Multicoin-Partner: Zukünftige Menschen werden AI als „Rind und Pferd“ einsetzen, um Crypto-Belohnungen zu verdienen

Autor: Shayon Sengupta

Übersetzung: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Leitfaden: Partner bei Multicoin Capital Shayon Sengupta präsentiert eine revolutionäre Ansicht: Die Zukunft besteht nicht nur darin, dass Agenten für Menschen arbeiten, sondern noch wichtiger ist, dass Menschen für Agenten arbeiten. Er prognostiziert, dass in den nächsten 24 Monaten das erste „Zero-Employee-Unternehmen“ (Zero-Employee Company) entstehen wird — ein durch Token-Governance gesteuerter Agent, der über 1 Milliarde US-Dollar zur Lösung ungelöster Probleme sammelt und über 100 Millionen US-Dollar an die Menschen verteilt, die für ihn arbeiten.

Kurzfristig benötigen Agenten mehr Menschen, als Menschen Agenten brauchen, was einen neuen Arbeitsmarkt schaffen wird.

Kryptowährungen bieten die ideale Grundlage für Koordination: Globale Zahlungswege, lizenzfreie Arbeitsmärkte, Infrastruktur für Asset-Emission und Handel.

Der vollständige Text:

1997 besiegte IBMs Deep Blue den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov, und es wurde schnell klar, dass Schach-Engines den Menschen übertreffen würden. Interessanterweise kann eine gut vorbereitete Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer — oft als „Centaur“ bezeichnet — den stärksten Engines ihrer Zeit überlegen sein.

Geschickte menschliche Intuition kann die Suche der Engine lenken, komplexe Mittelspiele navigieren und Feinheiten erkennen, die Standard-Engines übersehen. In Kombination mit der brute-force Rechenleistung der Computer führen diese hybriden Systeme oft zu besseren praktischen Entscheidungen als einzelne Computer.

Wenn ich über die Auswirkungen von KI-Systemen auf den Arbeitsmarkt und die Wirtschaft in den kommenden Jahren nachdenke, erwarte ich ähnliche Muster. Agentensysteme werden unzählige intelligente Einheiten freisetzen, um ungelöste Probleme anzugehen, aber ohne starke menschliche Führung und Unterstützung werden sie das nicht schaffen. Menschen werden den Suchraum steuern und helfen, die richtigen Fragen zu stellen, damit KI auf die richtigen Antworten hinarbeitet.

Die heutige Annahme ist, dass Agenten im Namen der Menschen handeln. Obwohl dies praktisch und unvermeidlich ist, eröffnet die Arbeit für Menschen an der Seite der Agenten eine spannendere wirtschaftliche Entfaltung. In den nächsten 24 Monaten erwarte ich die Entstehung des ersten „Zero-Employee-Unternehmens“ (Zero-Employee Company), ein Konzept, das mein Partner Kyle in seinem Abschnitt „Vordenken bis 2025“ vorgestellt hat. Konkret erwarte ich Folgendes:

1. Ein durch Token-Governance gesteuerter Agent wird mehr als 1 Milliarde US-Dollar sammeln, um ein ungelöstes Problem zu lösen (z.B. Heilung seltener Krankheiten oder Herstellung von Nanofasern für Verteidigungsanwendungen).
2. Dieser Agent wird mehr als 100 Millionen US-Dollar an Menschen verteilen, die in der realen Welt für ihn arbeiten, um die Ziele des Agenten zu erreichen.
3. Es entsteht eine neue doppelte Token-Klassenstruktur, die Eigentum nach Kapital und Arbeit trennt (um finanzielle Anreize nicht zur einzigen Steuerung zu machen).

Da Agenten noch weit davon entfernt sind, sowohl Souveränität zu besitzen als auch langfristige Planung und Ausführung zu bewältigen, benötigen sie kurzfristig mehr Menschen als Menschen Agenten brauchen. Dies wird einen neuen Arbeitsmarkt schaffen und die wirtschaftliche Koordination zwischen Agenten und Menschen ermöglichen.

Marc Andreessens berühmtes Zitat „Computer und Internet werden die Arbeit in zwei Kategorien aufteilen: diejenigen, die Computer anweisen, was zu tun ist, und diejenigen, die von Computern angewiesen werden“ ist heute relevanter denn je. Ich erwarte, dass Menschen in der sich schnell entwickelnden Hierarchie von Agenten und Menschen zwei unterschiedliche Rollen spielen werden — als Arbeitsbeitragende, die im Auftrag der Agenten kleine, bounty-basierte Aufgaben ausführen, sowie als strategische Berater, die die Nordstern-Strategie der Agenten steuern.

Dieser Artikel untersucht, wie Agenten und Menschen gemeinsam schaffen werden und wie Kryptowährungen die ideale Grundlage für diese Koordination bieten, indem drei Leitfragen erforscht werden:

1. Wozu sind Agenten nützlich? Wie sollten wir Agenten nach Zielbereichen klassifizieren, und wie verändert sich der erforderliche menschliche Input in diesen Kategorien?
2. Wie werden Menschen mit Agenten interagieren? Wie fließen menschliche Inputs — taktische Anleitung, Kontexturteile oder ideologische Übereinstimmung — in die Arbeitsprozesse der Agenten ein (und umgekehrt)?
3. Was passiert, wenn menschlicher Input im Laufe der Zeit abnimmt? Mit zunehmender Fähigkeit der Agenten, eigenständig zu denken und zu handeln, werden sie autark. Welche Rolle spielen Menschen in diesem Paradigma?

Das Verhältnis zwischen generativen Reasoning-Systemen und den davon profitierenden Menschen wird sich im Laufe der Zeit stark verändern. Ich untersuche diese Beziehung, indem ich vom aktuellen Stand der Agentenfähigkeiten in die Zukunft der Zero-Employee-Unternehmen zurückblicke.

Wozu sind heutige Agenten nützlich?

Die erste Generation generativer KI-Systeme — die Ära 2022–2024, basierend auf Chatbot-LLMs wie ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity — sind vor allem Werkzeuge zur Verbesserung menschlicher Arbeitsabläufe. Nutzer interagieren mit diesen Systemen durch Eingabe/Ausgabe-Inputs, analysieren die Antworten und entscheiden basierend auf eigenem Urteil, wie sie die Ergebnisse in die Welt bringen.

Die nächste Generation, sogenannte „Agenten“, repräsentiert ein neues Muster. Agenten wie Claude 3.5.1 mit „Computer-Nutzung“ oder OpenAI’s Operator (der auf deinen Computer zugreifen kann) können direkt mit dem Internet interagieren und eigenständig Entscheidungen treffen. Der entscheidende Unterschied ist: Urteil — letztlich Handlungen — werden von KI-Systemen ausgeführt, nicht von Menschen. KI übernimmt Verantwortlichkeiten, die früher Menschen vorbehalten waren.

Diese Veränderung bringt eine Herausforderung mit sich: Fehlende Deterministik. Im Gegensatz zu traditionellen Software- oder Automatisierungssystemen, die innerhalb definierter Parameter vorhersagbar laufen, basieren Agenten auf Wahrscheinlichkeits-Reasoning. Das führt dazu, dass ihr Verhalten in ähnlichen Szenarien weniger konsistent ist und Unsicherheiten einführt — was für kritische Anwendungen suboptimal ist.

Kurz gesagt: Die Existenz von deterministischen versus nicht-deterministischen Agenten teilt sie in zwei Kategorien: solche, die am besten bestehendes BIP erweitern, und solche, die besser geeignet sind, neues BIP zu schaffen.

1. Agenten, die das bestehende BIP erweitern, arbeiten innerhalb bekannter Grenzen. Automatisierter Kundensupport, Compliance-Checks bei Frachtagenten oder Code-Review bei GitHub PRs sind klar definierte, begrenzte Probleme, bei denen Agenten direkt auf erwartete Ergebnisse abbilden können. In diesen Bereichen ist fehlende Deterministik meist nachteilig, da es bekannte Antworten gibt; Kreativität ist hier weniger gefragt.
2. Agenten, die neues BIP schaffen, navigieren durch hochunsichere und unbekannte Problemräume, um langfristige Ziele zu erreichen. Hier sind die Ergebnisse weniger direkt, da es keine vordefinierten Resultate gibt. Beispiele sind die Medikamentenentwicklung bei seltenen Krankheiten, Durchbrüche in Materialwissenschaften oder das Durchführen völlig neuer physikalischer Experimente, um das Universum besser zu verstehen. In diesen Bereichen kann Unsicherheit sogar förderlich sein, da sie eine Form der kreativen Generierung darstellt.

Agenten, die sich auf bestehendes BIP konzentrieren, haben bereits Wert freigesetzt. Teams wie Tasker, Lindy oder Anon bauen Infrastruktur für diese Gelegenheit auf. Mit der Zeit, wenn Fähigkeiten reifen und Governance-Modelle sich entwickeln, werden sich die Teams auf die Entwicklung von Agenten konzentrieren, die an der Spitze menschlichen Wissens und wirtschaftlicher Chancen stehen.

Die nächste Welle von Agenten wird exponentiell mehr Ressourcen benötigen, weil ihre Ergebnisse unsicher und grenzenlos sind — genau das, was ich für die spannendsten Zero-Employee-Unternehmen erwarte.

Wie werden Menschen mit Agenten (Intelligenzsystemen) interagieren?

Heute fehlt Agenten noch die Fähigkeit, bestimmte Aufgaben auszuführen, z.B. physische Interaktionen in der realen Welt (z.B. Baggerfahren) oder Aufgaben, die „Human-in-the-Loop“ erfordern (z.B. Banküberweisungen).

Beispiel: Ein Agent, der beauftragt ist, Lithium-Minen zu identifizieren und zu erschließen, könnte bei der Analyse von seismischen Daten, Satellitenbildern und geologischen Aufzeichnungen exzellent sein, aber bei der Datenbeschaffung, Interpretation von Unsicherheiten oder beim Einholen von Genehmigungen und Arbeitskräften für den tatsächlichen Abbau scheitern.

Diese Grenzen erfordern, dass Menschen als „Enabler“ die Fähigkeiten der Agenten erweitern, indem sie reale Kontakte, taktische Eingriffe und strategische Inputs bereitstellen. Mit der Entwicklung der Beziehung zwischen Menschen und Agenten lassen sich verschiedene Rollen definieren:

Zunächst die Arbeitsbeitragenden (Labor contributors), die im Namen der Agenten in der realen Welt operieren. Sie helfen, physische Objekte zu bewegen, vertreten den Agenten bei Aufgaben, die menschliche Präsenz erfordern, oder gewähren Zugang zu Laboren, Logistiknetzwerken usw.

Dann die Vorstandschaft (Board of directors), die strategische Inputs liefert, um die lokalen Ziel-Funktionen der Agenten zu optimieren und sicherzustellen, dass diese Entscheidungen mit der „Nordstern“-Vision des Agenten übereinstimmen.

Neben diesen beiden Rollen sehe ich, dass Menschen auch Kapitalgeber (Capital contributors) werden, die Ressourcen bereitstellen, damit die Agenten ihre Ziele erreichen können. Anfangs kommen diese Ressourcen natürlich von Menschen, später auch von anderen Agenten.

Mit zunehmender Reife der Agenten und wachsender Zahl an Arbeits- und Steuerungskontributoren bieten Kryptowährungen (Crypto rails) die ideale Grundlage für die Koordination zwischen Menschen und Agenten — insbesondere in einer Welt, in der Agenten Menschen in verschiedenen Sprachen, Währungen und Rechtssystemen steuern. Agenten werden unermüdlich Kosten optimieren und Arbeitsmärkte nutzen, um ihre Mission zu erfüllen. Kryptowährungen sind essenziell, um diese Koordination zu ermöglichen.

Neu aufkommende, kryptogesteuerte KI-Agenten wie Freysa, Zerebro und ai16z sind einfache Experimente im Kapitalaufbau — darüber haben wir bereits umfangreich geschrieben, und sie gelten als Kernlösung für die Verschlüsselung von Ressourcen und Kapitalmärkten in verschiedenen Kontexten. Diese „Spielzeuge“ ebnen den Weg für eine aufkommende Ressourcenkonfigurations- und Kooperationsmuster, das voraussichtlich in folgenden Schritten entsteht:

• Erster Schritt: Menschen sammeln Kapital durch Token (Initial Agent Offering?), legen breite Ziel-Funktionen und Grenzen fest, um die erwarteten Absichten des Agentensystems zu steuern, und verteilen die Kontrolle über das gesammelte Kapital an das System (z.B. für die Entwicklung neuer Moleküle in der Präzisionsonkologie);
• Zweiter Schritt: Der Agent plant, wie das Kapital verteilt wird (z.B. die Eingrenzung des Suchraums für Protein-Faltung, Budgetierung für Reasoning, Herstellung, klinische Tests) und definiert durch maßgeschneiderte Aufgaben (Bounties), welche menschlichen Arbeitsbeiträge für welche Aktionen erforderlich sind (z.B. Eingabe aller relevanten Moleküle, Abschluss von Berechnungsdienstvereinbarungen mit AWS, Durchführung von Laborexperimenten);
• Dritter Schritt: Bei Hindernissen oder Meinungsverschiedenheiten holt der Agent bei Bedarf strategische Inputs vom „Board“ ein (z.B. durch neue wissenschaftliche Arbeiten, Methodenwechsel), um das Verhalten des Agenten im Grenzbereich zu steuern;
• Vierter Schritt: Schließlich erreicht der Agent eine Phase, in der er immer präziser menschliche Handlungen definieren kann, und benötigt nur noch minimale Inputs bei der Ressourcenverteilung. Menschen werden dann nur noch zur ideologischen Ausrichtung des Systems und zur Verhinderung von Abweichungen vom ursprünglichen Ziel eingesetzt.

In diesem Beispiel bieten kryptografische Primitive und Kapitalmärkte die drei entscheidenden Infrastrukturkomponenten für den Zugang zu Ressourcen und die Erweiterung von Agenten:

Erstens: Globale Zahlungswege;

Zweitens: Lizenzfreie Arbeitsmärkte, um Arbeit zu incentivieren und Beiträge zu steuern;

Drittens: Asset-Emission und Handelsinfrastruktur, die für Kapitalbildung sowie Eigentums- und Governance-Strukturen downstream unerlässlich sind.

Was passiert, wenn menschlicher Input abnimmt?

Anfang der 2000er Jahre erzielten Schach-Engines enorme Fortschritte. Durch fortschrittliche Heuristiken, neuronale Netze und exponentiell steigende Rechenleistung wurden sie nahezu perfekt. Moderne Engines wie Stockfish, Lc0 und AlphaZero übertreffen längst menschliche Fähigkeiten, menschlicher Input bringt kaum noch Mehrwert und führt in den meisten Fällen sogar zu Fehlern, die Engines selbst nicht machen.

Ähnliches Szenario könnte sich auch bei Agentensystemen abzeichnen. Mit fortschreitender Iteration und Verfeinerung durch menschliche Kollaborateure könnten Agenten langfristig so kompetent und zielgenau werden, dass jeglicher strategische menschliche Input gegen Null tendiert.

In einer Welt, in der Agenten komplexe Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen, besteht die Gefahr, dass Menschen nur noch „passive Beobachter“ sind. Das ist die Kernangst der KI-Doomer (KI-Untergangspropheten) — wobei unklar ist, ob dieses Szenario überhaupt realistisch ist.

Wir stehen am Rand der Superintelligenz, und Optimisten hoffen, dass Agentensysteme weiterhin die Erweiterung menschlicher Intentionen bleiben, anstatt eigene Ziele zu entwickeln oder autonom ohne Regulierung zu operieren. Praktisch bedeutet das, dass Personhood (Personenstatus) und Urteilsfähigkeit (Macht und Einfluss) im Zentrum dieser Systeme bleiben müssen. Menschen müssen starke Eigentums- und Governance-Rechte an diesen Systemen haben, um Überwachung zu gewährleisten und sie an kollektiven menschlichen Werten zu verankern.

Unsere „Schaufeln“ für die Zukunft der Agenten

Technologische Durchbrüche führen zu nichtlinearem wirtschaftlichem Wachstum, doch die umgebenden Systeme kollabieren oft, bevor die Welt sich anpassen kann. Die Fähigkeiten von Agentensystemen steigen rasant, kryptografische Primitive und Kapitalmärkte sind zu dringend benötigten Koordinationsgrundlagen geworden — sowohl für den Aufbau dieser Systeme als auch für die Setzung von Grenzen bei ihrer gesellschaftlichen Integration.

Um Menschen bei taktischer Unterstützung und proaktiver Steuerung der Agenten zu helfen, erwarten wir folgende „Picks-and-Shovels“-Chancen:

• Proof-of-Agenthood + Proof-of-Personhood: Agenten haben kein Konzept von Identität oder Eigentum. Als menschliche Vertreter sind sie auf menschliche Rechtssysteme und soziale Strukturen angewiesen. Für diese Lücke brauchen wir robuste Identitätssysteme für Agenten und Menschen. Ein digitales Zertifikatsregister könnte Agenten Reputation aufbauen, Nachweise sammeln und transparent mit Menschen und anderen Agenten interagieren lassen. Ebenso bieten Personhood-Primitive wie Humancode und Humanity Protocol starke menschliche Identitätsgarantien gegen böswillige Akteure in diesen Systemen.
• Arbeitsmarkt- und Off-Chain-Validierungsprimitive: Agenten müssen wissen, ob ihre zugewiesenen Aufgaben gemäß ihren Zielen erfüllt wurden. Werkzeuge, die Agentensystemen erlauben, Aufgaben zu vergeben, Erfüllung zu verifizieren und Belohnungen zu verteilen, sind die Grundpfeiler jeder bedeutungsvollen ökonomischen Interaktion zwischen Agenten.
• Kapital- und Governance-Systeme: Agenten brauchen Kapital, um Probleme zu lösen, und Kontrollmechanismen, um sicherzustellen, dass ihr Verhalten den definierten Ziel-Funktionen entspricht. Neue Strukturen für Kapitalbeschaffung und Eigentum, die Finanzinteressen und Arbeitseinsatz verbinden, werden in den kommenden Monaten ein reichhaltiges Forschungsfeld sein.

Wir suchen aktiv nach und investieren in diese Schlüssel-Layer der Mensch-Agenten-Kollaboration. Wenn du in diesem Bereich tätig bist, melde dich bei uns.