Dans les blockchains, la sécurité est le nombre de validateurs + l'indépendance.
Dans la vérification de l'IA, c'est le nombre de modèles + indépendance.
Un modèle est un point de défaillance unique. Si c'est faux, tout ce qui suit est faux.
Plusieurs modèles indépendants réduisent le risque corrélé. Différentes formations, différents nœuds, différents biais. Statistiquement plus difficile pour eux tous d'échouer de la même manière.
@Mira_Network achemine chaque demande vers plusieurs LLM. Ils votent, signent et renvoient uniquement un consensus vérifié.
C'est votre budget de sécurité IA. Plus de diversité, plus de robustesse.
➩ Comment fonctionne la preuve de cognition > preuve de calcul
• Preuve de calcul = "J'ai dépensé des heures GPU." Ne prouve pas que la sortie est correcte.
• Preuve de cognition = « Plusieurs modèles indépendants s'accordent à dire que c'est correct. » Raisonnement vérifié, signé cryptographiquement, sur la blockchain.
@Mira_Network fait du consensus le mécanisme de vérité.
Vous ne prouvez pas que vous avez travaillé. Vous prouvez que vous avez bien réfléchi !
➩ Pourquoi c'est important
Finance, santé, systèmes automatisés ; la justesse est existentielle.
Une mauvaise sortie dans la DeFi épuise la liquidité. Une mauvaise sortie en médecine fait du mal à un patient.
Les budgets de sécurité et les preuves de cognition ne sont pas des options. Ils sont le seul moyen de rendre l'IA sûre à confiance à grande échelle.
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Un modèle est un point de défaillance unique.
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Plusieurs modèles indépendants réduisent le risque corrélé.
Différentes formations, différents nœuds, différents biais.
Statistiquement plus difficile pour eux tous d'échouer de la même manière.
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