhängen.
Der Enterprise-Launch am 9. November macht diese Idee praxisnäher, da Unternehmen die Technologie in ihrer eigenen Umgebung einsetzen können. Maple Finance, Indomobil, Trenez und The Data Foundation wurden als Launch-Partner genannt.
Natürlich kann korrekte Mathematik nicht garantieren, dass die ursprünglichen Daten der Wahrheit entsprechen. Die Datenqualität ist weiterhin entscheidend.
Dieser Unterschied ist mir wichtig.
Sollte es zur Grundvoraussetzung werden, die Informationen hinter den Entscheidungen von KI-Agenten nachzuweisen, wenn diese mehr Verantwortung übernehmen?