AIの推論品質を数学的にどう証明するのですか? 統計的コンセンサス検証:複数の検証者が埋め込み空間内の出力を解析し、外れ値を検出し、ビザンチンのフォールトトレランスを実現します。 主観的な監査ではありません。これはAIの信頼性を示す暗号学的な証拠です。🧵

仕組みは以下の通りです: ステップ1:複数の独立した検証者 → 分散バリデーターネットワークは同じAI推論を解析します → 単一の障害点や信頼はありません → 地理的および運用の多様性 バリデーターを1人で侵害できない=ネットワークを危険にさらせない

ステップ2:空間解析の埋め込み → AI出力を数学的埋め込みに変換する → 類似の出力はベクトル空間でクラスタリングされます → 数学的に検出可能な外れ値 → 異なるモデルアーキテクチャで動作 もしある検証者の出力が大きくずれている場合 = 赤信号 🚩

ステップ3:ビザンチンのフォールトトレランス →ネットワークは、バリデーターが悪意を持っていても安全に保たれます → スーパー多数決の合意が必要(例:2/3+の合意) → 証明可能に誤ったバリデーションに対する経済的ペナルティ(スラッシング)について ゲーム理論は、誠実な行動が最も利益を生む✅ことを保証します