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(Mass) Personalized AI Agents für dezentralisierte KI-Modelle

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Es wird von Tag zu Tag deutlicher: Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) kommen die zentralen, großen KI-Modelle (Large Language Models) mit ihrem Mangel an Transparenz und ihrem “laxen” Umgang mit dem Urheberrecht oder auch mit dem Datenschutz, an Grenzen.

Einzelne Personen, Organisationen und auch Öffentliche Verwaltungen halten ihre Daten entsprechend zurück, wodurch Kooperation, Kollaboration und letztendlich auch Innovation behindert wird. Der Trend von den LLM (Large Language Models), zu Small Language Models (SLM), zu KI-Agenten, zusammen mit dem Wunsch vieler auch die eigenen Daten – und damit die eigene Expertise – für KI-Anwendungen zu nutzen, führt zu immer individuelleren, customized, personalized Modellen und letztendlich zu Personalized AI-Agents.

“Personal agents: Recent progress in foundation models is enabling personalized AI agents (assistants, co-pilots, etc.). These agents require secure access to private user data, and a comprehensive understanding of preferences. Scaling such a system to population levels requires orchestrating billions of agents. A decentralized framework is needed to achieve this without creating a surveillance state” (Singh et al. 2024).

Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben diese Entwicklungen systematisch analysiert und sind zu dem Schluss gekommen, dass es erforderlich ist, Künstliche Intelligenz zu dezentralisieren: Decentralized AI.

Mein Wunsch wäre es in dem Zusammenhang, dass alle Anwendungen (Apps, Tools etc.) einzelnen Personen und Organisationen als Open Source zur Verfügung stehen, ganz im Sinne von Mass Personalization – nur dass Mass Personalization für KI-Agenten nicht von Unternehmen ausgeht und auf den Konsumenten ausgerichtet ist! Das hätte eine sehr starke Dynamik von Innovationen zur Folge, die Bottom Up erfolgen und die Bedürfnisse der Menschen stärker berücksichtigen.

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NANDA – die Idee eines Open Agentic Web

Nanda Roadmap (Quelle: https://nanda.media.mit.edu/)

Mit KI Agenten (AI Agents) ist es möglich, in der Geschäftswelt vielfältige Prozesse zu optimieren, oder innovative Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu generieren, die bisher aus den verschiedensten Gründen nicht möglich waren. Dazu zählen oftmals nicht verfügbare Daten und die dazugehörenden Kosten.

Auf Basis dieser Entwicklungen können wir in Zukunft immer stärker von einer Agentenbasierten Wirtschaft sprechen – Agentic Economy (Siehe Abbildung). Dabei geht es um die Nutzung von KI-Agenten in Unternehmen oder in ganzen Branchen. Siehe dazu The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen oder auch Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen.

Denken wir etwas weiter, so müssen in Zukunft auch immer stärker KI-Agenten miteinander kommunizieren, also von Agent zu Agent – A2A. Passiert das zwischen sehr vielen Agenten eines Wirtschaftssystems, bzw. einer ganzen Gesellschaft, entsteht so etwas wie eine Agentic Society.

Das Projekt NANDA hat sich in dem Zusammenhang das Ziel gesetzt, diese Entwicklung mit einem Open Agentic Web zu unterstützen:

“Imagine billions of specialized AI agents collaborating across a decentralized architecture. Each performs discrete functions while communicating seamlessly, navigating autonomously, socializing, learning, earning and transacting on our behalf” (Source).

Das vom MIT initiierte Projekt NANDA arbeitet in Europa u.a. mit der TU München und der ETH Zürich zusammen. Das Ziel ist, alles Open Source basiert zur Verfügung zu stellen..

Ich bin an dieser Stelle immer etwas vorsichtig, da beispielsweise OpenAI auch beim Start das Ziel hatte, KI als Open Source zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wissen wir, dass OpenAI ein Closed Source Model, bzw. ein Open Weights Model ist, und kein Open Source Model. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.