Vitalik Buterin: KI kann den Inhalt neuer Texte noch nicht bewerten

Der Ethereum-Mitbegründer Vitalik Buterin hat einen Bereich entdeckt, in dem Menschen der KI noch einen Vorsprung haben: Er weist auf eine offensichtliche Schwäche hin, den Kernargument neu veröffentlichter Literatur zu erfassen, die noch nicht umfassend in ihren Trainingsdaten abgedeckt ist.

Vitalik schrieb im Juli dass die KI den Menschen nach und nach in einzelnen Fähigkeiten überlegen wird. Diese Aussage fiel im selben Monat, als ein KI-Tool seinen Schreibstil erkannte und ihn als Autor eines Ethereum-Dokuments benannte, das er anonym verfasst hatte.

Die Kommentare rahmen Vitaliks neuesten Beitrag als Warnung an Krypto-Teams und Trader ein, die sich auf KI-Zusammenfassungen verlassen, anstatt ganze Dokumente wie Whitepapers, Audits und Governance-Vorschläge vollständig zu lesen.

Vitalik Buterin: Wissen unterscheidet sich von Weisheit

Vitaliks Oktober 29 X-Beitrag nennt eine Fähigkeit, bei der er Menschen immer noch besser als Maschinen einschätzt, und schreibt, dass er KI „extrem wissend“ findet und sie „in der Lage ist, Verweise auf fast alles zu erkennen, aber nicht sehr weise, sodass sie nur oberflächliche Urteile darüber fällt, welche Aussage ein Text trifft.“

Der Mitbegründer von Ethereum stellte fest, dass dieser Kontrast besonders deutlich wird, wenn ein Modell das Material zum ersten Mal liest.

KI-Modelle können auf ergänzende Literatur und jahrelange menschliche Kommentare zurückgreifen, wenn sie berühmte Texte auswerten. Bei brandneuen Essays hingegen haben diese Chatbots keinen Zugriff auf dieselbe Menge an unterstützendem Material, sodass das Modell kaum etwas anderes als die Worte selbst zur Grundlage nehmen kann.

Vitaliks Bemerkung wurde durch einen Diskussionsverlauf auf X über einen Wall-Street-Journal-Artikel über den anspruchsvollen Kurs „Humanities 10“ für Harvard-Einsteiger ausgelöst.

Ein Benutzer, der argumentierte, dass aktuelle KI-Modelle bereits bessere Diskussionspartner für die Klassiker sind als Menschen, erhielt von einem anderen Benutzer die Herausforderung, dass Chatbots bei Feedback zu ihren Aufsätzen derzeit nur „Müll“ produzieren.

Vitaliks Erfahrung mit KI-Textanalyse

In einem Experiment im Juni, bei dem geprüft werden sollte, ob KI die Online-Anonymität durchbrochen hat, startete Vitalik eine offene Herausforderung, um ein von ihm vor Jahren anonym veröffentlichtes Ethereum-Dokument zu finden.

Vitalik Ajna dass das Team von Franklyn Wang bei Co-Invest den Wettbewerb am 6. Juli gewann. Das Tool, das den Gewinner ermittelte, schätzte die Wahrscheinlichkeit für Buterins Urheberschaft nach der Analyse von 27 Texten auf etwa 20 %.

Das Dokument, auf das sich Vitalik für den Wettbewerb stützte, durchlief mehrere Runden, die die Spur des Autors verwischen sollten. Die anonyme Neufassung von EIP-7503 wurde auf Chinesisch verfasst, lokal durch das Qwen-2.5-Modell geleitet, bevor er die Übersetzung manuell bereinigte.

Wang sagte, dass das Modell das richtige Dokument identifizierte, indem es den Denkstil bewertete – beispielsweise wie Vitalik Algorithmen und technische Konzepte erklärt –, anstatt sich auf den Wortschatz zu konzentrieren.

Vitalik argumentierte, dass Maschinen überflügeln den Menschen immer wieder eine Fähigkeit nach der anderen statt alles auf einmal, zwei Wochen später, am 20. Juli.

Warum das für Krypto-Teams relevant ist, die auf KI setzen

Die praktischer Vorteil ist im Bereich der Krypto-Sicherheit tätig. Vitalik hat kürzlich davor gewarnt, dass die KI innerhalb von zwei Jahren wichtige Teile der kryptografischen Abwehr schwächen könnte, und er unterstützt Tools, die den Menschen im Entscheidungsprozess halten, darunter einen „paranoiden Modus“ für KI-Chats sowie eine frühere Governance-Idee namens „Compute-Winter-Button“.

Eine oberflächliche Lektüre ist genau der Ausfallmodus, auf den er hinweist. Teams, die Smart-Contract-Audits, Forschung und Zeitpläne für Token-Angebote an KI-Agenten übergeben, erhalten möglicherweise eine flüssige Zusammenfassung, die jedoch eine subtile Schwäche übersieht, da das Modell Referenzen überprüft, nicht aber ein Argument bewertet, dem es zum ersten Mal begegnet.

Nicht jeder teilt seine Skepsis. Einige Investoren sind der Ansicht, dass KI in Bereichen wie Mathematik bereits die besten menschlichen Geister schlägt.