Verifieerbare AI-inferentie en consensusmechanismen op basis van zero-knowledge proofs @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork Hoewel kunstmatige intelligentie-inferentie een hoge toepasbaarheid heeft, heeft het een structurele beperking dat het moeilijk is om de interne werking te verifiëren. De black-boxstructuur waarbij de gewichten van het model en de trainingsdata niet openbaar zijn, de onbepaalbaarheid door probabilistische sampling en floating-point berekeningen, en het probleem van de uitvoeringsintegriteit waarbij niet kan worden bevestigd of het juiste model daadwerkelijk is uitgevoerd, maken het moeilijk om de outputresultaten van AI op zichzelf te vertrouwen. Deze eigenschappen zijn herhaaldelijk als problematisch aangemerkt in gebieden zoals financiën, beveiliging en geautomatiseerde besluitvorming, waar de fouttolerantie laag is. Een van de technische benaderingen om dit vertrouwensprobleem op te lossen, is de verifieerbare AI-inferentiestructuur die gebruikmaakt van zero-knowledge proof-gebaseerd machine learning, oftewel zkML. zkML maakt gebruik van een methode waarbij de interne rekenprocessen van het model niet aan de buitenwereld worden onthuld, maar cryptografisch wordt bewezen dat deze berekeningen zijn uitgevoerd volgens de juiste gewichten en regels. Hierdoor kan de gebruiker de rechtmatigheid van de resultaten beoordelen op basis van de wiskundige bewijzen zelf, zonder dat hij de modelprovider hoeft te vertrouwen. In deze structuur past het Warden Protocol, dat verantwoordelijk is voor de uitvoeringslaag, de statistische uitvoeringsbewijsmethode SPEX toe op de inferentietaken die door AI-agenten zijn uitgevoerd. SPEX samenvat de berekeningsstatus die tijdens het inferentieproces wordt gegenereerd in een Bloom-filter en valideert de consistentie van de uitvoering via willekeurige sampling, in plaats van de gehele berekening opnieuw uit te voeren. Dit proces werkt met slechts één paar van een solver en een validator en biedt een hoog niveau van probabilistisch vertrouwen met een zeer lage rekencost in vergelijking met volledige heruitvoering. Hierdoor vervult het Warden Protocol de rol van het bevestigen dat de uitvoering daadwerkelijk heeft plaatsgevonden met een gemiddeld kosten- en vertragingniveau. In de verificatielaag speelt Omron, beheerd door Inference Labs, een cruciale rol. Omron is een zkML-gespecialiseerde infrastructuur die bestaat uit een subnet van het Bittensor-netwerk en verifieert met volledige zero-knowledge proofs dat de daadwerkelijke AI-modelinferentie is uitgevoerd volgens de juiste gewichten en volgorde van berekeningen. Omron splitst grote modellen op in DSperse-stijl en compileert ze per DSIL-bestand, en verbetert de verwerkingssnelheid door parallelle bewijscreatie. Door deze structuur zijn er daadwerkelijk miljoenen zkML-bewijzen gegenereerd en geverifieerd, en zijn er praktische operationele gevallen verzameld voor kleine modellen en middelgrote neurale netwerken. Echter, vanwege de hoge rekenkosten en geheugeneisen zijn er realistische beperkingen voor zeer grote modellen. In de consensuslaag versterkt Mira Network de betrouwbaarheid van de outputresultaten via een consensusmechanisme op basis van meerdere modellen. Mira Network neemt de output van een enkel model niet zomaar over, maar vergelijkt de resultaten van verschillende AI-modellen met verschillende structuren en leerachtergronden. De output wordt ontleed in onafhankelijk verifieerbare claimeenheden en de feitelijkheid wordt geëvalueerd via consensus tussen meerdere modellen. Dit proces combineert elementen van proof-of-work die bewijzen dat de daadwerkelijke inferentie is uitgevoerd, en proof-of-stake waarbij validators deelnemen met een bepaalde activa als onderpand. Wanneer onjuiste resultaten herhaaldelijk worden goedgekeurd of kwaadaardig gedrag wordt vastgesteld, worden economische nadelen opgelegd om de eerlijkheid van de consensus te waarborgen. Deze drie lagen zijn gescheiden, maar complementair met elkaar verbonden en vormen samen een verifieerbare AI-stack. Het Warden Protocol biedt snelle en kosteneffectieve statistische uitvoeringsbewijzen in de uitvoeringsfase, en wanneer een hoog niveau van vertrouwen vereist is, wordt volledige zkML-gebaseerde verificatie uitgevoerd via Omron. Vervolgens wordt de interpretatie en evaluatie van de feitelijkheid van de resultaten versterkt door de multi-modelconsensus van Mira Network, waarbij de echtheid van de uitvoering, de betrouwbaarheid van de output en de economische veiligheid van de consensus elk door verschillende mechanismen worden geverifieerd. Deze structuur toont een realistisch ontwerp aan, omdat het in tegenstelling tot de benadering die probeert alle AI-inferenties op een uniforme manier te bewijzen, verschillende verificatiemiddelen toepast op basis van risiconiveau en kostenstructuur. Cryptografische bewijzen worden toegepast op waardevolle inferenties die hoge kosten kunnen dragen, terwijl statistische verificatie en consensusgebaseerde verificatie verantwoordelijk zijn voor grootschalige verwerking en schaalbaarheid. Door deze hiërarchische combinatie vestigt verifieerbare AI-inferentie zich als een technisch systeem dat verder gaat dan een theoretisch concept.