KI-Agenten benötigen Identität und Zero-Knowledge-Beweise sind die Lösung

Dies sind interessante Zeiten für KI und Vertrauen. Eine wachsende Anzahl von Investmentgesellschaften setzt KI-Agenten ein, um Forschungsnotizen und Unternehmensberichte zu überprüfen. Von Menschen wird verlangt, zunehmend invasive biometrische Daten wie Gesichtsscans, Stimmproben und Verhaltensmuster preiszugeben, nur um zu beweisen, dass sie keine Bots sind. Einmal in freier Wildbahn können diese Daten von KI-gesteuerten Bots eingesetzt werden, um echte Personen überzeugend zu imitieren und somit die Systeme zu überwinden, die sie eigentlich fernhalten sollen. Das bringt uns in ein merkwürdiges neues Wettrüsten – je invasiver die Verifizierung, desto größer das Risiko bei einem unvermeidlichen Datenleck. Wie können wir also wirklich verifizieren, mit wem (oder was) wir es zu tun haben?

Es ist unvertretbar, Transparenz von Menschen zu verlangen und gleichzeitig Undurchsichtigkeit von Maschinen zu akzeptieren. Sowohl Bots als auch online agierende Menschen benötigen bessere Methoden zur Identitätsverifizierung. Dieses Problem können wir nicht lösen, indem wir einfach mehr biometrische Daten sammeln oder zentrale Register aufbauen, die massive Honigtöpfe für Cyberkriminelle darstellen. Zero-Knowledge-Proofs bieten einen Weg nach vorn, bei dem sowohl Menschen als auch KI ihre Berechtigungen nachweisen können, ohne sich der Ausbeutung auszusetzen.

Das Vertrauensdefizit bremst den Fortschritt

Das Fehlen einer überprüfbaren KI-Identität schafft unmittelbare Marktrisiken. Wenn KI-Agenten Menschen nachahmen, Märkte manipulieren oder unautorisierte Transaktionen ausführen können, zögern Unternehmen zu Recht, autonome Systeme in großem Maßstab einzusetzen. Es verhält sich so, dass LLMs, die auf einem kleineren Datensatz „fine-tuned“ wurden, um die Leistung zu verbessern, 22-mal wahrscheinlicher um schädliche Ausgaben zu erzeugen als Basismodelle, wobei die Erfolgsraten beim Umgehen der Sicherheits- und ethischen Schutzmechanismen des Systems — ein Vorgang, der als „Jailbreaking“ bekannt ist — sich bei produktionsreifen Systemen verdreifachen. Ohne zuverlässige Identitätsprüfung rückt jede KI-Interaktion näher an eine potenzielle Sicherheitsverletzung.

Das Problem ist nicht so offensichtlich wie die Verhinderung böswilliger Akteure bei der Bereitstellung von eigenmächtigen Agenten, da wir es nicht mit einer einzigen KI-Schnittstelle zu tun haben. Die Zukunft wird immer mehr autonome KI-Agenten mit größeren Fähigkeiten bringen. In einem solchen Meer von Agenten, wie können wir feststellen, womit wir es zu tun haben? Selbst legitime KI-Systeme benötigen überprüfbare Berechtigungsnachweise, um an der aufkommenden Agenten-zu-Agenten-Wirtschaft teilzunehmen. Wenn ein KI-Handelsbot eine Transaktion mit einem anderen Bot ausführt, benötigen beide Parteien Gewissheit über die Identität, die Autorisierung und die Verantwortlichkeitsstruktur des jeweils anderen.

Die menschliche Seite dieser Gleichung ist ebenso fehlerhaft. Traditionelle Identitätsprüfsysteme setzen Nutzer dem Risiko aus massive Datenpannen, erlauben zu leicht autoritäre Überwachung und generieren Milliardenumsätze für große Konzerne durch den Verkauf persönlicher Daten, ohne die Personen zu entschädigen, die diese Daten erzeugen. Die Menschen sind zu Recht zurückhaltend, mehr persönliche Daten zu teilen, doch regulatorische Anforderungen verlangen zunehmend invasivere Verifizierungsverfahren.

Zero-Knowledge: Die Brücke zwischen Datenschutz und Verantwortlichkeit

Zero-Knowledge-Proofs (ZKPs) bieten eine Lösung für dieses scheinbar unlösbare Problem. Anstatt sensible Informationen offenzulegen, ermöglichen ZKPs es Entitäten, sei es menschlich oder künstlich, bestimmte Behauptungen zu beweisen, ohne zugrunde liegende Daten preiszugeben. Ein Nutzer kann nachweisen, dass er über 21 Jahre alt ist, ohne sein Geburtsdatum zu offenbaren. Ein KI-Agent kann belegen, dass er mit ethischen Datensätzen trainiert wurde, ohne proprietäre Algorithmen preiszugeben. Eine Finanzinstitution kann bestätigen, dass ein Kunde regulatorische Anforderungen erfüllt, ohne persönliche Informationen zu speichern, die kompromittiert werden könnten.

Für KI-Agenten können ZKPs die erforderlichen tiefgreifenden Vertrauensniveaus ermöglichen, da wir nicht nur die technische Architektur, sondern auch Verhaltensmuster, rechtliche Verantwortlichkeit und soziale Reputation überprüfen müssen. Mit ZKPs können diese Angaben in einem überprüfbaren Vertrauensgraphen On-Chain gespeichert werden.

Betrachten Sie es als eine zusammensetzbare Identitätsschicht, die plattform- und jurisdiktionsübergreifend funktioniert. So kann ein KI-Agent bei der Vorlage seiner Berechtigungsnachweise nachweisen, dass seine Trainingsdaten ethischen Standards entsprechen, seine Ergebnisse geprüft wurden und seine Handlungen mit verantwortlichen menschlichen Entitäten verknüpft sind – alles, ohne proprietäre Informationen offenzulegen.

ZKPs könnten das Spiel komplett verändern, indem sie es uns ermöglichen, unsere Identität nachzuweisen, ohne sensible Daten preiszugeben, doch die Akzeptanz bleibt langsam. ZKPs sind weiterhin eine technische Nische, den Nutzern wenig vertraut und in regulatorischen Graubereichen verstrickt. Obendrein haben Unternehmen, die vom Sammeln von Daten profitieren, kaum Anreize, die Technologie zu übernehmen. Dennoch hindert dies agilere Identitätsunternehmen nicht daran, sie zu nutzen. Und mit dem Aufkommen regulatorischer Standards und wachsendem Bewusstsein könnten ZKPs zum Rückgrat einer neuen Ära vertrauenswürdiger KI und digitaler Identität werden – sie bieten Einzelpersonen und Organisationen eine Möglichkeit, sicher und transparent plattform- und grenzübergreifend zu interagieren.

Marktauswirkungen: Die Freischaltung der Agentenwirtschaft

Generative KI könnte hinzufügenBillionen jährlich zur globalen Wirtschaft, doch ein Großteil dieses Werts bleibt hinter Hürden der Identitätsverifikation verborgen. Dafür gibt es mehrere Gründe. Zum einen benötigen institutionelle Investoren eine robuste KYC/AML-Konformität, bevor sie Kapital in KI-gesteuerte Strategien investieren. Zum anderen verlangen Unternehmen überprüfbare Agentenidentitäten, bevor autonome Systeme Zugriff auf kritische Infrastrukturen erhalten. Zudem fordern Regulierungsbehörden Rechenschaftsmechanismen, bevor sie den Einsatz von KI in sensiblen Bereichen genehmigen.

ZKP-basierte Identitätssysteme erfüllen all diese Anforderungen und bewahren dabei die Privatsphäre und Autonomie, die dezentrale Systeme wertvoll machen. Durch die Ermöglichung selektiver Offenlegung erfüllen sie regulatorische Vorgaben, ohne dabei persönliche Daten zu einem attraktiven Ziel für Angriffe zu machen. Durch die Bereitstellung kryptografischer Verifikationen ermöglichen sie vertrauensfreie Interaktionen zwischen autonomen Akteuren. Und indem sie die Kontrolle der Nutzer wahren, entsprechen sie den aufkommenden Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und den kalifornischen Datenschutzgesetzen.

Die Technologie könnte auch dazu beitragen, die wachsende Deepfake-Krise zu bewältigen. Wenn jedes Inhaltselement kryptografisch mit einem verifizierten Urheber verknüpft werden kann, ohne dessen Identität preiszugeben, können wir Fehlinformationen bekämpfen und die Privatsphäre schützen. Dies ist besonders wichtig, da KI-generierte Inhalte zunehmend nicht mehr von menschlich erstelltem Material zu unterscheiden sind.

Der ZK-Pfad

Manche werden argumentieren, dass jedes Identitätssystem einen Schritt in Richtung Autoritarismus darstellt – doch keine Gesellschaft kann ohne eine Möglichkeit zur Identifikation ihrer Bürger funktionieren. Die Identitätsprüfung findet bereits in großem Maßstab statt, jedoch unzureichend. Jedes Mal, wenn wir Dokumente für KYC hochladen, uns einer Gesichtserkennung unterziehen oder persönliche Daten zur Altersverifikation teilen, nehmen wir an Identitätssystemen teil, die invasiv, unsicher und ineffizient sind.

Zero-Knowledge-Beweise bieten einen Weg nach vorne, der die individuelle Privatsphäre respektiert und gleichzeitig das für komplexe wirtschaftliche Interaktionen notwendige Vertrauen ermöglicht. Sie ermöglichen es uns, Systeme zu schaffen, in denen Benutzer ihre Daten kontrollieren, die Verifikation keine Überwachung erfordert und sowohl Menschen als auch KI-Agenten sicher interagieren können, ohne dabei die Autonomie zu opfern.