Heute Morgen bin ich wieder auf die Frage zurückgekommen, was passiert, wenn ein KI-Agent den Daten vertrauen muss, die nicht vom Modell selbst stammen....
Hier ist die Mechanik. Datenknoten sind TEE-gesicherte Knoten, die externe Daten aus APIs, Datenbanken und Orakeln abrufen. Sie erzeugen Attestierungen, die die Datenauthentizität beweisen, und unterstützen die Aggregation aus mehreren Quellen innerhalb sicherer Enklaven. Das Ziel ist es, die Datenpipeline genauso verifizierbar zu machen wie die Inferenzpipeline, die sie konsumiert....
Verifiziertes Input. Nicht nur verifiziertes Output....
Der bemerkenswerte Teil ist, dass dies eine Lücke schließt, die der Rest von HACA nicht von selbst abdeckt. Du kannst eine perfekt attestierte TEE-Inferenz und ein mathematisch bewiesenes ZKML-Output haben und trotzdem dem Modell schlechte externe Daten ohne jegliche Verifizierung zuführen. Datenknoten zielen genau auf diesen spezifischen blinden Fleck ab....
Ich finde das in gewisser Weise beruhigend. Die meisten "verifizierbaren KI"-Pitches halten an der Modellgrenze an und ignorieren die Daten, die hineinspielen, völlig....
Aber ich werde nicht so tun, als würde das diese Lücke bisher vollständig schließen. Datenknoten sind als "bald verfügbar" gelistet, nicht live — die Attestierungskette für Inputs ist heute nicht im gesamten Netzwerk verfügbar....
Ich habe einmal ein Modell gesehen, das ein selbstbewusst falsches Output produziert hat, weil die Daten, die ihm upstream zugeführt wurden, bereits veraltet waren....
Was ich immer noch nicht klären kann, ist, ob die Attestierungen der Datenknoten die vollständige Anfrage an eine Drittanbieter-API abdecken oder nur bestätigen, dass die Enklave etwas abgerufen hat, ohne die Integrität der Quell-API zu verifizieren??
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