Jak matematycznie udowodnić jakość wnioskowania AI? Walidacja konsensusu statystycznego: wielu weryfikatorów analizuje wyniki w przestrzeni osadzeń, wykrywa odstające wartości, osiąga tolerancję na błędy bizantyjskie. To nie jest subiektywna audyt. To kryptograficzny dowód niezawodności AI. 🧵

Oto jak to działa: Krok 1: Wiele niezależnych weryfikatorów → Rozproszona sieć walidatorów analizuje tę samą inferencję AI → Brak pojedynczego punktu awarii lub zaufania → Różnorodność geograficzna i operacyjna Nie można skompromitować jednego walidatora = nie można skompromitować sieci

Krok 2: Analiza przestrzeni osadzeń → Wyniki AI przekształcone w matematyczne osadzenia → Podobne wyniki grupują się razem w przestrzeni wektorowej → Odstające wartości matematycznie wykrywalne → Działa w różnych architekturach modeli Jeśli wynik jednego weryfikatora jest znacznie odmienny = czerwona flaga 🚩

Krok 3: Tolerancja na błędy bizantyjskie → Sieć pozostaje bezpieczna, nawet jeśli walidatorzy są złośliwi → Wymaga konsensusu superwiększości (np. zgoda 2/3+) → Kary ekonomiczne (slashing) za udowodnioną błędną walidację Teoria gier zapewnia, że uczciwe zachowanie jest najbardziej opłacalne ✅