Pruebas de inferencia de IA verificables basadas en pruebas de conocimiento cero y mecanismos de consenso @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork A pesar de su alta utilidad, la inferencia de inteligencia artificial presenta limitaciones estructurales que dificultan la verificación de su funcionamiento interno. La estructura de caja negra, donde los pesos del modelo y los datos de entrenamiento no son públicos, la indeterminación causada por el muestreo probabilístico y las operaciones de punto flotante, así como el problema de integridad de ejecución que impide verificar si se ha ejecutado un modelo correcto, hacen que los resultados de salida de la IA sean difíciles de confiar solo por sí mismos. Estas características han sido señaladas repetidamente como problemáticas en áreas donde el margen de error es bajo, como las finanzas, la seguridad y la toma de decisiones automatizadas. Una de las aproximaciones técnicas para resolver este problema de confianza es la estructura de inferencia de IA verificable utilizando aprendizaje automático basado en pruebas de conocimiento cero, es decir, zkML. zkML adopta un enfoque que permite probar criptográficamente que las operaciones se han realizado de acuerdo con pesos y reglas correctas, sin revelar el proceso de cálculo interno del modelo. Esto permite a los usuarios juzgar la validez de los resultados basándose en la prueba matemática en sí, sin necesidad de confiar en el proveedor del modelo. En esta estructura, el Warden Protocol, que se encarga de la capa de ejecución, aplica un método de prueba de ejecución estadística llamado SPEX a las tareas de inferencia realizadas por los agentes de IA. SPEX resume el estado de cálculo generado durante el proceso de inferencia en un filtro de Bloom y verifica la coherencia de la ejecución a través de muestreo aleatorio, en lugar de volver a realizar todo el cálculo. Este proceso opera con solo un par de solucionador y verificador, proporcionando un alto nivel de confianza probabilística con un costo computacional muy bajo en comparación con la reejecución total. A través de esto, el Warden Protocol desempeña un papel en la verificación de que la ejecución realmente ha tenido lugar con un costo y retraso intermedios. En la capa de verificación, Omron, operado por Inference Labs, desempeña un papel clave. Omron es una infraestructura especializada en zkML compuesta por subredes de la red Bittensor, que verifica mediante pruebas de conocimiento cero completas que la inferencia del modelo de IA se ha ejecutado de acuerdo con pesos y secuencias de operaciones correctas. Omron divide modelos a gran escala utilizando el método DSperse, compilando por unidades de archivo DSIL y mejorando la velocidad de procesamiento a través de la generación de pruebas en paralelo. A través de esta estructura, se han generado y verificado más de cientos de millones de pruebas zkML, y se han acumulado casos operativos prácticos para modelos pequeños y redes neuronales de tamaño medio. Sin embargo, debido a los altos costos computacionales y los requisitos de memoria, existen limitaciones realistas para modelos muy grandes. En la capa de consenso, Mira Network complementa la confiabilidad de los resultados de salida a través de un mecanismo de consenso basado en múltiples modelos. Mira Network no adopta directamente la salida de un solo modelo, sino que compara los resultados de varios modelos de IA con diferentes estructuras y antecedentes de aprendizaje. La salida se descompone en unidades de afirmación que pueden ser verificadas de manera independiente, y la veracidad se evalúa a través del consenso entre múltiples modelos. Este proceso combina elementos de prueba de trabajo que demuestran que la inferencia se ha realizado, y elementos de prueba de participación en los que los verificadores participan con activos como garantía. Se imponen desventajas económicas si se aprueban repetidamente resultados incorrectos o se confirma un comportamiento malicioso, manteniendo así la integridad del consenso. Estas tres capas están separadas pero conectadas de manera complementaria, formando un stack de IA verificable. El Warden Protocol proporciona pruebas de ejecución estadística rápidas y rentables en la etapa de ejecución, y cuando se requiere un alto nivel de confianza, se realiza una verificación completa basada en zkML a través de Omron. Posteriormente, la interpretación de los resultados y la evaluación de la veracidad se refuerzan a través del consenso de múltiples modelos de Mira Network, y la autenticidad de la ejecución, la confiabilidad de la salida y la seguridad económica del consenso se verifican mediante diferentes mecanismos. Esta estructura muestra un diseño realista al aplicar diferentes medios de verificación según el nivel de riesgo y la estructura de costos, en contraste con el enfoque de intentar probar todas las inferencias de IA de una sola manera. Las pruebas criptográficas se aplican a inferencias de alto valor que pueden soportar altos costos, mientras que las verificaciones estadísticas y basadas en consenso se encargan del procesamiento a gran escala y la escalabilidad. A través de esta combinación jerárquica, la inferencia de IA verificable se establece como un sistema técnico operable más allá de un concepto teórico. $WARD $MIRA