ハイブリッドシャーディングとブロックチェーン合意を通じたオフチェーンAI推論結果の整合性検証研究 @inference_labs、@nesaorg、@miranetwork 大規模な人工知能モデルがさまざまな環境で利用される中で、実際の推論操作がブロックチェーンの外で行われ、結果のみが検証される構造がますます一般的になっています。このプロセスで最も重要な課題は、オフチェーンで生成されたAI推論結果が操作されておらず、同じ入力に対して一貫したプロセスを経ているかどうかを信頼性高く証明する方法です。これらの問題を解決するために生まれた構造が検証可能なハイブリッドシャーデ推論プロトコル(VH-SIP)であり、既存の分散型AIネットワークやブロックチェーンの合意メカニズムで検証された要素を組み合わせることで、オフチェーン推論の整合性を体系的に検証することを目指しています。 VH-SIPの出発点は推論実行層です。この層では、デフォルトの前提はRitualのInfernetモデルで用いられているコンテナ化されたワークロードを実行することです。異なるハードウェア特性を持つ数千のノードが同じモデルを実行するように構成され、操作の決定性はORAのopMLおよびGensynの再現可能演算子システムRepOpsで利用される固定乱数シードによって維持されます。NESAのハイブリッドシャーディングフレームワークが適用されており、大規模な言語モデルをブロックに分割し、各ノードが処理可能な範囲内で動的ブロックごとの量子化によって推論を行います。各実行ノードは、入力のコミット値、出力ハッシュ、使用されたリソースメトリックを含む証明レシーブを生成し、これらはGensynのRelayプロトコル形式と互換性があり、次の検証段階に渡されます。 この推論の結果は直接シャーディング層に送られます。シャーディング層の中核はVRFベースのシャード割り当てです。この構造はEthereum Researchで議論されたVRFシャーディングメカニズムに基づいており、複数の過去のVRF出力を入力として用いて次のシャード割り当てを決定することで予測可能性を排除します。Harmonyに実装されているBLSベースのVRF構造は、特定の参加者が結果に偏りを持たないように設計されており、誠実なノードが多数を占めるという前提でネットワークの継続的な運用が保証されています。シャード内では、NESAのモデル非依存シャーディング技術を用いて作業単位が分割され、バリデータもPolyShardのコードシャーディング原則を適用して別の検証委員会に編成されます。PSAPプロトコルで提案されたワークロード予測ベースの再配置手法は、シャード間の負荷調整を担当します。 検証と合意形成がVH-SIPの核心です。この層では、画一的なアプローチではなくハイブリッド検証戦略が適用されます。高スループットかつ比較的リスクの低い推論では、少数のバリデーターがランダムに選ばれて確率的サンプリング検証を行います。一方で、経済的価値が高いまたは紛争の可能性が高い結果については、委員会全体で同じ計算を繰り返し行う決定論的検証が行われます。もし結果が一致する場合は、介入委譲法とGensynで研究した二分法探索ゲームを用いて、誤りが発生した箇所を徐々に絞り込みます。このプロセスは、ORの楽観的検証の概念に基づいており、結果の正当性を前提としつつ、異議申し立てが提起されると、チェーン上でインタラクティブな紛争解決プロセスが開始されます。固定小数点演算や再現可能な演算子システムは、ハードウェアの違いによる浮動小数点偏差を最小化する役割を果たします。 経済的インセンティブ層は、この検証構造を現実的に機能させる基盤です。スラッシングは、参加者が特定の担保を拠出し、明らかに誤った結果を提出したり、矛盾する結果を同時に提示したり、検証過程で結果を隠したり、検証不能なTEE証明を提示したりするときに発生します。これらの条件はVerde検証法およびオンチェーンアンカリングの原理に従っています。Bittensorが採用したモデルと同様に、悪意のあるステークの半分まで存在してもネットワーク全体のセキュリティを維持するよう設計されており、トークンの再循環メカニズムを通じて経済寿命を延ばしています。 調整および集約階層は、複数のシャードで生成された結果を単一の一貫した状態にまとめる役割を担っています。このレイヤーはKZGのコミットメントを活用し、クロスシャードデータの整合性を効率的に検証し、PolyShardコーディングによる検証コストが線形的に増加しないようにします。RSTBPプロトコルは複数の入力と出力を原子的に処理するために使用され、確率検証の結果は多数決法則に従って集約されます。PSAPフレームワークで提案された安全性制約強化学習はリソース配分を調整しますが、検証プロセス自体は決定論的な機械学習操作に基づいて同じ結果を再現することを前提としています。 この構造はまた、さまざまな攻撃シナリオへの対応方法を明確に示しています。特定のシャードが支配される状況は、VRFベースのシャード回転とステーク加重構造によって緩和され、非決定論的操作による誤陽性は固定小数点演算や統計的許容範囲設定によって管理されます。共謀攻撃はスラッシングや経済的コスト構造によって抑制され、モデルの品質が秘密裏に劣化した場合は、合意に基づく分布検証によって検出されます。Gensynの再現可能演算子、局所感度ハッシュ、公差帯の概念がこのプロセスで用いられる検証技術です。 まとめると、VH-SIPはNesa、Gensyn、ORA、Bittensorなどの既存の分散AIおよび検証システムで検証された要素を組み合わせ、ブロックチェーンのコンセンサス構造内でオフチェーンで行われるAI推論の結果を統合的に検証するアーキテクチャを提案します。ハイブリッドシャーディングは計算と検証を効率的に分散させ、VRFベースのコンセンサスと楽観的検証はスケーラビリティとセキュリティのバランスを取っています。この構造は、オフチェーンAI推論の現実的なニーズを満たしつつ、検証可能性と経済的責任を確保する決定的なケースとして理解できます。 $NESA $MIRA