21.12.2017

Krypto-Popstar Julian Hosp: “Es gibt eine Krypto-Bubble”

Fast 1000 Zuseher zog der gebürtige Tiroler Julian Hosp gestern ins Audimax der Universität Wien. Die große Frage: Krypto-Bubble - Ja oder Nein?
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Audimax: Es ging um die Frage nach der Krypto-Bubble
(c) Julian Hosp: Hosp mit Harald Mahrer im Audimax

nTenX-Founder Julian Hosp ist quasi der “Popstar der Kryptoszene” – zumindest im deutschsprachigen Raum. Mit seinen 31 Jahren hat der gebürtige Tiroler bereits Karrieren als Profi-Kitesurfer und als Arzt hinter sich. Mit TenX bietet er eine der ersten Krypto-Debit-Cards, die Bitcoin und Co für den täglichen Gebrauch verfügbar machen soll. Beim TenX-ICO im Juni kamen 80 Millionen US-Dollar herein. Über 25.000 Menschen sind in seiner (deutschsprachigen) Krypto-Ratgeber-Gruppe auf Facebook, in der auch immer wieder die Frage nach der Krypto-Bubble gestellt wird. Sein kürzlich (in gedruckter Form) erschienenes Buch “Kryptowährungen” (mit Vorwort von Harald Mahrer) war zwischenzeitlich auf Platz 3 der amazon.de-Bestsellerliste und hält sich seitdem in den Top 5.

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Krypto-Bubble – Ja oder Nein

Da verwundert es wenig, dass Hosp auch das Audimax der Uni Wien füllen kann. So passiert gestern Abend – fast 1000 Zuseher kamen. “Es war das größte Krypto-Meetup aller Zeiten”, sagte der Speaker nachher stolz. Das große Thema des Abends: “Krypto-Bubble – Ja oder Nein”. Noch bevor Hosp so richtig zur Sache kam, bat er Ex-Wirtschaftsminister Harald Mahrer auf die Bühne. Er führt ihn als Vertreter der Old-Economy ein, um gleich vorweg zu nehmen: “Dieser Kampf Staaten gegen Kryptowährungen wird auch von den Medien konstruiert”. Mahrer wird der Ankündigung gerecht: “Es geht nicht um ein ‘entweder oder’, sondern um ein ‘sowohl als auch’,” sagt er. Bislang habe die Gesellschaft in Punkto Digitalisierung erst den “Gruß aus der Küche” bekommen. In den kommenden Jahren erwarte sie ein technologisches Zehn-Gänge-Menü.

Blasen essenziell für Wirtschaftsentwicklung

Den Einstieg in die Frage, ob es die Bubble nun gibt oder nicht, machte Hosp dann mit einer starken Ansage: “Bubbles sind absolut essenziell für die Wirtschaftsentwicklung”. Denn schlecht sei es nur dann, wenn die Blase tatsächlich platze. Für die Verbreitung neuer Technologien brauche es sie aber – siehe Dotcom-Blase. “Ich glaube, dass auch der Hype im Krypto-Bereich essenziell ist. Dadurch bekommen Startups Kapital und Forschung und Staaten beginnen sich mit dem Thema auseinanderzusetzen”, sagt Hosp. Schwierig sei natürlich vor allem für Investoren die Abschätzung, wo das gesunde Wachstum eines Bereichs aufhöre und wo die gefährliche Blase beginne.

“Vor zehn Jahren konnte man sich auch noch nicht vorstellen, wie eine Firma wie Facebook mehr wert sein kann, als die Lufthansa.”

Man kann nicht in “die Blockchain” investieren

Für die Blockchain-Technologie sieht Hosp ein enormes Wachstum in den kommenden Jahren voraus. Wenn man direkt in die Technologie investieren könnte, würde er sein ganzes Geld hineinstecken, sagt er. “Doch so wie man nicht in ‘das Internet’ investieren kann, kann man auch bei der Blockchain nur in die Applikationen der Technologie Geld stecken”, sagt Hosp. Und diese Applikationen seien im Moment vorwiegend Kryptowährungen. Dabei gelte es abzuschätzen, welche Applikationen mehr und welche weniger gefährdet seien, zu platzen und abzustürzen. Es ginge immer um das Verhältnis zwischen Preis und Wert. Auf Dauer werde sich der Preis jeder Kryptowährungen in Richtung ihres Werts entwickeln. Doch die tatsächliche Bewertung von Kryptowährungen sei heute aufgrund mangelnder Erfahrung noch schwierig. “Vor zehn Jahren konnte man sich auch noch nicht vorstellen, wie eine Firma wie Facebook mehr wert sein kann, als die Lufthansa. Heute ist das selbstverständlich”, sagt Hosp.

Eigentlicher Wert steigt nur, wenn Nutzen steigt

Bitcoin etwa sei bei all seinen Nachteilen alleine deshalb schon sicherer als andere Kryptowährungen, weil es tatsächlich verwendet wird. “Ich schätze, dass weltweit bereits Business im Umfang von einer Billion Dollar auf Bitcoin basiert. Coinbase, die Bitcoin-Futures, meine eigene Firma – sie alle beeinflussen nicht nur den Preis sondern helfen auch, dass sich Bitcoin manifestiert und mehr Wert bekommt”, erklärt Hosp. Eine Preissteigerung bei gleichzeitiger Stagnation der tatsächlichen Nutzung, wie es auch bei einigen innovativen Coins passiere, sei dann eben eine gefährliche Blase. “Der eigentliche Wert steigt nur, wenn auch der Nutzen steigt”, sagt Hosp.

“Ich glaube definitiv, dass wir am Anfang einer Krypto-Bubble sind.”

Noch nicht in “toxischer Phase”

So gelte es auch beim Traden eine Risiko-Abschätzung zu machen. “Wenn man sich die Frage stellt, ob man kaufen bzw. verkaufen soll, ist die Antwort: Ja. Aber halt mit einem kleinen Anteil”, sagt der TenX-Gründer. Er selbst habe 20 Prozent seiner Coins verkauft, als er sich die Frage das erste Mal gestellt hat. Das empfehle er auch anderen. Hosp schließt seinen Vortrag vor einer Q&A-Session mit einer Antwort auf die große Frage ab: “Ich glaube definitiv, dass wir am Anfang einer Krypto-Bubble sind. Ich glaube nicht, dass sie derzeit gefährlich ist. Aber es gibt das Risiko für 2018. Wir werden kommendes Jahr definitiv Rücksetzer sehen. Aber in einer ‘toxischen Phase’ sind wir noch nicht.”

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⇒ Zur Page von Julian Hosp

Der Vortrag auf Youtube:

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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