Как математически доказать качество вывода ИИ? Валидация статистического консенсуса: несколько проверяющих анализируют результаты в пространстве встраивания, выявляют выбросы, достигают устойчивости к байцанским сбоям. Это не субъективный аудит. Это криптографическое доказательство надежности ИИ. 🧵

Вот как это работает: Шаг 1: Множество независимых проверяющих → Распределенная сеть валидаторов анализирует одно и то же заключение ИИ → Нет единой точки отказа или доверия → Географическое и операционное разнообразие Невозможно скомпрометировать одного валидатора = невозможно скомпрометировать сеть

Шаг 2: Анализ встраиваемого пространства → Выходы AI преобразованы в математические встраивания → Похожие выходы группируются вместе в векторном пространстве → Аномалии математически обнаружимы → Работает с различными архитектурами моделей Если выход одного проверяющего сильно отличается = тревожный сигнал 🚩

Шаг 3: Толерантность к византийским ошибкам → Сеть остается безопасной, даже если валидаторы злонамеренные → Требуется супербольшинство для достижения консенсуса (например, согласие 2/3+) → Экономические штрафы (снижение) за доказательно неверную валидацию Теория игр обеспечивает, что честное поведение является наиболее прибыльным ✅