¿Cómo se demuestra matemáticamente la calidad de la inferencia de la IA? Validación estadística por consenso: múltiples verificadores analizan las salidas en el espacio de incrustación, detectan valores atípicos y alcanzan tolerancia a fallos bizantinos. No es auditoría subjetiva. Es una prueba criptográfica de la fiabilidad de la IA. 🧵

Así es como funciona: Paso 1: Múltiples verificadores independientes → Red de validadores distribuidos analiza la misma inferencia de IA → No hay un único punto de fallo o confianza → Diversidad geográfica y operativa No se puede comprometer un validador = no se puede comprometer la red

Paso 2: Análisis de espacio incrustado → salidas de IA convertidas en incrustaciones matemáticas → Salidas similares se agrupan en espacio vectorial → Valores atípicos detectables matemáticamente → Funciona entre diferentes arquitecturas de modelos Si la salida de un verificador está muy equivocada = señal 🚩 de alerta

Paso 3: Tolerancia a fallos bizantinos → Red se mantiene segura incluso si los validadores son maliciosos → Requiere consenso por mayoría absoluta (por ejemplo, acuerdo de 2/3+) → Sanciones económicas (cortes) por validación demostrablemente incorrecta La teoría de juegos asegura que el comportamiento honesto sea lo más rentable ✅ posible