AI-washing, onchain-washing und token-washing
Hinweis: Dieses Dokument ist eine automatische Übersetzung des englischen Originals.
Projektkarten auf DecAIHub enthalten manchmal Red-Flag-Labels: AI-washing, onchain-washing oder token-washing. Diese Seite erklärt, was sie bedeuten und wie du sie liest.
Kurz gesagt: Washing ist eine Situation, in der ein Projekt eine Eigenschaft behauptet (KI, onchain, Token-Utility), aber keine überprüfbare Evidenz für diese Eigenschaft gefunden wurde. Das ist keine Anschuldigung — es ist die Feststellung der Lücke zwischen Behauptungen und Artefakten.
Ein Washing-Flag ist weder Urteil noch Anschuldigung
Ein Washing-Flag in der Karte bedeutet genau eines:
Das Projekt behauptet X, aber zum Verifikationsdatum haben wir keine Tier-1-Evidenz für X gefunden.
Der Grund kann völlig banal sein:
- Dokumentation existiert, wir haben sie nicht gefunden — sie wurde nach dem Verifikationsdatum veröffentlicht, steht an einem unübersichtlichen Ort oder ist nur auf Anfrage verfügbar.
- Das Projekt ist in einer frühen Phase — das Produkt ist in Entwicklung, Artefakte sind noch nicht da, die Roadmap noch nicht umgesetzt.
- Das Projekt nutzt ein geschlossenes Modell — Code, Metriken oder Architektur sind aus Geschäftsgründen nicht veröffentlicht, obwohl die Technologie real existiert.
- Information existiert, aber nicht auf Tier-1-Niveau — das Projekt wird in Interviews oder auf einem Aggregator (Tier-2) beschrieben, aber offizielle Dokumentation oder Code fehlen.
- Wir haben es schlicht übersehen — bei Hunderten von Projekten kann etwas durchrutschen.
DecAIHub zieht keine Schlüsse über die Absichten eines Projekts. Wir wissen nicht, warum Evidenz fehlt — und spekulieren nicht. Die Karte beschreibt den Stand zum Verifikationsdatum (Last verified), und wenn neue Artefakte erscheinen, wird die Bewertung angepasst.
AI-washing
Was es ist. Ein Projekt nutzt die Wörter „AI“, „machine learning“ oder „neural network“ im Marketing, aber:
- es wurde keine Beschreibung gefunden, was die KI genau tut;
- es wurden keine Demos, Metriken oder technische Dokumentation gefunden;
- es wurde kein öffentlicher Code zur KI-Komponente gefunden;
- nach den verfügbaren Quellen beschränkt sich die KI-Komponente auf den Aufruf einer Drittanbieter-API (z. B. OpenAI), ohne erkannte proprietäre Verarbeitungslogik.
So erscheint es in der Karte. ai_score = 0 oder ai_score = 1 (nur Absichtserklärung), während KI-Messaging im Marketing stark genutzt wird.
Tier-1-Artefakte, die dieses Risiko senken:
- öffentliches Repository mit KI-Code und Release-Historie;
- technische Beschreibung des Modells/der Architektur mit Version und Datum;
- Qualitätsmetriken mit Kontext (was gemessen wurde, auf welchen Daten, wann);
- Demos oder funktionierende Beispiele zur Nachprüfung.
Onchain-washing
Was es ist. Ein Projekt positioniert sich als „dezentral“ oder „onchain“, aber:
- Vertragsadressen fehlen oder die gefundenen Verträge enthalten außer dem Token keine Logik;
- nach den verfügbaren Quellen wird die Blockchain vor allem für Token-Ausgabe genutzt;
- nach den verfügbaren Quellen läuft wesentliche Logik auf einem herkömmlichen Server;
- ein Austausch der Blockchain gegen eine herkömmliche Datenbank ändert nach den verfügbaren Daten keine zentrale Eigenschaft des Produkts.
So erscheint es in der Karte. onchain_score = 0–1, während sich das Projekt als „dezentrales“ oder „onchain“-Protokoll bezeichnet.
Tier-1-Artefakte, die dieses Risiko senken:
- Vertragsadressen in einem öffentlichen Netz mit überprüfbaren Transaktionen;
- Dokumentation, welche Regeln und Zustände onchain leben;
- Begründung, warum Blockchain kritisch ist (der „Replace-the-Chain“-Test);
- Smart-Contract-Audit.
Token-washing
Was es ist. Ein Projekt hat einen Token, aber:
- nach den verfügbaren Quellen ist unklar, wofür der Token bezahlt wird oder an wen;
- nach den verfügbaren Quellen nimmt der Token nicht am Produktbetrieb teil;
- nach den verfügbaren Quellen ist der Token durch USDC, ein Abo oder einen anderen Mechanismus ohne Funktionsverlust ersetzbar;
- Utility wird pauschal beschrieben („für das Ökosystem“, „für die Community“), ohne konkrete Funktionen.
So erscheint es in der Karte. token_score = 0–1, während der Token aktiv beworben wird.
Tier-1-Artefakte, die dieses Risiko senken:
- Dokumentation mit konkreten Token-Funktionen (Zahlung, Staking, Slashing, Zugriff);
- On-Chain-Mechaniken, in denen der Token an der Protokolllogik beteiligt ist;
- Beschreibung, was bricht, wenn der Token entfernt wird;
- transparente Tokenomics mit Vesting, Verteilung und Treasury.
Typische Anti-Patterns
| Anti-Pattern | Washing-Typ | Worauf achten |
|---|---|---|
| „Hat ein Repository“, aber zum Verifikationsdatum leer oder nicht zum Produkt | AI-washing | Releases, Tests, CI, Übereinstimmung mit dem Whitepaper |
| „Hat ein Audit“, aber kein öffentlicher Report | Onchain-washing | Link zu einem konkreten Report mit Vertragsadressen |
| „Hat KI-Metriken“, aber ohne Methodik und Version | AI-washing | Kontext: was gemessen, auf welchen Daten, wann |
| „Onchain“, aber keine Vertragsadressen | Onchain-washing | Explorer, Adressen, Transaktionen |
| „Token fürs Ökosystem“ ohne konkrete Funktionen | Token-washing | Dokumentation mit Token-Funktionen im Protokoll |
| „Decentralized AI“ ohne überprüfbare Artefakte | AI + onchain washing | Tier-1-Evidenz für beide Richtungen |
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