Dezentralisierung der KI: Ben Fieldings geniale Vision!

Der Artikel von Jeff Wilser aus dem Jahr 2025 beleuchtet die Vision von Ben Fielding, dem CEO von Gensyn, die maschinelle Intelligenz (KI) zu dezentralisieren. Fielding, ein Redner auf dem Consensus Festival 2025, teilt seine Perspektiven und die Fortschritte von Gensyn bei der Verwirklichung dieser Vision. Die Dezentralisierung von KI ist zwar kein neues Konzept, gewinnt jedoch angesichts der rasanten Fortschritte in der KI-Technologie und der zunehmenden Dominanz von Big Tech an Bedeutung. Dieser Artikel untersucht Fieldings Ideen, den Kontext, die Herausforderungen und die potenziellen Auswirkungen dieser dezentralen KI-Revolution.

Die Motivation hinter der Dezentralisierung

Ein lauter Rechner und die Grenzen zentralisierter KI

Fieldings Motivation entstand aus einer praktischen Einschränkung: einem lauten Rechner in einem Universitätslabor. Diese Anekdote veranschaulicht ein grundlegendes Problem. Bereits 2015 erkannte Fielding während seiner Doktorarbeit an der Northumbria University, dass Rechenleistung eine erhebliche Einschränkung für die KI-Forschung und -Entwicklung darstellt. Seine Idee, “KI-Schwärme” zu erforschen – Cluster verschiedener KI-Modelle, die miteinander kommunizieren und voneinander lernen –, wurde durch die begrenzten Ressourcen seiner Rechenmaschine behindert. Die Ungleichheit wurde noch deutlicher, als er feststellte, dass Unternehmen wie Google über riesige Rechenzentren mit Tausenden von GPUs verfügten, was ihnen einen uneinholbaren Vorteil verschaffte. Alternativen zu konventionellen Forschungsmethoden werden somit immer wichtiger.

Die Konzentration von Rechenressourcen in den Händen weniger großer Unternehmen führt zu einer zentralisierten KI-Landschaft, die Risiken birgt:

• Innovationseinschränkung: Der Zugang zu Rechenleistung wird zum Nadelöhr. Kleine Unternehmen, Startups und akademische Forscher werden daran gehindert, mit den großen Akteuren zu konkurrieren.
• Voreingenommenheit und mangelnde Diversität: Wenn die KI-Entwicklung hauptsächlich von einigen wenigen Unternehmen vorangetrieben wird, besteht die Gefahr, dass Voreingenommenheit in die Algorithmen und Datensätze einfließt.
• Mangelnde Transparenz und Kontrolle: Zentralisierte KI-Systeme sind oft intransparent und schwer zu kontrollieren, was zu einem Vertrauensverlust führen kann.
• Monopolistische Kontrolle: Die Konzentration von KI-Technologie ermöglicht marktbeherrschende Stellungen, was zu höheren Preisen und weniger Auswahlmöglichkeiten für die Verbraucher führt.

Gensyn: Ein dezentralisierter Ansatz

Die Vision eines Netzwerks für maschinelle Intelligenz

Aus dieser Erkenntnis heraus gründete Fielding zusammen mit Harry Grieve im Jahr 2020 Gensyn. Die Vision von Gensyn geht über die bloße Dezentralisierung der Rechenleistung hinaus; es ist der Aufbau eines “Netzwerks für maschinelle Intelligenz”. Dies beinhaltet die Entwicklung von Lösungen entlang des gesamten Technologie-Stacks, von der Hardware-Abstraktion bis hin zu Algorithmen für verteilte Intelligenz. Der Fokus auf den gesamten Stack ist entscheidend, da er es Gensyn ermöglicht, Probleme in jedem Layer anzugehen, die eine erfolgreiche Dezentralisierung behindern könnten. Eine solide KI/ML Ausbildung ist hierfür unerlässlich.

Gensyns Ansatz lässt sich in drei Hauptkomponenten unterteilen:

1. Ausführung: Gensyn zielt darauf ab, konsistente Ausführungsbibliotheken und einen Compiler zu entwickeln, die es ermöglichen, KI-Modelle auf jeder kompatiblen Hardware auszuführen, unabhängig vom Hersteller oder der Architektur.
2. Kommunikation: Die Entwicklung von Standardkommunikationsprotokollen ermöglicht es KI-Modellen, die auf verschiedenen Geräten laufen, miteinander zu kommunizieren und voneinander zu lernen. RL Swarms ist ein Beispiel für diese Kommunikationsfähigkeit.
3. Verifizierung: Dies ist der kritischste und innovativste Aspekt von Gensyns Ansatz. Um Vertrauen in einer dezentralen Umgebung zu gewährleisten, entwickelt Gensyn kryptografische, probabilistische und spieltheoretische Beweise, um die korrekte Ausführung von KI-Aufgaben zu verifizieren.

RL Swarms: Ein praktisches Beispiel für dezentrale KI

Die Veröffentlichung von “RL Swarms” ist ein konkreter Beweis für Gensyns Vision. RL Swarms nutzt Reinforcement Learning (RL) nach dem Training, um ein Peer-to-Peer-Netzwerk zu erstellen, in dem KI-Modelle zusammenarbeiten und voneinander lernen können. Dies funktioniert wie folgt:

1. Ein vortrainiertes Modell wird dem RL Swarm beigetreten.
2. Das Modell interagiert mit anderen Modellen im Schwarm.
3. Die Modelle kritisieren gegenseitig ihr Denken und verbessern rekursiv ihre Leistung.
4. Durch die Zusammenarbeit verbessert sich sowohl das einzelne Modell als auch der gesamte Schwarm.

Ein entscheidender Vorteil von RL Swarms ist die Möglichkeit für Modelle, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern, auch wenn sie nur für kurze Zeit mit dem Schwarm verbunden sind. Ein Modell, das beispielsweise nur eine Stunde lang über einen MacBook an einem Schwarm teilnimmt, kann sein lokales Modell basierend auf dem Wissen des Schwarms verbessern und gleichzeitig zum Wissen der anderen Modelle im Schwarm beitragen. Saubere Daten spielen hierbei eine entscheidende Rolle.

Die Rolle der Blockchain

Sicherung und Transparenz durch Blockchain

Die Integration der Blockchain in Gensyns Architektur ist ein grundlegender Aspekt des Systems. Die Blockchain bietet mehrere Schlüsselfunktionen:

• Persistente Identität: Jedes Modell, das an einem Schwarm teilnimmt, hat eine persistente Identität, die auf der Blockchain gespeichert ist.
• Zahlungen: Die Blockchain ermöglicht die sichere und transparente Abwicklung von Zahlungen zwischen den Teilnehmern des Netzwerks.
• Konsens: Die Blockchain bietet einen Konsensmechanismus, der es dem Netzwerk ermöglicht, Streitigkeiten zu lösen und die Integrität der Daten und Ergebnisse zu gewährleisten.

Die Testnet-Version von Gensyn integriert diese Blockchain-Komponenten in RL Swarms und ermöglicht es den Benutzern, mit einer persistenten Identität an einem Schwarm teilzunehmen, die auf einem dezentralen Ledger existiert. Dies ist ein wichtiger Schritt zur Verwirklichung der Vision einer vertrauenswürdigen und dezentralen KI-Infrastruktur. Die Integration von KI und Blockchain bietet revolutionäre Möglichkeiten.

Zukünftige Aussichten

Demokratisierung der KI und ihre Auswirkungen

Fieldings “North Star” ist es, alle Ressourcen, die für maschinelles Lernen erforderlich sind, für jeden sofort programmatisch zugänglich zu machen. Dies würde die aktuellen Machtungleichgewichte in der KI-Landschaft grundlegend verändern und eine Demokratisierung der KI-Technologie ermöglichen. Ben Fielding spricht sich hier klar für eine solche Entwicklung aus.

Die potenziellen Auswirkungen einer solchen Demokratisierung sind enorm:

• Beschleunigung der Innovation: Der breitere Zugang zu KI-Ressourcen würde Innovationen in allen Bereichen vorantreiben.
• Entwicklung vielfältigerer und gerechterer KI-Systeme: Wenn mehr Menschen aus verschiedenen Hintergründen die Möglichkeit haben, KI zu entwickeln, wird dies zu vielfältigeren und gerechteren KI-Systemen führen.
• Stärkung der Privatsphäre und Kontrolle: Dezentrale KI kann Benutzern mehr Kontrolle über ihre Daten und Entscheidungen geben.
• Schaffung neuer Geschäftsmodelle: Dezentrale KI ermöglicht die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die auf Zusammenarbeit und Wertschöpfung im Netzwerk basieren.

Herausforderungen und Kritikpunkte

Technische, regulatorische und sicherheitstechnische Aspekte

Die Dezentralisierung von KI ist keine einfache Aufgabe und steht vor einer Reihe von Herausforderungen:

• Technische Komplexität: Die Entwicklung einer dezentralen KI-Infrastruktur, die zuverlässig, sicher und effizient ist.
• Skalierbarkeit: Die Skalierung eines dezentralen KI-Netzwerks, um mit den Anforderungen großer KI-Modelle und Datensätze Schritt zu halten.
• Governance: Die Festlegung von Governance-Regeln und -Protokollen für ein dezentrales KI-Netzwerk.
• Sicherheit: Dezentrale KI-Netzwerke sind anfällig für verschiedene Sicherheitsbedrohungen.
• Regulatorische Unsicherheit: Der regulatorische Rahmen für dezentrale KI ist noch unklar, was Unsicherheit schafft.

Darüber hinaus gibt es auch Kritikpunkte an der Dezentralisierung von KI:

• Effizienzverluste: Dezentrale Systeme sind in der Regel weniger effizient als zentralisierte Systeme.
• Erhöhte Komplexität: Dezentrale Systeme sind komplexer zu entwickeln, zu verwalten und zu warten.
• Mangelnde Kontrolle: Die Dezentralisierung kann es schwieriger machen, die Qualität und Sicherheit von KI-Systemen zu kontrollieren.

Fazit

Eine neue Ära der maschinellen Intelligenz

Ben Fieldings Vision, die maschinelle Intelligenz zu dezentralisieren, ist ein ehrgeiziges und wichtiges Ziel. Obwohl die Herausforderungen erheblich sind, sind die potenziellen Vorteile einer demokratisierten KI-Landschaft enorm. Gensyn ist mit seinem Fokus auf den gesamten Technologie-Stack und der Integration der Blockchain in KI gut positioniert, um eine Vorreiterrolle in dieser aufstrebenden Bewegung zu spielen. Die Zukunft der KI könnte dezentral sein, und Unternehmen wie Gensyn ebnen den Weg für diese neue Ära der maschinellen Intelligenz. Die Dezentralisierte KI muss jedoch auch kritisch betrachtet werden, um ihre ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen zu verstehen und zu gestalten.