Jak matematicky dokázat kvalitu AI inference? Statistická konsenzuální validace: více ověřovačů analyzuje výstupy v prostoru pro vložení, detekuje odlehlé hodnoty, dosahuje byzantské odolnosti vůči chybám. Není to subjektivní audit. Je to kryptografický důkaz spolehlivosti AI. 🧵

Takto to funguje: Krok 1: Více nezávislých ověřovačů → Distribuovaná validační síť analyzuje stejnou AI inferenci → Žádný jediný bod selhání nebo důvěry → Geografická a provozní rozmanitost Nelze kompromitovat jednoho validátora = nelze kompromitovat síť

Krok 2: Analýza prostoru pro vnoření → AI výstupy převedené na matematické embeddingy → Podobné výstupy se shlukují ve vektorovém prostoru → Matematicky detekovatelné odlehlé hodnoty → Funguje napříč různými modelovými architekturami Pokud je výstup jednoho ověřovatele úplně mimo = varovný signál 🚩

Krok 3: Byzantská odolnost vůči chybám → síť zůstává bezpečná i v případě, že validátoři jsou škodliví → Vyžaduje konsenzus supervětšiny (např. souhlas 2/3+) → Ekonomické sankce (slashing) za prokazatelně nesprávnou validaci Teorie her zajišťuje, že poctivé chování je nejziskovější ✅