Mécanisme de consensus et inférence AI vérifiable basé sur la preuve à connaissance nulle @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork L'inférence par intelligence artificielle, malgré sa grande utilité, présente des limites structurelles qui rendent difficile la vérification de son fonctionnement interne. La structure en boîte noire, où les poids du modèle et les données d'apprentissage ne sont pas divulgués, l'indétermination due à l'échantillonnage probabiliste et aux opérations en virgule flottante, ainsi que le problème d'intégrité d'exécution qui empêche de vérifier si le modèle correct a été exécuté, font que les résultats de sortie de l'IA sont difficiles à considérer comme fiables en soi. Ces caractéristiques ont été régulièrement signalées comme problématiques, en particulier dans des domaines où la tolérance aux erreurs est faible, tels que la finance, la sécurité et la prise de décision automatisée. Une des approches techniques pour résoudre ce problème de confiance est la structure d'inférence AI vérifiable utilisant l'apprentissage automatique basé sur la preuve à connaissance nulle, c'est-à-dire zkML. Le zkML adopte une méthode qui prouve cryptographiquement que les opérations internes du modèle ont été effectuées selon des poids et des règles corrects, sans divulguer ces opérations à l'extérieur. Cela permet à l'utilisateur de juger de la légitimité des résultats sans avoir besoin de faire confiance au fournisseur du modèle, en se basant uniquement sur la preuve mathématique elle-même. Dans cette structure, le Warden Protocol, qui gère la couche d'exécution, applique une méthode de preuve d'exécution statistique appelée SPEX sur les tâches d'inférence effectuées par les agents AI. SPEX résume l'état de calcul généré au cours du processus d'inférence à l'aide d'un filtre de Bloom et vérifie la cohérence de l'exécution par échantillonnage aléatoire, au lieu de réexécuter l'ensemble des opérations. Ce processus fonctionne avec une seule paire de solveur et de vérificateur, offrant un niveau de confiance probabiliste élevé avec un coût de calcul très faible par rapport à une réexécution complète. Ainsi, le Warden Protocol joue un rôle dans la confirmation que l'exécution a réellement eu lieu avec un coût et un délai intermédiaires. Dans la couche de vérification, Omron, géré par Inference Labs, joue un rôle clé. Omron est une infrastructure spécialisée en zkML composée de sous-réseaux du réseau Bittensor, qui vérifie par une preuve à connaissance nulle complète que l'inférence du modèle AI a été exécutée selon des poids et un ordre d'opération corrects. Omron divise de grands modèles en unités de fichiers DSIL selon la méthode DSperse et améliore la vitesse de traitement par la génération de preuves parallèles. Grâce à cette structure, des millions de preuves zkML ont été effectivement générées et vérifiées, et des cas d'opération pratiques ont été accumulés pour des modèles de petite taille et des réseaux neuronaux de taille intermédiaire. Cependant, en raison des coûts de calcul et des exigences en mémoire élevés, des contraintes réalistes existent pour des modèles très grands. Dans la couche de consensus, le Mira Network complète la fiabilité des résultats de sortie par un mécanisme de consensus basé sur plusieurs modèles. Le Mira Network ne prend pas simplement la sortie d'un modèle unique, mais compare les résultats de plusieurs modèles AI ayant des structures et des antécédents d'apprentissage différents. Les sorties sont décomposées en unités d'affirmation vérifiables de manière indépendante, et la véracité est évaluée par consensus entre plusieurs modèles. Ce processus combine des éléments de preuve de travail qui démontrent que l'inférence a été effectuée, et des éléments de preuve de participation où les vérificateurs participent en mettant en garantie certains actifs. En cas d'approbation répétée de résultats incorrects ou de comportements malveillants, des sanctions économiques sont imposées pour maintenir l'intégrité du consensus. Ces trois couches, bien que séparées, sont interconnectées de manière complémentaire pour former une pile AI vérifiable. Le Warden Protocol fournit une preuve d'exécution statistique rapide et rentable à l'étape d'exécution, et lorsque des niveaux de confiance élevés sont requis, une vérification complète basée sur zkML est effectuée via Omron. Ensuite, l'interprétation des résultats et l'évaluation de leur véracité sont renforcées par le consensus multi-modèle du Mira Network, vérifiant respectivement l'authenticité de l'exécution, la fiabilité des sorties et la sécurité économique du consensus par différents mécanismes. Cette structure montre une conception réaliste en appliquant différents moyens de vérification selon le niveau de risque et la structure de coût, contrairement à une approche qui cherche à prouver toutes les inférences AI de manière uniforme. Les preuves cryptographiques sont appliquées aux inférences de haute valeur qui peuvent supporter des coûts élevés, tandis que la vérification statistique et la vérification basée sur le consensus gèrent le traitement à grande échelle et l'évolutivité. Grâce à cette combinaison hiérarchique, l'inférence AI vérifiable s'établit comme un système technique opérationnel au-delà du concept théorique. $WARD $MIRA