und verbrachte einige Zeit damit, über Blockchain zu lesen, glücklicherweise nicht aus der Perspektive eines Krypto-Brüders, sondern eher aus echter Neugier, wie es tatsächlich funktioniert. Und während ich mich in diesem Kaninchenbau bewegte, stieß ich immer wieder auf ein Konzept, von dem ich noch nie zuvor gehört hatte. Das conflict Byzantinische Fehlertoleranz.

Kurz gesagt ist Byzantine Fault Tolerance eine Systemeigenschaft, die es einem System ermöglicht, weiterhin ordnungsgemäß zu funktionieren, selbst wenn einige böswillige Akteure in das System einbezogen sind. In diesem Water Cooler Small Speak geht es additionally um die byzantinische Fehlertoleranz: Was sie ist, woher sie kommt, warum sie wichtig ist und wie Blockchain zu einer der elegantesten Lösungen für ein sehr altes Downside wurde.

Additionally schauen wir mal rein!

von byzantinischen Generälen bis hin zu Computern

Byzantinische Fehlertoleranz ist additionally eine Systemeigenschaft, die ihren Namen dem folgenden spieltheoretischen Downside verdankt, nämlich dem Downside der byzantinischen Generäle:

Eine Gruppe byzantinischer Generäle hat eine Festung umzingelt. Sie müssen eine kollektive Entscheidung treffen, entweder anzugreifen oder sich zurückzuziehen. Sowohl die Entscheidung zum Rückzug als auch zum Angriff können funktionieren, aber nur, wenn alle koordiniert handeln. Ein koordinierter Angriff gelingt. Auch ein koordinierter Rückzug gelingt. Aber wenn einige Generäle angreifen, während andere sich zurückziehen, ist das Ergebnis eine Niederlage.

Die Kommunikation zwischen den Generälen erfolgt umfassend und die Generäle können nur kommunizieren, indem sie sich gegenseitig Boten schicken. Allerdings könnten einige der Generäle Verräter sein. Insbesondere wählt ein Verräter nicht nur falsch, sondern versucht auch, die anderen Generäle zu täuschen, indem er widersprüchliche Nachrichten an verschiedene Generäle sendet. Zum Beispiel kann ein Verräter einem Normal sagen, dass er angreifen soll, und einem anderen, sich zurückzuziehen, und dabei absichtlich versuchen, etwas zu erschaffen eine Spaltung. Unterdessen haben die loyalen Generäle keine Möglichkeit, im Voraus zu wissen, wer die Verräter sind.

Das Downside ist: Ist es möglich und wenn ja, wie und unter welchen Bedingungen kann eine solche Generalkonstellation einen Konsens erzielen?

Dieses Downside wurde erstmals offiziell von den Informatikern Leslie Lamport, Robert Shostak und Marshall Pease beschrieben ihre Arbeit von 1982. Und obwohl die Umgebung mittelalterlich und militärisch ist, ist das beschriebene Downside eine der grundlegendsten Herausforderungen in der Informatik. Das heißt, Wie erreicht man in einem verteilten System einen zuverlässigen Konsens, wenn einige Teilnehmer möglicherweise falsche Informationen senden?

In einem verteilten Computersystem haben wir anstelle von Generälen Knoten: einzelne Laptop oder Server, von denen jeder eine Kopie eines gemeinsamen Zustands enthält (eine Datenbank, ein Hauptbuch, eine Aufzeichnung von Transaktionen). Alle Knoten eines verteilten Methods müssen sich auf den gemeinsamen Wahrheitsstand einigen. Wie die Generäle kommunizieren sie, indem sie sich gegenseitig Nachrichten senden, und wie die Generäle könnten einige dieser Knoten fehlerhaft sein.

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Aber warum nicht einfach wählen? Intuitiv könnte man davon ausgehen, dass jeder Normal einfach seine Stimme (Angriff oder Rückzug) an alle anderen Generäle senden, dann die Stimmen zählen und tun könnte, was die Mehrheit vorschlägt. Angreifen, wenn mehr als die Hälfte Angriff sagen, Rückzug, wenn mehr als die Hälfte Rückzug sagen.

Das Downside ist, dass dies nur funktioniert, wenn jeder Normal (Knoten) wirklich funktioniert vertraut die Nachrichten, die sie erhalten. Aber in ein solches Netzwerk können auch Verräter eingebunden sein, die unterschiedliche Stimmen an verschiedene Generäle schicken, mit dem Ziel, eine geteilte Entscheidung herbeizuführen. Normal A könnte eine Nachricht erhalten, die besagt: „Ich wähle Angriff“während Normal B eine Nachricht von demselben Verräter erhält, der besagt: „Ich stimme für Rückzug“. Daher könnten die Generäle A und B unterschiedliche Vorstellungen darüber haben, wofür sich die Mehrheit des Netzwerks entschieden hat. Mit anderen Worten: Wir können nicht mehr nur der Mehrheitsentscheidung vertrauen, da die Mehrheit für jeden Knoten möglicherweise unterschiedliche Nachrichten zählt. Und diese Unfähigkeit, einen Konsens zu erzielen, ist sowohl für diese hypothetischen byzantinischen Generäle als auch für verteilte Computernetzwerke ein echtes Downside.

Im Wesentlichen ist dies die Definition dessen, was ein byzantinischer Fehler ist. Ein byzantinischer Fehler ist ein Fehler in einem verteilten System, bei dem eine Komponente nicht einfach ausfällt, sondern sich stattdessen auf unvorhersehbare Weise verhält. Dies bedeutet, dass widersprüchliche Informationen an verschiedene Knoten gesendet werden, dass einige Knoten den Eindruck erwecken, dass sie korrekt funktionieren, während andere nicht funktionieren, dass aktiv falsche Ausgaben erzeugt werden und so weiter. Dennoch muss ein byzantinischer Fehler nicht unbedingt von einem böswilligen Akteur im Netzwerk herrühren, da er auch durch elektrische Fehler, Softwarefehler oder Hardwarefehler verursacht werden kann, die dazu führen, dass ein Knoten willkürliche Ausgaben erzeugt. Ein Knoten mit einem solchen Verhalten wird als byzantinischer Knoten bezeichnet.

Auf jeden Fall beweisen die Autoren dies in der Originalarbeit von 1982 mathematisch für ein System mit n Knoten, um den normalen Betrieb fortzusetzen (d. h., um tolerieren) f Zumindest byzantinische (Verräter-)Knoten n ≥ 3f + 1 Die Gesamtzahl der Knoten wird benötigt. Mit anderen Worten: Wenn mehr als ein Drittel der Knoten byzantinisch sind, ist es für ein solches System mathematisch unmöglich, zuverlässig einen Konsens zu erzielen, und es gibt keinen Algorithmus, der dafür sorgt, dass ein solches System weiter funktioniert. Ein System, bei dem mindestens zwei Drittel der gesamten Knoten unbeschädigt sind und das auch regular funktionieren und einen Konsens erzielen kann, verfügt über die Eigenschaft der byzantinischen Fehlertoleranz oder wird als byzantinisches fehlertolerantes System bezeichnet.

Was ist mit Blockchain?

Jahrzehnte nach der Veröffentlichung von 1982 blieb die byzantinische Fehlertoleranz ein theoretisches Downside mit praktischen Lösungen nur in streng kontrollierten Umgebungen wie Luft- und Raumfahrtsystemen, Kernkraftwerken oder jedem anderen Ort, an dem jeder Knoten im Voraus überprüft werden konnte und garantiert werden konnte, dass weniger als ein Drittel abtrünnig wird. Mit anderen Worten, es conflict ein gewisses Vertrauen zwischen den Knoten erforderlich, aus denen das Netzwerk besteht. Selbst wenn sich einige der Knoten an Verräter wenden würden, würden diese Verräter (hoffentlich) immer noch unter der 1/3-Schwelle liegen.

1. Bitcoin und Arbeitsnachweis

Dies conflict bis 2008 der Fall, als das Bitcoin-Whitepaper veröffentlicht wurde. völlige Umgehung des klassischen Abstimmungsansatzes. Im Gegensatz zu den bisher existierenden verteilten Netzwerken, bei denen der Konsens durch Mehrheitsbeschluss (hoffentlich) vertrauenswürdiger Parteien erreicht wird, wurde im Bitcoin-Whitepaper ein Mechanismus für den Betrieb eines vorgeschlagen vertrauenslos verteiltes System. Dies bedeutet, dass im Gegensatz zu Kernkraftwerken, wo im Vorfeld Vertrauen zwischen den Knoten bestand, Bitcoin kann funktionieren, ohne dass einer der Knoten einander vertrautweil der Bitcoin-Konsensmechanismus selbst die Transaktionen garantiert.

Der spezifische Mechanismus, durch den Bitcoin dies schafft, wird aufgerufen Arbeitsnachweis (PoW). Um es einfach auszudrücken: PoW macht es rechenintensiv, am Konsensprozess teilzunehmen, und noch teurer (praktisch unmöglich), ein Verräter zu sein. Genauer gesagt muss ein Knoten zum Hinzufügen einer neuen Transaktion ein kryptografisches Rätsel lösen, das enorme Mengen an Rechenleistung erfordert. Dieses Rätsel ist für den Knoten, der die Transaktion vorschlägt, schwer zu lösen, für andere Knoten ist es jedoch leicht zu überprüfen, ob die Lösung des Rätsels korrekt ist.

Ein Verräterknoten, der das System beschädigen und eine falsche Transaktion vorschlagen möchte, müsste die Rechenarbeit wiederholen, nicht nur für die Transaktion, die er beschädigen möchte, sondern für jede nachfolgende Transaktion. Das ist VIEL Rechenaufwand! Darüber hinaus müsste es dies schneller tun als der Relaxation des ehrlichen Netzwerks zusammen. In der Praxis würde dies die Kontrolle von mehr als 50 % der gesamten Rechenleistung des Netzwerks erfordern, was außerordentlich teuer und praktisch unmöglich ist. Auf diese Weise übersteigen die Kosten des Betrugs jeden potenziellen Nutzen, den man vom Betrug erwarten kann, und machen ihn wirtschaftlich irrational. Selbst wenn PoW zuverlässige Transaktionen in einem vertrauenswürdigen, dezentralen System ermöglicht, ist es aufgrund des enormen Rechenaufwands auch mit hohen Kosten und einer hohen Latenz verbunden (die Fertigstellung von Bitcoin-Transaktionen kann bis zu 10 Minuten dauern).

2. Moderne Blockchains und Proof of Stake

Darauf aufbauend „Das macht es wirtschaftlich irrational, zu betrügen”-Konzept, aber auch der Versuch, das System selbst schneller zu machen, ist ein weiterer Konsensansatz Nachweis des Einsatzes (PoS). PoS wird seit 2022 auf der Blockchain von Ethereum und auf anderen modernen Blockchains wie verwendet Solana Und Sui. Der Grundgedanke hinter PoS ist derselbe wie bei PoW, aber anstatt Betrug indirekt durch Berechnung wirtschaftlich teuer zu machen, macht es ihn direkt teuer, indem Netzwerkknoten gezwungen werden, wirtschaftliche Sicherheiten einzureichen. Insbesondere in einer PoS-Blockchain müssen Validatoren (Knoten, die Transaktionen vorschlagen) einen erheblichen Teil des Blockchain-Tokens sperren, um Transaktionen vorschlagen und überprüfen zu können. Wenn ein Knoten eine falsche Transaktion vorschlägt, bestraft das System dies und behält einen Teil der eingereichten Sicherheiten. Der Unterschied zu PoW besteht darin, dass byzantinisches Verhalten bei PoS wirtschaftlich bestraft und nicht rechnerisch undurchführbar gemacht wird.

Eine weitere Sache bei PoS ist, dass es das System BFT-ähnlicher macht. Im Gegensatz zu Proof of Work, das das klassische BFT-Abstimmungsmodell vollständig umgeht und die Korruptionsschwelle auf 50 % der gesamten Rechenleistung festlegt, bringt uns Proof of Stake wieder näher an das ursprüngliche byzantinische Fehlertoleranz-Framework heran. In einem PoS-System stimmen Validatoren über die Gültigkeit von Transaktionen ab, indem sie ihre eingesetzten Token als Gewicht verwenden. Dies bedeutet, dass die 1/3-Schwelle aus dem Originalpapier von 1982 wieder gilt: Wenn mehr als 1/3 des gesamten Einsatzwerts von byzantinischen Validatoren kontrolliert wird, kann der Konsens zusammenbrechen. PoS ist explizit byzantinische Fehlertoleranz im klassischen Sinne, PoW dagegen nicht – es löst lediglich eine andere Model desselben Issues.

Meiner Meinung nach: BFT jenseits der Blockchain

Was mich an BFT am meisten beeindruckt hat, ist, wie alt das Downside ist und wie lange es gedauert hat, von der Dokumentation des theoretischen Issues zu funktionierenden Lösungen zu gelangen. Insbesondere wird das Downside in der Originalarbeit von 1982 identifiziert und formalisiert, aber der erste praktische Algorithmus zur Handhabung in realen Computersystemen, genannt Sensible Byzantine Fault Tolerance (PBFT), erschien erst 1999. Und das erste System, das es tatsächlich in einer realen Umgebung (Bitcoin) einsetzte, kam erst 2008 auf den Markt.

Das andere, worüber ich immer wieder nachdenke, ist, wie universell das Downside ist. Über die Blockchain hinaus gibt es überall um uns herum byzantinische Fehlertoleranz oder allgemeiner das Downside, einen Konsens unter potenziell unzuverlässigen Teilnehmern zu erzielen. Immer wenn Sie mehrere unabhängige Parteien haben, die sich auf etwas einigen müssen, und Sie nicht allen vollständig vertrauen können, haben Sie eine Model des Issues der byzantinischen Generäle.

In verteilten Datenbanken stellen BFT-Protokolle sicher, dass sich ein Cluster von Datenbankservern auf den aktuellen Standing der Daten einigen kann, selbst wenn einige Server beschädigt sind oder falsche Informationen senden. In der Luft- und Raumfahrt nutzen Flugsteuerungscomputer Abstimmungen im BFT-Stil, um sicherzustellen, dass ein einzelner fehlerhafter Sensor keinen katastrophalen Ausfall verursachen kann. Ein Ausschuss, der mit einigen böswilligen Mitgliedern eine Entscheidung trifft. Eine Lieferkette, in der einige Lieferanten möglicherweise betrügerische Informationen senden. Ein verteiltes KI-Trainingssetup, bei dem einige Geräte möglicherweise verfälschte Updates senden. Die Generäle sind überall. Die Frage ist immer dieselbe: Wie erreicht man einen verlässlichen Konsens, wenn man nicht jedem im Raum vertrauen kann?

Danke fürs Lesen!

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Alle Bilder vom Autor, sofern nicht anders angegeben

ist eine besondere Artwork von Smalltalk, der typischerweise in Büroräumen rund um einen Wasserkühler beobachtet wird. Dort teilen Mitarbeiter häufig Unternehmensklatsch aller Artwork, Mythen, Legenden, ungenaue wissenschaftliche Meinungen, indiskrete persönliche Anekdoten oder glatte Lügen. Alles ist möglich. In meinen Smalltalk-Beiträgen zu Wasserkühlern diskutiere ich seltsame und meist wissenschaftlich ungültige Meinungen, die ich, meine Freunde oder ein Bekannter von mir im Büro gehört haben und die uns buchstäblich sprachlos gemacht haben.

Hier additionally die Meinung zum Wasserkühler im heutigen Beitrag:

KI ist eine Blase, genau wie die Dotcom-Blase der Jahrtausendwende. Es hat keinen wirklichen Wert und wird irgendwann zusammenbrechen und verschwinden.

Puh! Hier gibt es einiges auszupacken. Im Gegensatz zu den Meinungen, die ich normalerweise in anderen Smalltalk-Beiträgen zu Wasserkühlern diskutiere, gibt es für diese Frage keine einfache, eindeutige Antwort. KI ist zweifellos eine beeindruckende Technologie, der Durchbruch unserer Zeit, und vor ein paar Jahren konnten wir uns solche Dinge nur im Bereich der Science-Fiction vorstellen.

Allerdings können wir nicht leugnen, dass es ein gewisses gibt Sprudeln dazu – zumindest in seinem jetzigen Zustand. Zum Beispiel, Mira Murati’s (ehemaliger CTO von OpenAI) neues Unternehmen, Labor für denkende Maschinen, wird derzeit auf 12 Milliarden US-Greenback geschätztIm Grunde genommen ohne Produkt. Darüber hinaus erreichte NVIDIA eine astronomische Bewertung von $5 Billionen vor ein paar Wochen (ungefähr gleich dem BIP Deutschlands).

Es ist unbestreitbar, dass der Betrieb von KI-Modellen ein ziemlich teures Interest ist, das sich bisher nicht wirklich lohnt. Unternehmen wie Anthropic und OpenAI zahlen Milliarden für den Betrieb ihrer schicken Modelle (allein der Betrieb von ChatGPT kostet 700.000 US-Greenback professional Tag), aber zumindest im Second erhalten sie ein paar Cent zurück und arbeiten mit einem Nettoverlust. Was ist denn los? Gibt es ein verstecktes Stück Technologie, das plötzlich enthüllt wird und diesen gesamten Mechanismus nachhaltig macht? Sind all diese Tech-Milliardäre nur Dummköpfe? Sind sie Betrüger? Wurden wir alle dazu verleitet, an eine unmögliche, extrem teure Zukunft zu glauben? Oder steuern wir auf einen KI-Winter zu, und das wäre dann der Fall?

Was ist mit dem Dotcom-Crash?

Das beliebteste Argument derjenigen, die KI als Blase bezeichnen, ist der Dotcom-Crash Ende der 90er Jahre. Aber in Wirklichkeit gab es schon lange vor der Dotcom-Blase viele andere Blasen, die durch einen technologischen Durchbruch entstanden waren. Wir können uns zum Beispiel Folgendes vorstellen Eisenbahnwahn der 1840er Jahre oder der Radioboom der 1920er Jahre.

Wie auch immer! Wenn man den aktuellen Stand der KI mit der Dotcom-Blase vergleicht, scheint man zu vergessen, dass die meisten Dotcom-Unternehmen, die damals scheiterten, im Grunde kein bewährtes Geschäftsmodell hatten. Insbesondere in den späten 90er-Jahren gab es viele Begin-ups, die auf Finanzierung und dem Versprechen einer internetbasierten Zukunft setzten, aber kein wirkliches Geschäftsmodell hatten, wie man tatsächlich Geld verdienen konnte. On-line-Werbung gab es noch nicht wirklich, und viele dieser Unternehmen hatten im Grunde keinen soliden Geschäftsplan.

Im Gegensatz dazu verfügen die meisten heutigen KI-Unternehmen über eine sehr Strukturierte Geschäftspläne. Und anders als in den 90er Jahren sind die Menschen – sowohl Einzelpersonen als auch innerhalb von Organisationen – mit der Idee bestens vertraut zahlen für Sachen on-line. Anders als in den 90er und 2000er Jahren ist die Idee von kostenlosen Inhalten im Web – wie zum Beispiel Torrenting oder kostenlosen Angeboten im Allgemeinen – endgültig verschwunden. Wir sind uns inzwischen bewusst, dass Sie bezahlen müssen, wenn Sie möchten, dass etwas Wertvolles aus einem Bildschirm herauskommt. Andernfalls erhalten Sie nur Werbung, Lärm und ein schlechtes Erlebnis.

Selbst bei den berühmtesten Dotcom-Flops (denken Sie an Pets.com oder WebVan) conflict die Prämisse der Idee nicht falsch. Pets.com lieferte Heimtierbedarf an Einzelhändler, was heute weit verbreitet ist und eine sinnvolle, sachliche Geschäftsidee darstellt. In ähnlicher Weise lieferte WebVan Waren innerhalb von 30-Minuten-Fenstern nach Hause, ein Markt, der 20 Jahre später während des COVID-19-Lockdowns mit Diensten wie Uber Eats oder Amazon Prime florierte. Es ist additionally nicht die Geschäftsidee oder die Technologie selbst, die zu einer „Blase“ führt, sondern vielmehr deren Umsetzung und wie reif der Markt für eine solche Idee ist. Meine Meinung zu technologiegetriebenen Blasen würde additionally im Allgemeinen sein, dass die Technologie selbst normalerweise einen Wert hat, aber es ist höchstwahrscheinlich noch zu früh und die Welt ist noch unreif, um all dieses Potenzial umzusetzen.

Sind all diese Tech-Milliardäre nur Dummköpfe?

Wenn additionally der Markt für KI noch recht unreif ist, warum investieren dann all diese Unternehmen weiterhin so viel in ihn? Wissen sie es nicht besser? Was erwarten sie außer einem Absturz des KI-Marktes?

Die kurze Antwort ist, dass sie alle nur damit rechnen, dass die Rechenleistung günstiger wird.

In der Vergangenheit haben schnellere und günstigere Computerchips viele technische Rätsel gelöst, die als unlösbar galten. Rückblickend auf die ersten Gedanken der Menschheit über KI fragten sich die Menschen, ob sie ein Programm entwickeln könnten, um Menschen im Schach zu schlagen. Komisch, dass Schach als eine Aktivität angesehen wurde, die eine sehr hohe menschliche Intelligenz erforderte, sodass es natürlich als guter Maßstab für eine intelligente Maschine dienen würde. Eine Maschine, die intestine im Schach ist, kann nur eine intelligente Maschine sein. Nichtsdestotrotz wurden Programme, die Menschen beim Schach schlagen, schließlich möglich gemacht, und zwar nicht durch die Entdeckung irgendeines ausgefallenen Algorithmus, sondern durch die Implementierung derselben Rechenalgorithmen erhöhte Rechenleistung. Und das ist genau das, was jeder mit KI erwartet.

Insbesondere ist KI in ihrem jetzigen Zustand einfach zu teuer. Aus finanzieller Sicht macht es keinen Sinn, weil der Betrieb solcher Modelle viel Geld kostet und es bleibt abzuwarten, wer bereit wäre zu zahlen so viel. Damit OpenAI beispielsweise für seinen ChatGPT Plus-Plan die Gewinnschwelle erreicht, müsste es etwa 50 US-Greenback professional Monat verlangen, was mehr als dem Doppelten des aktuellen Preises entspricht. Die Entwicklung schnellerer und billigerer Chips würde es ihnen ermöglichen, den gesamten Prozess der Entwicklung und des Betriebs solcher Modelle erschwinglicher zu machen, sodass diese Unternehmen endlich die Gewinnschwelle erreichen könnten. Mit anderen Worten: Der {Hardware}-Fortschritt ist der Hebel, der KI nachhaltig machen könnte.

Ich kann nicht anders, als es zu erwähnen Moores Gesetz An diesem Punkt, so klischeehaft es auch sein magazine. Das Mooresche Gesetz basiert auf der Beobachtung, dass sich die Anzahl der Transistoren in einem integrierten Schaltkreis etwa alle zwei Jahre verdoppelt, was im Laufe der Zeit zu exponentiellen Verbesserungen der Rechenleistung, Effizienz und Kosteneffizienz führt. Auch wenn das klassische Mooresche Gesetz mittlerweile überholt ist (der Fortschritt ist im letzten Jahrzehnt stagniert), prägt die zugrunde liegende Denkweise, die es hervorgebracht hat (die Erwartung, dass die Berechnung weiterhin dramatisch billiger wird), immer noch die Erwartungen der heutigen Technologiegiganten.

Der Ersatz von CPUs durch GPUs ermöglichte eine parallele Verarbeitung und beseitigte die zuvor bestehenden physischen Einschränkungen. Mit dem Aufkommen immer größerer GPU-Cluster wird erwartet, dass die Rechenleistung in den kommenden Jahren weiter wächst. Und deshalb sind alle so optimistisch in dieser Hinsicht.

Additionally, wo ist die Blase?

Vor ein paar Wochen platzierte Michael Burry einen Eine bärische Wette in Höhe von 1 Milliarde US-Greenback auf NVIDIA und Palantir durch den Kauf von Put-Optionen auf beide Aktien. Michael Burry conflict derjenige, der im Jahr 2007 den Immobilienmarkt bekanntermaßen leerverkaufte und im Wesentlichen die gesamte Immobilienblase von 2008 und die darauffolgende Finanzkrise vorhersagte. Als er die angebliche KI-Blase und den Marktcrash anprangerte, hielten natürlich alle eine Minute lang den Atem an. Später im November passierte ihm das auf mysteriöse Weise schloss seine Investition ab Firma. Was für eine mutige Artwork zu verkünden, dass wir uns an der Spitze des Marktes befinden!

Aber auch hier gilt: KI unterscheidet sich grundlegend von der Immobilienblase. Mit Häusern können wir zwar nicht viel anfangen, aber die potenziellen Vorteile der KI sind wirklich unbegrenzt. Es ist eher eine Frage des Wann und nicht des Ob, denn KI wird die Welt irgendwann völlig verändern. Und im Gegensatz zu Wohnraum ist sein Wert nicht willkürlich; KI ist eine hochentwickelte Technologie, ein Wunder der Technik, deren inhärenter Wert an die Arbeit der großen Köpfe gebunden ist, die an ihrer Entwicklung gearbeitet haben. Auf der anderen Seite werden Häuser seit Hunderten von Jahren auf die gleiche Weise gebaut, mit geringfügigen technologischen Fortschritten. Es ist leicht, KI als Spekulationsblase abzutun, nur weil wir nicht in der Lage sind, sie zu verstehen.

Ich denke, dass es angemessener ist, KI mit anderen technologischen Aufschwüngen zu vergleichen, die mit dem Aufbau irgendeiner Artwork von Infrastruktur wie Elektrizität, Telefon oder Web oder sogar der Schiene zusammenhängen. Oh, aber der Eisenbahnwahn conflict eine Spekulationsblase, nicht wahr? Na ja, oder? Die Technologie selbst conflict keine Blase; Der Bau einer Schieneninfrastruktur conflict nicht spekulativ und hatte einen echten, sachlichen Wert. Die Sache ist die, dass irgendwann neben der Schiene auch andere Alternativen auftauchten, wie Autos, Flugzeuge oder Rohrleitungen, die dazu führten, dass die Schiene ihr Potenzial nie ausschöpfen konnte. Mit anderen Worten: Der Transportbedarf wurde letztendlich auf mehrere verschiedene Märkte außer der Schiene aufgeteilt. Die Blase entstand aus der Annahme, dass die Schiene das einzige Transportmittel überhaupt sein wird. Daher würde eine sinnvolle KI-Blase eine andere, magische Technologie erfordern, um einen Teil ihres Potenzials zu ersetzen.

Wie auch immer! Genau wie beim Web ergibt sich der Hauptwert der KI aus dem, was als nächstes kommt und darüber liegt. Durch die Verlegung des Stromnetzes konnte später eine Reihe darauf liegender Elektrogeräte entstehen; Durch den Aufbau des Internets konnten später eine Reihe von Apps wie Google oder Fb erstellt werden. Natürlich wird derjenige zahlen, der die Infrastruktur für irgendetwas bereitstellt viele Geld, weil sie im Wesentlichen für denjenigen bezahlen, der als nächstes kommt. Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Technologie selbst keinen Wert hat und nicht das Potenzial hat, zu einem weiteren erheblichen Wachstum zu führen.

Das führt uns zu einer wichtigen Erkenntnis: Damit KI finanziell sinnvoll ist, muss eine Reihe erfolgreicher und sinnvoller Dinge geschaffen werden, die darauf aufbauen. Die Investition in die Infrastruktur selbst macht keinen Sinn, wenn diese nicht letztlich auch als Infrastruktur genutzt wird. Das ist additionally die eigentliche Wette, die eigentliche Frage, die es zu beantworten gilt. Die Technologie ist da, die Investition ist da, die Infrastruktur ist da; Jetzt bleibt abzuwarten, ob darauf genügend wirklich nützliche Dinge aufgebaut werden.

In meinen Gedanken

Ich weiß, dass dieser Beitrag wie Milch altern könnte. Vielleicht werde ich es in ein paar Wochen oder Monaten lesen und mich fragen, wovon zum Teufel ich gesprochen habe. Dennoch ist KI wirklich beeindruckend: eine hochentwickelte Technologie mit dem Potenzial, die Welt nachhaltig zu verändern, ähnlich wie Elektrizität oder das Web, und den Grundstein für eine völlig neue Ära des technologischen Wachstums zu legen.

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