• Vitalik Buterin positioniert sich gegen „accelerationist AGI“ und fordert eine KI-Entwicklung, die Freiheit und Sicherheit in den Mittelpunkt stellt.
  • Er sieht Ethereum als ökonomische Basisschicht für AI-Interaktionen und wirbt für verifizierbare, privacy-preserving Tools wie lokale LLMs und ZK-gestützte Zahlungs- und Proof-Mechaniken.

Ethereum-Mitgründer Vitalik Buterin hat seine Sicht auf die Annäherung von Ethereum und Künstlicher Intelligenz aktualisiert und dabei eine klare Linie gezogen.

Er spricht sich gegen einen Ansatz aus, der die Entwicklung hin zu allgemeiner KI primär durch Beschleunigung treiben will. Stattdessen plädiert er für einen „positiven Pfad“, der sich stärker an menschlicher Freiheit, Sicherheit und überprüfbaren Systemgrenzen orientiert.

Die Argumentation ist bemerkenswert, weil sie nicht in moralischen Appellen hängen bleibt, sondern in Infrastrukturfragen endet. Buterin beschreibt ein Set an Werkzeugen, das KI-Interaktionen weniger vertrauensabhängig machen soll.

Dazu zählen lokal laufende Sprachmodelle, die Daten nicht zwangsläufig an zentrale Anbieter abgeben, sowie privacy-preserving Mechaniken für API-Nutzung und Abrechnung. Ein konkretes Bild: Zahlungen für KI-APIs, kombiniert mit Zero-Knowledge-Ansätzen, die Nachweise liefern können, ohne Inhalte offenzulegen.

Ethereum als wirtschaftlicher Layer für AI-zu-AI, Reputation und Governance

Buterin skizziert Ethereum zudem als ökonomische Schicht für KI-Interaktionen. Gemeint ist nicht, dass jede Anfrage on-chain landet. Eher geht es um Koordination, Sicherheiten und Reputation, also um Fragen wie: Wer darf was tun, wer haftet, und wie lässt sich Verhalten messbar machen, ohne einem zentralen Gatekeeper zu vertrauen.

Eine zweite Spur dreht sich um die alte cypherpunk Idee, nur mit modernerem Werkzeugkasten. LLMs könnten helfen, Systeme zugänglicher zu machen, während verifizierbare Proofs und clientseitige Checks den „Trustless“-Anspruch absichern.

Gleichzeitig sieht Buterin KI als Verstärker menschlicher Urteilsfähigkeit, nicht als Ersatz. Er nennt als Felder unter anderem Prediction Markets und dezentrale Governance, wo bessere Aggregation von Informationen und mehr überprüfbare Entscheidungsprozesse den Unterschied machen könnten.