Modellsubstitution in LLM-APIs ist ein dokumentiertes Problem. Forschung: "Bekommen Sie, wofür Sie bezahlen? Prüfung der Modellsubstitution in LLM-APIs" Ergebnis: Anbieter haben finanzielle Anreize, teure Modelle heimlich gegen günstigere auszutauschen. Nutzer haben keine Möglichkeit zu überprüfen, was tatsächlich läuft. Brave hat dies gerade mit kryptographisch verifizierbarem AI gelöst. Die Implementierung: @brave Leo verwendet jetzt @near_ai @nvidia Trusted Execution Environments für nachweisbare Privatsphäre und Modelltransparenz. Dies sind hardwaregestützte kryptographische Garantien. DIE ARCHITEKTUR: TEE-fähige Nvidia GPUs schaffen hardware-isolierte sichere Enklaven mit vollständiger Verschlüsselung von Daten und Code während der Inferenz. Kryptographische Attestierungsberichte enthalten Modell-Hashes und Ausführungscode-Hashes. Remote-Attestierung verifiziert, dass ein echtes Nvidia TEE unmodifizierten Open-Source-Code ausführt. DIE GARANTIEN: - Vertraulichkeit: Selbst ein vollständig kompromittiertes Betriebssystem kann nicht auf den TEE-Speicher zugreifen (hardwarebasierte Isolation) - Integrität: Kryptographischer Nachweis des genauen Modells und Codes, der ausgeführt wird - Überprüfbarkeit: Open-Source-Kette vom Code zur Hardwareattestierung DIE ÜBERPRÜFUNGSKETTE: Nutzer wählt Modell → @brave validiert @near_ai kryptographische Attestierung → bestätigt @nvidia TEE-Hardware → beweist, dass DeepSeek V3.1 unmodifiziert läuft → grünes ✅ Abzeichen angezeigt Dies beseitigt drei kritische Probleme: (1) Privacy-Washing: Mathematik über Marketing. Kryptographische Nachweise ersetzen Datenschutzrichtlinien. (2) Modellsubstitution: Hardwaregestützter Nachweis, dass Sie das Modell erhalten, das Sie ausgewählt/bezahlt haben. (3) Vertrauensanforderungen: Hardwaregarantien ersetzen rechtliche Vereinbarungen. VERGLEICH ZU APPLE PRIVATE CLOUD COMPUTE: Ähnlicher TEE-Ansatz, unterschiedliche Philosophie:...