Hoe bewijs je wiskundig de kwaliteit van AI-inferentie? Statistische consensusvalidatie: meerdere verifiers analyseren outputs in de embeddingruimte, detecteren uitschieters, bereiken Byzantijnse fouttolerantie. Het is geen subjectieve audit. Het is cryptografisch bewijs van de betrouwbaarheid van AI. 🧵

Zo werkt het: Stap 1: Meerdere onafhankelijke verifiers → Gedistribueerd validator netwerk analyseert dezelfde AI-inferentie → Geen enkel punt van falen of vertrouwen → Geografische en operationele diversiteit Kan één validator niet compromitteren = kan het netwerk niet compromitteren

Stap 2: Analyse van de inbeddingsruimte → AI-uitvoer omgezet in wiskundige inbeddingen → Vergelijkbare uitvoer clustert samen in de vectorruimte → Uitschieters wiskundig detecteerbaar → Werkt over verschillende modelarchitecturen heen Als de uitvoer van één verifier ver van de waarheid afwijkt = rode vlag 🚩

Stap 3: Byzantijnse fouttolerantie → Netwerk blijft veilig, zelfs als validators kwaadwillig zijn → Vereist supermeerderheid consensus (bijv. 2/3+ overeenstemming) → Economische straffen (slashing) voor aantoonbaar verkeerde validatie Speltheorie zorgt ervoor dat eerlijk gedrag het meest winstgevend is ✅