Mecanismo de consenso e inferência de IA verificável baseado em provas de conhecimento zero @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork A inferência de inteligência artificial, apesar de sua alta utilidade, possui limitações estruturais que dificultam a verificação de suas operações internas. A estrutura de caixa-preta, onde os pesos do modelo e os dados de treinamento não são divulgados, a indeterminação causada pela amostragem probabilística e operações de ponto flutuante, e o problema da integridade da execução, que impede a verificação se o modelo correto foi realmente executado, tornam os resultados da IA difíceis de serem confiáveis por si só. Essas características têm sido repetidamente apontadas como problemáticas em áreas com baixa margem de erro, como finanças, segurança e tomada de decisões automatizadas. Uma das abordagens técnicas para resolver esses problemas de confiança é a estrutura de inferência de IA verificável utilizando aprendizado de máquina baseado em provas de conhecimento zero, ou seja, zkML. O zkML adota um método que prova criptograficamente que as operações internas do modelo foram realizadas de acordo com pesos e regras corretas, sem divulgar o processo de operação para o exterior. Isso permite que os usuários avaliem a legitimidade dos resultados da IA com base na prova matemática em si, sem precisar confiar no provedor do modelo. Na estrutura, o Warden Protocol, responsável pela camada de execução, aplica um método de prova de execução estatística chamado SPEX às tarefas de inferência realizadas pelo agente de IA. O SPEX resume o estado de cálculo gerado durante o processo de inferência em um filtro de Bloom, validando a integridade da execução através de amostragem aleatória, em vez de reexecutar toda a operação. Este processo opera com apenas um par de solucionador e verificador, oferecendo um alto nível de confiança probabilística com um custo computacional muito baixo em comparação com a reexecução total. Assim, o Warden Protocol desempenha o papel de confirmar que a execução realmente ocorreu com um custo e atraso intermediários. Na camada de verificação, a Omron, operada pela Inference Labs, desempenha um papel central. A Omron é uma infraestrutura especializada em zkML composta por sub-redes da rede Bittensor, que verifica completamente, através de provas de conhecimento zero, se a inferência do modelo de IA foi executada de acordo com pesos e ordem de operações corretas. A Omron divide grandes modelos em unidades de arquivo DSIL usando o método DSperse e melhora a velocidade de processamento através da geração de provas em paralelo. Com essa estrutura, milhões de provas zkML foram realmente geradas e verificadas, e casos operacionais práticos foram acumulados para modelos pequenos e redes neurais de médio porte. No entanto, devido ao alto custo computacional e às exigências de memória, existem restrições práticas para modelos muito grandes. Na camada de consenso, a Mira Network complementa a confiabilidade dos resultados da saída através de um mecanismo de consenso baseado em múltiplos modelos. A Mira Network não adota diretamente a saída de um único modelo, mas compara os resultados de vários modelos de IA com diferentes estruturas e históricos de aprendizado. As saídas são decompostas em unidades de afirmação que podem ser verificadas de forma independente, e a veracidade é avaliada através do consenso entre múltiplos modelos. Este processo combina elementos de prova de trabalho que demonstram que a inferência foi realmente realizada e elementos de prova de participação, onde os verificadores participam com ativos como garantia. Se resultados incorretos forem aprovados repetidamente ou comportamentos maliciosos forem confirmados, penalidades econômicas são impostas para manter a integridade do consenso. Essas três camadas estão separadas, mas conectadas de forma complementar, formando uma pilha de IA verificável. O Warden Protocol fornece provas de execução estatísticas rápidas e custo-efetivas na fase de execução, e quando um alto nível de confiança é necessário, a verificação completa baseada em zkML é realizada através da Omron. Em seguida, a interpretação dos resultados e a avaliação da veracidade são reforçadas pelo consenso de múltiplos modelos da Mira Network, com a autenticidade da execução, a confiabilidade da saída e a segurança econômica do consenso sendo verificadas por diferentes mecanismos. Essa estrutura mostra um design realista ao aplicar diferentes meios de verificação de acordo com o nível de risco e a estrutura de custos, em contraste com a abordagem de tentar provar todas as inferências de IA de uma única maneira. Provas criptográficas são aplicadas a inferências de alto valor que podem suportar altos custos, enquanto verificações estatísticas e baseadas em consenso são responsáveis pelo processamento em larga escala e escalabilidade. Através dessa combinação hierárquica, a inferência de IA verificável está se estabelecendo como um sistema técnico viável que vai além do conceito teórico. $WARD $MIRA