Lightning Labs, das führende Unternehmen für die Entwicklung des Bitcoin Lightning Netzwerks, hat eine revolutionäre Reihe von Werkzeugen für künstliche Intelligenz (KI) Anwendungen eingeführt.

Diese Werkzeuge ermöglichen es KI-Anwendungen, direkt mit Bitcoin-Transaktionen auf der Layer-2-Lösung des Netzwerks zu interagieren, einschließlich dem Senden, Empfangen und Halten von Bitcoin.

Vorstellung eines KI-kompatiblen Werkzeugsets

Eingeführt am 6. Juli, dürfte dieses Werkzeugset besonders für Large Language Models (LLMs) – Softwareanwendungen, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert sind, um menschenähnliche Antworten zu generieren – von erheblichem Nutzen sein. Durch die Integration dieser neuen Werkzeuge können LLMs traditionelle Zahlungsprozesse umgehen, wodurch Transaktionen schneller und günstiger werden und Pay-per-Use AI-Modelle im Lightning-Netzwerk ermöglicht werden.

Das Werkzeugset basiert auf zwei Schlüsselkomponenten – dem „L402-Protokoll“ und „Langchain“.

Das „L402-Protokoll“ ist ein Authentifizierungsmechanismus, der einzigartig für das Lightning-Netzwerk ist und dazu dient, Zahlungen innerhalb des Netzwerks zu optimieren.

„Langchain“ hingegen ist eine Bibliothek, die die Bedienung von KI-Anwendungen vereinfacht.

Erhöhung der Zugänglichkeit und Interaktionen

Diese Werkzeugsammlung zielt darauf ab, die Zugänglichkeit der KI-Infrastruktur sowohl für Menschen als auch für autonome KI-Agenten zu erhöhen. Eine bedeutende Funktion, „LangChainBitcoin“, ermöglicht es Langchain-Agenten, direkt mit Bitcoin und dem Lightning-Netzwerk zu interagieren. Diese Interaktion beinhaltet Fähigkeiten wie das Halten eines Bitcoin-Guthabens und das Senden/Empfangen von Bitcoin über Lightning, Funktionen, die durch die kürzlich veröffentlichten OpenAI GPT-Funktionsaufrufe möglich gemacht wurden.

Diese Entwicklung ist besonders wirkungsvoll für die schnell wachsende Klasse von KI-Agenten, die bisher Schwierigkeiten hatten, Zugang zu traditionellen Fiat-Zahlungssystemen zu bekommen, da sie offiziell bei keiner Nation registriert sind.

Immer mehr Entwickler und KI-Agenten beginnen, diese neuen Fähigkeiten anzunehmen und zu erkunden. Dies lässt das volle Potenzial und die transformative Kraft dieser Innovation erkennen und markiert einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung der Krypto-Industrie insgesamt.

Insbesondere in der Branche stellt die Einführung dieser Tools durch Lightning Labs einen großen Fortschritt in der Integration von KI und Bitcoin-Transaktionen dar. Da die aktuelle Kapazität des Lightning-Netzwerks bei 5.432 BTC liegt, etwa 163,5 Millionen Dollar, bieten diese Tools bedeutende Möglichkeiten für Entwickler, die in diesen Bereichen tätig sind.

Quelle: CryptoDaily

Ankündigung der Tools, die als Grundlage des Artikels von CryptoDaily dienten (in englisch): Lightning Labs

Anmerkungen

Die künstliche Intelligenz ist immer mehr im Vormarsch, zu großen Teilen oft noch unbemerkt. Es ist etwas Faszinierendes und gleichzeitig eines der Sachen, die in unserer Zeit wohl die größte Gefahr darstellen. Nicht, weil wir sie nicht in einer guten Weise für uns Menschen und unsere Welt nutzen könnten. Das Potenzial ist da, jedoch zeigt die Geschichte, dass wir meistens dazu nicht in der Lage sind und die technischen Fortschritte für uns Menschen oft eine negative Richtung einschlagen.

Zudem wird viel zu wenig darüber diskutiert, welche Auswirkungen es haben wird, wenn die KIs jede Menge Jobs ersetzen werden (der Anfang wurde ja bereits gemacht). Mit der Zeit, wenn es günstige, mit KIs kombinierte Roboter auf dem Markt geben wird, wird diese Tendenz dann wohl noch verstärkt.

Ich empfehle dir, das ‚Gut zu wissen‘ zu lesen, da die Erklärungen einen kleinen Einstieg in das Thema KIs erlauben. Bei manchen Erklärungen wurden mögliche Beispiele hinzugefügt, um das Ganze etwas aus der Technikecke herauszuholen.

Wenn du mit KIs einmal Kontakt aufnehmen möchtest, empfehle ich dir open.ai für das Erstellen kostenloser Bilder (die Ergebnisse sind bei Vorgaben in englisch besser).

Gut zu wissen:

Lightning Labs beschreiben sich auf ihrer Website folgendermaßen:

Bei Lightning Labs entwickeln wir Software, die das Lightning Network antreibt. Unsere quelloffenen, sicheren und skalierbaren Lightning-Systeme ermöglichen es den Benutzern, Geld [Bitcoin] effizienter denn je zuvor zu senden und zu empfangen.

Wir bieten auch eine Reihe von überprüfbaren, nicht verwahrenden, auf Lightning basierenden Finanzdienstleistungen an.

Wir überbrücken die Welt der Open-Source-Software und der Bitcoin-Finanzsoftware der nächsten Generation.

Lightning Labs

Eine Layer-2-Lösung ist eine sekundäre Protokollschicht, die auf einer bestehenden Blockchain aufbaut, um ihre Skalierbarkeit und Effizienz zu erhöhen.

Pay-per-Use AI-Modelle im Lightning-Netzwerk bezieht sich auf Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle, die auf einer Nutzungsgebührenbasis funktionieren und Transaktionen über das Bitcoin Lightning Network abwickeln. Benutzer zahlen pro Verwendung der KI-Dienste mit Bitcoin.

Ein mögliches Beispiel für Pay-per-Use AI-Modelle im Lightning-Netzwerk könnte ein Sprachübersetzungssystem sein. Angenommen, ein Benutzer möchte Texte in verschiedene Sprachen übersetzen lassen. Anstatt ein monatliches Abonnement oder einen festen Betrag zu zahlen, um Zugang zu dem Übersetzungsservice zu erhalten, könnte das Modell auf einer Pay-per-Use-Basis im Lightning-Netzwerk funktionieren.
Der Benutzer würde eine Bitcoin-Zahlung senden, um den Übersetzungsservice zu nutzen. Die Transaktion würde über das Lightning-Netzwerk abgewickelt, was eine schnelle und kostengünstige Abwicklung ermöglicht. Das KI-Modell würde den Text übersetzen und das Ergebnis an den Benutzer zurücksenden. Die Bezahlung erfolgt automatisch und proportional zur Nutzung des Dienstes.
Dieses Modell ermöglicht es den Benutzern, flexibel und bedarfsgerecht auf den Übersetzungsservice zuzugreifen, ohne langfristige Verpflichtungen, wie z.B. ein Abo einzugehen.

KI-Agenten sind Softwareprogramme oder Systeme, die künstliche Intelligenz nutzen, um bestimmte Aufgaben auszuführen oder Probleme zu lösen. Diese Agenten sind darauf ausgelegt, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, ähnlich wie ein menschlicher Agent, jedoch mit Hilfe von KI-Algorithmen und maschinellem Lernen.

Ein mögliches Beispiel für KI-Agenten könnte ein virtueller persönlicher Assistent sein. Angenommen, eine Person hat einen virtuellen Assistenten auf ihrem Smartphone, der mit künstlicher Intelligenz arbeitet. Der KI-Agent analysiert Fragen, Aufgaben und Informationsanfragen und trifft Entscheidungen, um relevante Informationen oder Lösungen zu liefern.
Beispielsweise könnte jemand dem KI-Agenten sagen: „Finde ein gutes italienisches Restaurant in der Nähe.“ Der Agent analysiert die Anfrage, nutzt maschinelles Lernen, um Präferenzen und vergangene Entscheidungen zu berücksichtigen, und gibt dann Empfehlungen für Restaurants basierend auf dem Standort, den Vorlieben und den Bewertungen anderer Nutzer.

Das L402-Protokoll ist eine Authentifizierungsmechanik, die speziell für das Lightning Network entwickelt wurde. Es ermöglicht die effiziente Abwicklung von Zahlungen innerhalb des Netzwerks und verbessert die Integration von AI-Agenten in das Netzwerk.

Langchain ist eine Bibliothek, die die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz (KI) erleichtert. Es ermöglicht es Entwicklern, externe Daten in ihre Large Language Models (LLM) zu integrieren und erweiterte Funktionen für ihre Agenten bereitzustellen. Langchain-Agenten können komplexe Aufgaben ausführen, wie beispielsweise automatisches Debuggen und Korrigieren von Code oder die Planung komplexer Projekte.

Ein mögliches Beispiel für Langchain ist ein Computerprogramm, das Entwicklern dabei hilft, einen besseren Code zu schreiben. Angenommen, ein Entwickler hat einen großen Teil Code geschrieben, aber es treten Fehler auf. Mit Langchain kann der Entwickler einen speziellen Agenten aktivieren, der den Code automatisch analysiert und die Fehler findet. Der Agent verwendet künstliche Intelligenz und externe Informationen, um den Code zu verstehen und mögliche Korrekturen vorzuschlagen.

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