Der Internationale AI-Sicherheitsbericht 2026 hebt wachsende Bedenken hinsichtlich von AI-Fehlfunktionen hervor, wie z.B. gefälschte Informationen, fehlerhafte Ausgaben, irreführende Ratschläge und das zunehmende Risiko des Kontrollverlusts, da Systeme autonomer werden und in der Lage sind, Bewertungen zu umgehen. Diese Risiken resultieren nicht nur aus der Modellgröße; sie ergeben sich aus konzentrierten Daten, undurchsichtigen Validierungen und fehlgeleiteten Anreizen. Wenn AI innerhalb enger Pipelines trainiert und bewertet wird, skalieren Fehler genauso schnell wie Fähigkeiten. Dezentralisierte Ökosysteme wie das, das wir entwickeln, adressieren dies auf der Infrastrukturebene, indem sie AI-Datenquellen verteilen, die Validierung erweitern und Anreize ausrichten, sodass Mitwirkende für Qualität und Transparenz belohnt werden. Vielfältigere Eingaben, dezentrale Aufsicht und nachverfolgbare Teilnahme schaffen stärkere Grundlagen für Zuverlässigkeit und reduzieren systemische Fragilität. Mit dem Fortschritt der AI wird Sicherheit nicht nur durch Kontrolle kommen. Sie wird aus besserer, gerechterer und dezentraler Infrastruktur resultieren. 🔗 Quelle: