在区块链中，安全性是验证者数量 + 独立性。

在人工智能验证中，模型数量 + 独立性。

一个模型是单点故障。
如果它是错误的，那么下游的一切都是错误的。

多个独立模型消除相关风险。
不同的训练，不同的节点，不同的偏见。
统计上，他们都以相同的方式失败的可能性更小。

@Mira_Network 将每个请求路由到多个 LLMs。
他们投票、签名并仅返回经过验证的共识。

那是你的人工智能安全预算。
更多多样性，更多稳健性。

➩ 认知证明如何转变为计算证明

• 计算证明 = “我花费了 GPU 小时。”
并不能证明输出是正确的。

• 认知证明 = “多个独立模型一致认为这是正确的。”
经过验证的推理，经过加密签名，链上。

@Mira_Network 使共识成为真实机制。

你并没有证明你工作过。
你证明了你想得很对！

➩ 为什么这很重要

金融、医疗、自动化系统；正确性是生存的关键。

DeFi中的一个糟糕输出会耗尽流动性。
医学中的一次不良输出会伤害患者。

安全预算和认知证明不是可有可无的。
它们是实现大规模信任AI安全的唯一途径。