AIが裁判官である場合、最大のリスクは単一のモデルにすべての信頼を置くことである。 私が注目する設計上の選択肢は「等価原理」であるため、@GenLayerの投稿を引用する。人間の専門家はほぼ同じ言葉を使うことはめったにないが、それでも同じ結論に達したことを認識できる。AIのコンセンサスも同じように機能すべきである。 GenLayerのアプローチは以下の要素を組み合わせている： ・ランダムに選ばれたバリデーター ・異なるAIモデルによる独立した推論 ・表現ではなく意味での合意 ・バリデーターセットを拡大する問題報告 ・すべての投票を実際のステークが裏付け ステークの部分は特に重要である。バリデーターが誤りや不正行為に対して損失を被る可能性がある場合、コンセンサスはより強固になる。信頼は単なる評判に基づくものではなく、経済的インセンティブによって裏付けられている。 これは、単一のAIシステムに判決権を委ねるよりもはるかに堅牢である。