Перевірені висновки ШІ та механізм консенсусу на основі доказів нульового розкриття @wardenprotocol , @inference_labs , @miranetwork Незважаючи на високе використання, штучний інтелект має структурне обмеження, через яке важко контролювати його внутрішню поведінку. Через структуру чорної скриньки, де ваги моделі та тренувальні дані не розкриваються, індетермінізм, спричинений стохастичним вибірковим відбором і операціями з плаваючою комою, а також проблеми з цілісністю виконання, які не можуть підтвердити, чи дійсно була виконана правильна модель, важко довіряти лише результатам ШІ. Цю характеристику неодноразово вказували як проблему, особливо в сферах із низькою толерантністю до помилок, таких як фінанси, безпека та автоматизоване прийняття рішень. Одним із технічних підходів до вирішення цієї проблеми довіри є машинне навчання на основі доказів з нульовим розгадуванням або перевірені структури виведення ШІ за допомогою zkML. zkML не розкриває процес обчислення всередині моделі зовнішньому світу, але криптографічно доводить, що обчислення було виконано відповідно до правильних ваг і правил. Це дозволяє користувачам оцінювати легітимність результатів на основі самих математичних доказів, не довіряючи постачальнику моделі довіряти результатам ШІ. У цій структурі протокол Warden, відповідальний за шар виконання, застосовує SPEX — статистичний метод доказу виконання, до роботи з висновків, яку виконують агенти ШІ. Замість повторного виконання всієї операції SPEX узагальнює обчислювальний стан, створений під час процесу виведення, за допомогою блом-фільтра та перевіряє узгодженість виконання шляхом випадкового вибірки. Цей процес працює лише з парою розв'язувачів і валідаторів, забезпечуючи високий рівень ймовірнісної впевненості з дуже низькими обчислювальними витратами порівняно з повним повтором. Це дозволяє протоколу Warden слугувати підтвердженням того, що виконання дійсно відбулося з помірними витратами та затримкою. На рівні верифікації ключову роль відіграє Omron, яким керує Inference Labs. Omron — це спеціалізована для zkML інфраструктура, що складається з підмереж мережі Bittensor, яка за допомогою повних доказів нульового розкриття підтверджує реальний висновок моделі ШІ відповідно до правильних ваг і порядку обчислень. Omron розділяє великі моделі на файлові одиниці DSIL за допомогою DSperse і підвищує швидкість обробки, генеруючи паралельні докази. Завдяки цій структурі було створено та перевірено понад сотні мільйонів доказів zkML, а також накопичено практичні операційні випадки для малих моделей і середніх нейронних мереж. Однак через високі обчислювальні витрати та вимоги до пам'яті існують практичні обмеження для дуже великих моделей. У консенсусному рівні мережа Mira доповнює надійність результатів за допомогою багатомодельного механізму консенсусу. Mira Network не бере результати однієї моделі таким, яким він є, а порівнює результати кількох моделей ШІ з різними структурами та досвідом навчання. Результати розбиваються на незалежно перевірені одиниці тверджень, а фактичність оцінюється на основі консенсусу між кількома моделями. Процес працює шляхом поєднання елемента proof-of-work, який доводить, що фактичний висновок було проведено, та елемента proof-of-stake, у якому валідатори беруть участь як заставу для певних активів. Якщо неправильні результати неодноразово затверджуються або зловмисна поведінка підтверджується, застосовуються економічні штрафи для підтримки чесності угоди. Ці три рівні є різними, але доповнюють один один перевірений стек штучного інтелекту. Протокол Warden забезпечує швидке та економічне статистичне підтвердження виконання на етапі виконання, а коли потрібен високого рівня впевненості, повна перевірка на основі zkML виконується через Omron. Згодом інтерпретація результатів і оцінка фактів доповнюються багатомодельним консенсусом Mira Network, а автентичність виконання, надійність результатів і економічна безпека консенсусу підтверджуються різними механізмами. Ця структура є реалістичною, оскільки застосовує різні методи верифікації залежно від рівня ризику та структури вартості, на відміну від підходу, який намагається довести всі висновки ШІ одним способом. Криптографічні докази застосовуються до високоцінних висновків, які можуть нести високі витрати, тоді як статистична та консенсусна верифікація відповідають за масштабну обробку та масштабованість. Завдяки цьому ієрархічному поєднанню перевірені висновки ШІ перетворюються на технічну систему, яку можна використовувати на практиці поза межами теоретичних концепцій. $WARD $MIRA