Modelvervanging in LLM-API's is een gedocumenteerd probleem. Onderzoek: "Krijg je waar je voor betaalt? Auditing Modelvervanging in LLM-API's" Vondst: Leveranciers hebben financiële prikkels om stilletjes dure modellen te vervangen door goedkopere. Gebruikers hebben geen manier om te verifiëren wat er daadwerkelijk draait. Brave heeft dit net opgelost met cryptografisch verifieerbare AI. De implementatie: @brave Leo gebruikt nu @near_ai @nvidia Trusted Execution Environments voor bewijsbare privacy en modeltransparantie. Dit zijn hardware-afgedwongen cryptografische garanties. DE ARCHITECTUUR: TEE-geactiveerde Nvidia GPU's creëren hardware-geïsoleerde veilige enclaves met volledige encryptie van gegevens en code tijdens inferentie. Cryptografische attestatie rapporten bevatten modelhashes en uitvoeringscode-hashes. Remote attestatie verifieert dat de echte Nvidia TEE ongewijzigde open-source code draait. DE GARANTIES: - Vertrouwelijkheid: Zelfs een volledig gecompromitteerd besturingssysteem kan geen toegang krijgen tot TEE-geheugen (hardware-isolatie) - Integriteit: Cryptografisch bewijs van exact model en code die worden uitgevoerd - Verifieerbaarheid: Open-source keten van code naar hardware-attestatie DE VERIFICATIEKETEN: Gebruiker selecteert model → @brave valideert @near_ai cryptografische attestatie → bevestigt @nvidia TEE-hardware → bewijst dat DeepSeek V3.1 ongewijzigd draait → groene ✅ badge weergegeven Dit elimineert drie kritieke problemen: (1) Privacy-washing: Wiskunde boven marketing. Cryptografische bewijzen vervangen privacybeleid. (2) Modelvervanging: Hardware-afgedwongen bewijs dat je het model krijgt dat je hebt geselecteerd/betaald. (3) Vertrouwensvereisten: Hardwaregaranties vervangen juridische overeenkomsten. VERGELIJKING MET APPLE PRIVATE CLOUD COMPUTE: Soortgelijke TEE-aanpak, andere filosofie:...