Wenn man den weiten Blick bis in die Ferne haben will, muss man noch eine Stufe höher gehen. In der KI-Zeit finde ich, dass es genauso ist.
Früher, wenn wir uns KI angesehen haben, haben wir nur darauf geschaut, ob sie klug ist.
Jetzt möchte ich eher noch eine Stufe höher schauen.
KI kann immer besser mit Aufgaben umgehen, aber sind meine Daten am Ende wirklich sicher?
In letzter Zeit forsche ich die ganze Zeit an @NewtonProtocol.
Ich habe herausgefunden, dass es nicht die ganze Zeit betont, wie unglaublich stark die KI ist.
Stattdessen beschäftigt es sich die ganze Zeit mit etwas anderem.
Wie kann man dafür sorgen, dass die KI weniger „sieht“, aber dafür genauer arbeitet?
Das ist auch das Besondere, das ich an Newton finde.
Früher, wenn ich in ein Einkaufszentrum ging, um etwas Wertvolles zu kaufen, hatte ich am meisten Angst vor einer bestimmten Szene.
Das Personal nimmt meine Bankkarte, geht in den hinteren Raum und bucht sie an.
Obwohl am Ende nichts passiert.
Aber diese paar Minuten — da war ich innerlich trotzdem nicht ganz sicher.
Denn ich weiß nicht, was er da eigentlich gesehen hat.
On-Chain-Rechteverwaltung ist im Grunde genauso. Wallet-Authorisierung. Authentifizierung der Identität. KYC. Datenabruf durch die KI. All diese Prozesse müssen jede Menge Informationen herausgeben. Viele kümmern sich nur darum, ob die Transaktion erfolgreich war.
Mich interessiert vor allem:
Wer genau hat meine Daten gesehen?
Newton hat etwas vorgeschlagen:
Newton Privacy Envelope (NPE).
Ich nenne es lieber „Privacy-Umschlag“. Es ist nicht wie normale Verschlüsselung.
Normale Verschlüsselung ist eher wie ein Schloss an einer Kiste. Die Nachricht ist zugestellt.
Das Schloss geht auf. Alles darin ist sichtbar. NPE ist nicht so.
Es packt die Daten, die Bedingungen der Autorisierung und die Nutzersignatur alles in denselben Umschlag. Nur Personen, die die Bedingungen erfüllen. Nur in den vorgesehenen Szenarien. Können ihn öffnen.
Wenn jemand diesen Umschlag einfach kopiert. Oder an einen anderen Ort legt. Dann lässt er sich nicht öffnen. Denn der Schlüssel passt überhaupt nicht zusammen. Ich finde, dieser Schritt ist sehr wichtig. Geschützt wird nicht nur die Daten. Sondern auch der Umfang, in dem die Daten genutzt werden können.
Im Whitepaper gibt es noch zwei weitere Techniken, die ich erwähnenswert finde.
Das Erste ist HPKE. Das ist eine neue Art von hybrider Verschlüsselung.
Das zweite ist Threshold Encryption (Schwellwertentschlüsselung).
Ganz einfach: Nicht ein einzelner Knoten kann einfach öffnen. Viele Knoten müssen gemeinsam bestätigen. Erst dann ist die Verifikation abgeschlossen. Ich finde, diese Denkweise ist sehr leicht zu verstehen.
Früher hat man den Menschen geglaubt. Heute glaubt man Regeln. Solange die Anzahl der Knoten nicht ausreicht, kann niemand es öffnen. So gibt es viel weniger Gelegenheiten, dass Menschen etwas Schlechtes tun. Aber ich habe auch nicht einfach nur wegen dieser Technik direkt mehr Vertrauen in Newton. Der Grund ist ganz einfach: Technik ist das eine. Wenn es dann wirklich läuft, ist es etwas anderes.
Jetzt ist es immer noch Mainnet Beta.
Viele Daten sind noch nicht vollständig öffentlich. Zum Beispiel: Wie lange dauert es, einmal zu autorisieren? Wie hoch ist die Verzögerung? Ob es in Spitzenzeiten noch stabil ist. Diese Fragen sind wichtiger als jede noch so gute Werbeaussage. Denn im Finanzkontext hat ein einziger Satz das größte Risiko.
Sicherheit ist eben sicher — aber es ist zu langsam.
Wenn eine Autorisierung jedes Mal 10 bis 15 Sekunden warten bedeutet, dann wird das weder Institutionen gefallen. Noch wird es Nutzern gefallen. Deshalb will ich jetzt eher echte Daten sehen. Nicht Werbebilder. Nicht eine Roadmap. Sondern Daten, die im Mainnet wirklich laufen.
Und da ist noch ein Problem, das viele leicht übersehen: NPE schützt den Autorisierungsprozess. Es kann nicht garantieren, dass die Daten ganz am Anfang sicher wirklich sind. Wenn die von einer KYC-Organisation gelieferten Daten falsch sind, dann ist die spätere Autorisierung zwar sicher.
Das Ergebnis ist immer noch falsch — also: Newton löst „wie man sicher verifiziert“. Nicht „wer garantiert, dass die Daten garantiert richtig sind“. Diese beiden Fragen sind ursprünglich zwei verschiedene Dinge. Ich finde, die Grenzen klar zu erklären, ist wichtiger als alles andere. Viele Projekte reden gern von der Zukunft.
MPC. FHE.
All diese Technik klingt beeindruckend. Newton hat es auch erwähnt. Aber es hat nicht gesagt, dass das alles bereits umgesetzt ist. Es hat die Leute darauf aufmerksam gemacht.
Was ist Schritt eins?
Was ist Schritt zwei?
Der dritte Schritt: Wohin soll es als Nächstes gehen?
Diese Art von Ausdrucksweise — da glaube ich eher daran. Denn wer wirklich Technik macht, weiß einen Satz.
Ein Roadmap kann man zeichnen, aber Daten lügen nicht.
Ich schaue mir jetzt Newton an — nicht nur den $NEWT-Preis.
Ich schaue auf drei Dinge mehr.
Gibt es immer mehr Entwickler, die sich anschließen? Gibt es mehr KI-Agenten, die damit anfangen aufzurufen? Läuft immer mehr echte Geschäftslogik darauf?
Wenn diese Daten ständig weiterwachsen. Dann ist das, was es macht, kein Konzept mehr. Sondern echte Infrastruktur. KI wird in Zukunft immer intelligenter.
Aber ich denke mir:
Wirklich wertvoll ist nicht, welcher Modellantwort schneller ist. Sondern wer es schafft, dass KI jede einzelne Autorisierung sicher ausführen kann. Vielleicht ist das genau das, was Newton wirklich machen will.
Zum Schluss möchte ich dir eine Frage stellen.
Wenn zukünftige KI dir beim Wallet-Management, beim Signieren von Transaktionen und beim Aufrufen von Protokollen helfen könnte: Worauf hoffst du am meisten, dass sie das kann?
Ist die Rendite höher oder ist die Privatsphäre sicherer?
