@SpaceandTime Die KI kauft jetzt selbst Daten, weiß aber nicht einmal, wenn sie sich verrechnet
In den letzten zwei Tagen habe ich einen Datenabfrage-Agenten in einer Demo-Umgebung mit Dutzenden Fragen getestet. Am frustrierendsten war nicht, dass er falsch lag, sondern dass er dabei genauso klang wie bei einer richtigen Antwort. Die Enterprise-Version, die Space and Time am 9. November veröffentlicht hat, trifft genau diesen wunden Punkt. Die Logik ist ganz einfach: Die Berechnung läuft auf privaten Daten, das Ergebnis ist eine kryptografische Quittung namens Proof of SQL, und die Anwendung prüft diese Quittung, bevor sie das Ergebnis an den Agenten weitergibt. Erst wenn die Prüfung bestanden ist, darf der Agent loslegen. Die Daten verlassen die Datenbank nicht, und der Berechnungsprozess lässt sich überprüfen. Dieser Grundsatz wird ziemlich wertvoll, sobald Agenten anfangen, selbst APIs aufzurufen. Mein eigener Testablauf sah so aus: Zuerst habe ich eine Geschäftstabelle eingebunden, dann eine Abfrage über das SDK gesendet und schließlich das Ergebnis samt Beweis erhalten und in einem On-Chain-Vertrag überprüfen lassen. Bis alles zum ersten Mal lief, verging ungefähr ein Nachmittag. Der Knackpunkt war nicht die Kryptografie, sondern die Umgebungskonfiguration und die Frage, welche Tabelle überhaupt einen Beweis wert ist. Diese Hürde gibt es wirklich, aber dafür bekommt man etwas sehr Handfestes: Ob ein Ergebnis stimmt, hängt nicht länger davon ab, wem man vertraut. Im Vergleich zu Preis-Feeds wie denen von Chainlink liefert die eine Lösung die Antwort auf die Frage, wie hoch ein Wert gerade ist. SXT zeigt dagegen, nach welcher Definition und anhand welcher Tabelle dieser Wert berechnet wurde. Im Vergleich zu schreibgeschützten Dashboards wie Dune liegt der Unterschied darin, dass Letztere einem immer nur einen Screenshot liefern können, während Erstere eine Quittung ausstellen. Wenn eine KI Entscheidungen auf Grundlage eines Screenshots trifft, ist es nur eine Frage der Zeit, bis etwas schiefgeht. Es gibt noch einen Nebeneffekt, an den ich anfangs nicht gedacht hatte. Mit einem Beweis lässt sich jede Entscheidung des Agenten nachvollziehen. Wenn etwas schiefgeht, kann man herausfinden, welche Daten bei einer bestimmten Abfrage verwendet wurden. Die Verantwortlichkeit lässt sich so sauberer klären als durch das Durchforsten von Logs – allerdings ist es auch teurer. Deshalb interessiert mich weniger, wie groß die Versprechen gerade sind. Mich interessiert, wer die Maut kassiert, wenn Agenten tatsächlich anfangen, APIs aufzurufen und Geld für Daten auszugeben – und zwar auf der Ebene der Quittung. #sxt $SXT
In den letzten zwei Tagen habe ich einen Datenabfrage-Agenten in einer Demo-Umgebung mit Dutzenden Fragen getestet. Am frustrierendsten war nicht, dass er falsch lag, sondern dass er dabei genauso klang wie bei einer richtigen Antwort. Die Enterprise-Version, die Space and Time am 9. November veröffentlicht hat, trifft genau diesen wunden Punkt. Die Logik ist ganz einfach: Die Berechnung läuft auf privaten Daten, das Ergebnis ist eine kryptografische Quittung namens Proof of SQL, und die Anwendung prüft diese Quittung, bevor sie das Ergebnis an den Agenten weitergibt. Erst wenn die Prüfung bestanden ist, darf der Agent loslegen. Die Daten verlassen die Datenbank nicht, und der Berechnungsprozess lässt sich überprüfen. Dieser Grundsatz wird ziemlich wertvoll, sobald Agenten anfangen, selbst APIs aufzurufen. Mein eigener Testablauf sah so aus: Zuerst habe ich eine Geschäftstabelle eingebunden, dann eine Abfrage über das SDK gesendet und schließlich das Ergebnis samt Beweis erhalten und in einem On-Chain-Vertrag überprüfen lassen. Bis alles zum ersten Mal lief, verging ungefähr ein Nachmittag. Der Knackpunkt war nicht die Kryptografie, sondern die Umgebungskonfiguration und die Frage, welche Tabelle überhaupt einen Beweis wert ist. Diese Hürde gibt es wirklich, aber dafür bekommt man etwas sehr Handfestes: Ob ein Ergebnis stimmt, hängt nicht länger davon ab, wem man vertraut. Im Vergleich zu Preis-Feeds wie denen von Chainlink liefert die eine Lösung die Antwort auf die Frage, wie hoch ein Wert gerade ist. SXT zeigt dagegen, nach welcher Definition und anhand welcher Tabelle dieser Wert berechnet wurde. Im Vergleich zu schreibgeschützten Dashboards wie Dune liegt der Unterschied darin, dass Letztere einem immer nur einen Screenshot liefern können, während Erstere eine Quittung ausstellen. Wenn eine KI Entscheidungen auf Grundlage eines Screenshots trifft, ist es nur eine Frage der Zeit, bis etwas schiefgeht. Es gibt noch einen Nebeneffekt, an den ich anfangs nicht gedacht hatte. Mit einem Beweis lässt sich jede Entscheidung des Agenten nachvollziehen. Wenn etwas schiefgeht, kann man herausfinden, welche Daten bei einer bestimmten Abfrage verwendet wurden. Die Verantwortlichkeit lässt sich so sauberer klären als durch das Durchforsten von Logs – allerdings ist es auch teurer. Deshalb interessiert mich weniger, wie groß die Versprechen gerade sind. Mich interessiert, wer die Maut kassiert, wenn Agenten tatsächlich anfangen, APIs aufzurufen und Geld für Daten auszugeben – und zwar auf der Ebene der Quittung. #sxt $SXT
