21.08.2019

Shermin Voshmgir: “Jeder kann mit wenig Aufwand einen eigenen Token erstellen.”

Token sind für das Web 3 jene Killer-Anwendung, die Websites in den frühen 1990er Jahren für das World Wide Web waren. Sie ermöglichen neue Geschäftsmodelle und lassen sich in wenigen Minuten programmieren. Blockchain-Expertin Shermin Voshmgir hat daher ihr neues Buch der "Token Economy" gewidmet.
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Shermin Voshmgir
Archiv: Shermin Voshmgir zu Besuch im weXelerate. (c) Sergio Mechelk

“Meiner Meinung nach sind Token die Killer-Anwendung für die Blockchain. Sie sind für das Web 3 das, was Websites für das Internet sind”, sagt Shermin Voshmgir, Direktorin des Instituts für Kryptoökonomie an der WU Wien und Gründer des BlockchainHub in Berlin.

Das Internet per se gab es zwar schon in den 1970er Jahren, doch die Handhabung war kompliziert und nur wenigen Auserwählten vorbehalten, die entsprechende Kommandozeilen beherrschten. Das änderte sich im Jahr 1991 , als Tim Berners-Lee den HTML-Standard entwickelte: Plötzlich konnte jedermann über Links durch das Web surfen, und mit einfachem Code konnte jeder eigene Websites erstellen. “Das WWW hat das Internet also massentauglich gemacht”, sagt Voshmgir.

Token Economy
Von Web 1 zum Web 3: Die Entwicklung des Internet. (c) Shermin Voshmgir

Mit Tokens verhält es sich ähnlich, betont die Expertin: “Heute kann man mit wenig Programmieraufwand in ein paar Minuten einen eigenen Token erstellen, publizieren und ausgeben.” Die technologische Herausforderung ist jedoch nur ein Teil der Arbeit: Anschließend müssen Business- und Governance-Fragen geklärt werden – also etwa, welche Eigenschaften der Token hat, wie viele Tokens ausgegeben werden und welches Geschäftsmodell dahinter liegt.

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Der Rausch der Initial Coin Offerings (ICOs) in den Jahren 2016 und 2017 hat dies eindrucksvoll gezeigt: Diverse Tokens mit verschiedenen Funktionen wurden damals ausgegeben und getauscht. Das hatte den Hintergrund, dass es heutzutage möglich ist, via Smart Contract einfach Tokens über die Ethereum-Blockchain auszugeben – im Gegensatz zu früher muss man nun also keine komplette eigene Blockchain aufsetzen. “Ethereum hat also die Token-Revolution gebracht, weil man nun mit einem einfachen Smart Contract, ohne eine eigene Infrastruktur bauen zu müssen, einen Token erstellen kann, der gemeinschaftlich von einem öffentlichen Netzwerk verwaltet wird. Und zwar zu deutlich niedrigeren Kosten als früher”, sagt Voshmgir.

Tokens sind per se nicht neu

Tokens per se sind dabei alles andere als neu. “Eigentlich hat die Menschheit immer schon Tokens gehabt”, sagt Voshmgir: Auch bei einem Casino-Jeton, einer Bonusmeile und einem Ubahn-Ticket handelt es sich um einen Token. In der Informatik wird damit auch ein Steuerungsinstrument für Computerbefehle bezeichnet, in der kognitiven Psychologie wurden Token bei Versuchen als Belohnung verwendet. “Tokens gab es also schon immer”, erklärt Voshmgir: “Selbst Fiatgeld, wie wir es heute verwenden, ist ein Token.”

In diesem Sinne ist es auch entscheidend, nicht – wie in den Medien üblich – von Krypto-“Währungen” zu sprechen. Sondern eben von “Token”, die nicht zwingend als Zahlungsmittel dienen müssen, sondern auch eine ganz andere Funktion haben können: Zum Beispiel etwa ein Fahrschein, ein Identitätsnachweis oder der temporäre Zugang zu einer Ferienimmobilie. Im Fall des Social Networks steemit wiederum kann der Token eine Belohnung sein, die man für bestimmtes Verhalten im besagten Netzwerk erhält.

Neues Buch über die Token Economy

Ihre Erkenntnisse fasst Voshmgir in ihrem neuen Buch “Token Economy: How Blockchains and Smart Contracts Revolutionize the Economy” zusammen, welches derzeit bei Amazon in der Rubrik “Computerrecht” auf Platz 1 der Bestseller-Liste liegt. Zielgruppe des Buchs sind Menschen, die sich für die Technologie interessieren. Das sind Nicht-Techniker ebenso wie Techniker: Denn die letztgenannten können zwar die Tokens programmieren, wissen aber oft nicht über die möglichen Business Cases Bescheid.

Die Grundlagen der Technologie – etwa Begriffe wie das Web 3 und Kryptographie – werden hier ebenso erklärt wie die Funktionsweisen der unterschiedlichen Netzwerke. Auch diverse Use Cases – wie eben jener von steemit – werden in dem Buch analysiert.

==> Mehr über das Buch


Blockchain-Webserie mit Shermin Voshmgir

Gemeinsam mit dem brutkasten hat Shermin Voshmgir die Mini-Webserie “Block Unchained” produziert, in welcher Blockchain-Grundlagen erklärt werden. Nachfolgend haben wir alle Folgen der Reihe zusammengefasst.

Block Unchained: Episode 1 – Das Internet ist defekt

Block Unchained: Episode 2 – Das dezentrale Internet


Block Unchained: Episode 3 – Blockchain anders erklärt


Block Unchained: Episode 4 – Verwaltungs- und Anreizmaschine


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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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