KI beginnt, als autonomes System zu funktionieren. Aber wenn KI ihre eigenen Daten generiert und ihr eigenes Verhalten entwickelt, wie stellen wir sicher, dass sie mit menschlichen Absichten in Einklang bleibt? Bei unserer New York College Tour argumentierte @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2), dass die zentrale Herausforderung die Datenanpassung ist. Daten zeichnen nicht mehr nur die Realität auf, sie formen die Intelligenz selbst. Während KI-Agenten die Freiheit gewinnen zu handeln, wächst die Schwierigkeit, Trainingsdaten zu bereinigen und einzuschränken, exponentiell, insbesondere wenn die KI beginnt, eigene Daten zu produzieren. Ohne neue Schutzmaßnahmen werden Drift und Halluzination unvermeidlich. In seiner Präsentation stellt Daniel LazAIs Ansatz vor: verifizierte Datenpipelines (unter Verwendung von TEEs + ZK-Beweisen), Data Anchoring Tokens, um off-chain KI-Assets an den on-chain Zustand zu binden, und individualzentrierte DAOs, um jeden Datensatz, jedes Modell oder jeden Agenten zu verwalten. Es klingt kompliziert, aber die Grundidee ist einfach: Wenn KI autonom ist, müssen wir nicht nur ihre Ausgaben, sondern auch die Daten und Richtlinien, die sie antreiben, verifizieren. Tauchen Sie in Daniels vollständige Präsentation ein, um die Lösung im Detail zu verstehen: