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– Jüngere Leser erinnern sich vielleicht nicht mehr, aber Cloud Computing war einmal die Zukunft. Das Aufkommen unbegrenzter Rechen- und Speicherressourcen war eine der wenigen technologischen “Revolutionen”, die diesen Namen verdient haben.1 Doch das Zeitalter der künstlichen Intelligenz hat das zentralisierte Cloud-Modell nicht nur überholt, sondern birgt auch einige Risiken für die Menschen, die es nutzen, und für alle Nutzer.

Der Consensus 2024 Artificial Intelligence Summit findet am Freitag, den 31. September, in Austin, Texas, statt.

Wenn das ein wenig übertrieben klingt, denken Sie an eine kürzlich entdeckte Schwachstelle in der führenden AI-as-a-Service-Plattform Hugging Face. Die Schwachstelle könnte es einem vom Benutzer hochgeladenen gefälschten Modell ermöglichen, beliebigen Code über die API auszuführen und mehr Kontrolle zu erlangen. Glücklicherweise wurde sie rechtzeitig entdeckt und scheint keine größeren Auswirkungen auf die Nutzer zu haben – die Forscher merken an, dass solche Schwachstellen “nicht einzigartig” sind.

Das Problem ist hier nicht die künstliche Intelligenz, sondern ein veraltetes, zentralisiertes X-as-a-Service-Modell, das keinen Anreiz hat, die Systemsicherheit zu gewährleisten oder Anwendungen zu entwickeln, die vom Markt oder den normalen Nutzern benötigt werden. Die gewünschte Zukunft der KI, die sicher, zuverlässig und vor allem in der Lage ist, riesige Rechenressourcen zu nutzen, kann nur durch den Einsatz von Cloud-Technologien und einer dezentralen Revolution erreicht werden.

Riesige Unternehmen wie Microsoft, OpenAI, Google und Amazon dominieren den Bereich der künstlichen Intelligenz, da sie über enorme finanzielle, personelle und rechnerische Ressourcen verfügen, um groß angelegte Operationen zu unterstützen.

Dies wirkt sich negativ auf die Entwicklung der künstlichen Intelligenz aus und steht völlig im Gegensatz zu ihrem demokratischen Potenzial. Wenn Algorithmen und Anwendungen von einer kleinen Gruppe von Entwicklern in einem 1-Billionen-Dollar-Unternehmen in Kalifornien entwickelt werden, schaffen sie einen kurzsichtigen, eindimensionalen und unglaublich subjektiven Ansatz für KI-Agenten. Das wirkt sich auf alles aus, von Finanzdienstleistungen bis zu Kreativität….. Sogar die menschliche Interaktion.\n Es gibt ein ebenso zwingendes technisches Argument für die Monopolisierung des KI-Marktes. KI muss im Lernprozess ständig neue Daten gewinnen, auch von anderen KI-Anwendungen. Der derzeitige Trend zur Zentralisierung von KI in großem Maßstab bedeutet jedoch, dass Plattformen und Anwendungen weitgehend isoliert bleiben, selbst bei Open-Source-Modellen. Dies blockiert Innovationen und lässt Raum für Bugs oder bösartige Anwendungen, die Schwindel verursachen und zu potenziell katastrophalen Folgen führen können.

Darüber hinaus bergen zentralisierte Modelle enorme und offensichtliche Risiken, wenn es um den Schutz der Nutzeridentität, der Privatsphäre und in vielen Fällen auch der Finanzdaten geht. Wenn eine Organisation große Mengen sensibler und geschäftskritischer Daten speichert, stellt dies für einen Angreifer eine einzige Schwachstelle dar, die es dem Anbieter ermöglicht, seine Nutzer auf der Grundlage willkürlicher und unangefochtener Entscheidungen zu zensieren oder ihnen Dienste zu verweigern.

Wenn es um künstliche Intelligenz geht, ist das Cloud-Modell eine gefährliche Sackgasse. Künstliche Intelligenz erfordert eine gigantische Rechenleistung, die die Möglichkeiten der überdimensionierten zentralisierten Cloud-Plattformen und der Mikrochip-Industrie, die sie bereitstellt, übersteigt. Die Chip-Knappheit ist so groß, dass H-100-Server, die in fortgeschrittenen KI-Anwendungen eingesetzt werden, bis zu 52 Wochen lang ungenutzt bleiben können.