Hvordan beviser man matematisk kvaliteten på AI-inferens? Statistisk konsensusvalidering: flere verifikatorer analyserer utdata i embedding-rommet, oppdager uteliggere, oppnår bysantinsk feiltoleranse. Det er ikke subjektiv revisjon. Det er kryptografisk bevis på AI-pålitelighet. 🧵

Slik fungerer det: Trinn 1: Flere uavhengige verifikatorer → Distribuert validatornettverk analyserer samme AI-inferens. → Ingen enkelt sviktpunkt eller tillit → Geografisk og operasjonell mangfold Kan ikke kompromittere én validator = kan ikke kompromittere nettverket

Trinn 2: Integrering av romanalyse → AI-utdata konvertert til matematiske innleiringer → Lignende utganger klynger seg sammen i vektorrommet → Utliggere matematisk påvisbare → Fungerer på tvers av ulike modellarkitekturer Hvis en verifikators utdata er helt feil = rødt flagg 🚩

Trinn 3: Bysantinsk feiltoleranse → Nettverket forblir sikkert selv om validatorene er ondsinnede → Krever supermajoritetskonsensus (f.eks. 2/3+ enighet) → Økonomiske straffer (slashing) for beviselig feil validering Spillteori sikrer at ærlig atferd er mest lønnsom ✅