Bagaimana Anda membuktikan kualitas inferensi AI secara matematis? Validasi konsensus statistik: beberapa verifikator menganalisis output dalam ruang penyematan, mendeteksi outlier, mencapai toleransi kesalahan Bizantium. Ini bukan audit subjektif. Ini adalah bukti kriptografi keandalan AI. 🧵

Begini cara kerjanya: Langkah 1: Beberapa verifikator independen → Jaringan validator terdistribusi menganalisis inferensi AI yang sama → Tidak ada satu titik kegagalan atau kepercayaan → Keragaman geografis dan operasional Tidak dapat membahayakan satu validator = tidak dapat membahayakan jaringan

Langkah 2: Menyematkan analisis ruang → output AI dikonversi menjadi penyematan matematis → Output serupa dikelompokkan bersama dalam ruang vektor → Outlier dapat dideteksi secara matematis → Bekerja di berbagai arsitektur model Jika output satu verifikator jauh = bendera 🚩 merah

Langkah 3: Toleransi kesalahan Bizantium → Jaringan tetap aman meskipun validator berbahaya → Membutuhkan konsensus supermayoritas (misalnya, perjanjian 2/3+) → Penalti ekonomi (pemotongan) untuk validasi yang terbukti salah Teori permainan memastikan perilaku jujur paling menguntungkan ✅