Come si prova matematicamente la qualità dell'inferenza dell'AI? Validazione del consenso statistico: più verificatori analizzano le uscite nello spazio di embedding, rilevano outlier, raggiungono la tolleranza ai guasti di Byzantine. Non si tratta di un audit soggettivo. È una prova crittografica dell'affidabilità dell'AI. 🧵

Ecco come funziona: Passo 1: Molti verificatori indipendenti → Rete di validatori distribuiti analizza la stessa inferenza AI → Nessun singolo punto di fallimento o di fiducia → Diversità geografica e operativa Non si può compromettere un validatore = non si può compromettere la rete

Passo 2: Analisi dello spazio di embedding → Uscite AI convertite in embedding matematici → Uscite simili si raggruppano insieme nello spazio vettoriale → Outlier matematicamente rilevabili → Funziona attraverso diverse architetture di modelli Se l'uscita di un verificatore è molto distante = bandiera rossa 🚩

Passo 3: tolleranza ai guasti bizantini → La rete rimane sicura anche se i validatori sono malevoli → Richiede un consenso supermaggiore (ad es., accordo 2/3+) → Penali economiche (slashing) per validazioni provabilmente errate La teoria dei giochi garantisce che il comportamento onesto sia il più redditizio ✅