要旨: プラットフォーム依存性のない推論（platform-deterministic inference）が信頼できるAIにとって必要かつ十分であることを証明します。これを決定論テーゼ（Determinism Thesis）として形式化し、非決定性のコストを定量化するための信頼エントロピー（trust entropy）を導入します。検証失敗確率が厳密に 1 - 2^{-H_T} に等しいことを証明します。さらに、決定論のもとでの検証は O(1) のハッシュ比較を要する一方、それなしでは検証者が扱いにくい（intractable）メンバーシップ問題に直面するという、決定論‐検証の崩壊（Determinism-Verification Collapse）を証明します。IEEE 754 の浮動小数点演算は本質的に決定論要件を根本から破ります。これを解決するために、ARM と x86 の間でビット単位で完全に同一の出力を達成する純粋な整数推論エンジンを構築します。最大 6.7B パラメータのモデルを対象とした、クロスアーキテクチャ 82 テストにおいてハッシュ不一致はゼロでした。地理的に分散した 4 つのノードが同一の出力を生成し、356 件のオンチェーンのアテステーション取引によって検証されました。AI システムの主要な信頼特性（公平性、頑健性、プライバシー、安全性、アラインメント）はすべて、プラットフォーム決定論を前提としています。本システムは、3 つの大陸に展開された 99,000 行の Rust によって、AI の信頼が「算術」の問題であることを示します。
信頼できる人工知能の基礎について
arXiv cs.AI / 2026/3/27
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要点
- 本論文は、プラットフォーム決定論的な推論（platform-deterministic inference）が、信頼できるAIを実現するために必要かつ十分であると主張し、この主張を「決定論テーゼ（Determinism Thesis）」として形式化する。
- 非決定性のコストを測る指標として「信頼エントロピー（trust entropy）」を導入し、検証失敗確率とエントロピーの間の正確な関係式を導出する（検証失敗確率＝1 − 2^{-H_T}）。
- 著者らは「決定論-検証の崩壊（Determinism-Verification Collapse）」を主張し、決定論が成り立つとき検証はO(1)のハッシュ比較に還元できる一方、非決定論では検証者にとって手に負えない（tractableでない）メンバーシップ問題が生じると述べる。
- 標準的なIEEE 754の浮動小数点演算が決定論を破ることを示し、ARMとx86でビット単位で同一の出力を生成する純粋な整数推論エンジンを提案する。
- 報告されている異なるアーキテクチャ間および地理的に分散したテスト（オンチェーンのアテステーションを含む）では、整数エンジンは最大6.7Bパラメータのモデルに対してハッシュ不一致がゼロであったとされる。これにより、AIの信頼は最終的に算術レベルの決定論に依存すると結論づける。
