폴리마켓 예후 예측 지표 조작 사건에 비추어 본 AI 예후 예측 지표의 가치

저자: DeepSafe Research

2025년 3월 25일, 폴리마켓이 예언적 기계 조작 공격을 받았다는 뉴스 기사가 많은 주목을 받았습니다. 3월 25일 전야에 플랫폼에서 "우크라이나가 4월까지 트럼프와 광물 계약을 체결할지"에 대한 베팅이 진행되어 약 700만 달러의 베팅이 몰렸습니다. 그러나 광물 계약은 체결되지 않았고, 한 고래가 폴리마켓의 UMA 예측 기계에 대한 접근 권한을 조작하여 광물 계약이 체결된 것으로 계약이 결정되어 많은 사람들이 손실을 입었습니다. 이 이야기는 여론의 주목을 받으며 많은 논쟁의 대상이 되었습니다.

< span leaf="">예언 기계 조작 공격의 전형적인 사례로, UMA의 예언 기계는 보유자가 실제 이벤트의 결과에 투표할 수 있으며, 더 많은 토큰이 투표에 참여하면 "예"가 더 많으면 예언 기계는 이벤트가 발생했다고 결정합니다. 막대한 양의 UMA 토큰을 보유하고 있는 고래는 3월 25일 여러 주소를 통해 총 약 500만 개의 UMA 토큰을 떨어뜨려 흑과 백의 역전인 "예" 결과가 통과되도록 했습니다.

폴리마켓이 비슷한 상황을 겪은 것이 이번이 처음은 아니라는 점에 주목할 필요가 있습니다. PolyMarket의 첫 번째 유사한 예측지표 조작 사례는,예전에 베네수엘라의 차기 대통령을 에드문도 곤살레스로 잘못 판단하고 이더리움 ETF가 우크라이나 광물 거래의 결과에 베팅하는 문제가 가장 큰 영향을 미쳤습니다.

광물 거래 오판 사건의 여파로 이해관계자들의 항의가 이어지자 폴리마켓 관계자는 디스코드에서 해당 사건의 원인이 따라서 폴리마켓의 시스템 기술적 오류로 인한 것이 아니며, 피해를 입은 사용자에게 환불하지 않고 UMA 팀과 협력하여 메커니즘 설계를 최적화하고 바람 제어를 강화하겠다고만 약속했습니다. 이러한 대응은 많은 사람들에게 '행동하지 않은 것'으로 인식되었으며, UMA의 신뢰성에 대한 의구심을 불러일으켰습니다. UMA는 주로 모든 유형의 오프체인 이벤트에 대한 결과를 푸시하는 데 사용되며, 그 중 상당수는 앞서 언급한 광물 계약의 체결 여부와 같이 정량화할 수 없고 특성화할 수밖에 없는 실제 이벤트입니다. . 이러한 복잡한 이벤트를 판단하기 위해서는 신뢰할 수 있는 정보원이 필요할 뿐만 아니라 그 내용과 이유를 이해해야 하는데, 이는 기존의 예측 기계로는 분명히 불가능하며, UMA는 사람의 개입을 통해 복잡한 이벤트를 직접 판단하는데, 이는 간단하고 잔인한 방법으로 효과적이지만 오해의 여지가 많이 있습니다.

현재 스토리 프로토콜, 폴리마켓, Across, 스냅샷, 셜록 및 기타 많은 대형 프로젝트 당사자들이 모두... 거버넌스 공격으로 인해 다시 한 번 중요한 데이터 소스로서 UMA 예언 머신을 잃게 되었으며, 이로 인한 손실은 사소하지 않을 것입니다. 하지만 기술적 수단으로 UMA 문제를 해결하려면 어떻게 해야 할까요?

< span leaf="">일각에서는 악의적 투표자에 대한 중앙선거관리위원회의 처벌이 너무 가볍다며 처벌을 강화하면 악의적 투표를 막을 수 있다고 주장하지만, 이는 이른바 '처벌자'에게 권한을 이양하는 것으로, 앞선 글의 투표 베팅보다 처벌 과정이 더 집중될 수 있다. 이는 본질적으로 호랑이를 늑대로부터 유인하는 방법입니다.

현실 세계에서는 지방 정부와 중앙 정부 간의 권력 균형과 악에 대한 처벌 메커니즘이 여전히 부실하고 부패와 그늘이 가득한 웹3에서는 '인간의 룰'이 작동할 것을 기대할 수 없습니다. 인간의 법칙에 의존하여 인간의 법칙 자체의 문제를 해결하는 것은 쉽게 '자승자박'으로 이어질 수 있습니다. 합리적인 기술적 수단을 통해서만 올바른 방법을 찾을 수 있습니다.

이 글에서는 딥세이프 리서치에서 UMA의 예측 머신의 컨트랙트 코드를 분석했습니다. 컨트랙트 코드를 분석하고, 관련 문서와 함께 그 문제점을 제시합니다. 동시에 대규모 언어 모델을 사용하여 현실의 복잡한 이벤트를 판단하는 딥세이프의 기존 기술에 AI 에이전트를 결합한 솔루션을 구상했습니다. .

우리는 낙관적/도전적 모델링과 AI 에이전트의 성능을 결합하는 것만으로도 차세대 지능형 예후 예측기를 구축할 수 있다고 믿으며, 이러한 검증 능력과 오프체인 메시지를 검증하고 푸시할 수 있는 이 기능이 성공적으로 도입된다면, 스마트 컨트랙트와 오프체인 세계 간의 효율적인 상호작용을 통해 전례 없는 시나리오와 광범위한 시장을 개척할 가능성이 매우 높습니다.

UMA 낙관적 예언 머신의 워크플로 및 코드 분석

지능형 예후 예측기를 구현하는 아이디어를 더 잘 이해하기 위해 UMA 예후 예측기에 대한 심층적인 논의부터 시작하겠습니다. UMA의 전체 이름유니버설 마켓 접근이름으로 정의되는 . span>낙관적 오라클" 예언 머신 서비스는 세계 최초의 서비스입니다. strong>DAPP에 임의의 이벤트에 대한 데이터를 제공합니다. 간단한 근거는 다음과 같습니다.

다음 경우 UMA가 트럼프의 대통령 당선 여부를 결정하도록 하려면 질문/요청을 게시하고 그 대가로 상품을 제공한 후 '주장자/제안자'와 '도전자'가 질문에 대한 답변에 대해 이의를 제기할 수 있습니다.

UMA는 DVM이라는 중재 모듈을 설정하여 주장자/제안자가 답변을 게시하고 도전자가 이에 이의를 제기하면 투표를 통해 누가 옳고 그른지 판단하는 방식으로 진행됩니다. 옳고 그름. 투표에서 주장자가 악하다고 결정되면 시스템은 그를 처벌하고 도전자에게 보상을 주며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 올바르게 투표한 사람들도 보상을 받습니다.

< span leaf="">(UMA 옵티미스틱 프로포저 V3의 도식적 워크플로)

위 모델에서의 옵티미스틱 프로포저 주장자/제안자가 정직하다고 가정하고 그렇지 않은 경우 처벌하는 이 모델을 "낙관적 예측 머신"이라고 합니다. 위의 그림은 다양한 온라인 자료에서 주로 언급되는 버전인 낙관적 예언자 V3의 워크플로우를 보여줍니다.

현재PolyMarket은 훨씬 더 큰 버전의 PolyMarket을 기반으로 합니다. PolyMarket은 이전 버전의 옵티미스틱 오라클(OO) V2를 사용합니다. OOV2와 OOV3의 일반적인 원칙은 동일하지만 구현 세부 사항에는 많은 차이점이 있습니다. 폴리마켓은 OOV2를 사용하므로 아래에서는 V2의 구현 세부 사항에 중점을 두고 설명하겠습니다.

OOV2에서는 예측 머신에 질문에 대한 답변을 요청하려면 관련 파라미터와 함께 requestPrice() 함수를 호출하면 됩니다. 질문이 게시된 후 타사 제안자에게 답변을 요청하고 챌린지 기간을 입력합니다. 이의 제기 기간이 이의 제기 없이 종료되면 기본적으로 제안자의 답변이 정답이 됩니다.

V3에서는 질문을 올린 사람이 제안자 역할도 수행하며 질문과 답변을 동시에 전송합니다. 질문과 답변은 챌린지 기간에 바로 질문과 답변이 동시에 발송됩니다.

< span leaf="">앞에서도 언급했듯이,OOV2에서는 사용자가 먼저 requsetPrice() 함수를 호출하여 문제에 대한 정보를 제공해야 하는데, 이는 가장< 중요한 매개변수에는 식별자 및 보조 데이터가 포함됩니다.

identifier는 질문의 유형을 선언하는 데 사용되며, 일반적인 이진 질문의 경우 "YES_OR_NO_QUERY "로 식별할 수 있으며, 정량적 데이터 유형 질문의 경우 다른 식별자로 식별할 수 있습니다. 보조 데이터의 보조 정보는 "트럼프가 2024년에 미국 대통령으로 선출될 것인가?"와 같이 자연어로 질문을 자세히 설명합니다.

식별자 및 보조 정보 외에도 질문을 제출할 때 타임스탬프, 지불하고자 하는 보상 토큰, 보상 금액 등을 선언해야 하며, 이는 모두 예측 머신 계약에 함께 제출되는 매개변수입니다.

< strong>OOV2 컨트랙트는 위 데이터를 수신하면 _getId() 함수를 호출하여 "질문자의 주소, 식별자, 보조 정보, 타임스탬프"의 네 가지 파라미터로 해시값을 계산하고 이를 체인에 질문의 ID로 기록하게 됩니다. 번호로 변경하여 체인에 기록합니다.

그 후 컨트랙트는 RequestPrice라는 이벤트를 던져 체인 아래쪽의 리스너들에게 누군가 새로운 발행 요청을 게시했음을 알립니다. 현재 답변을 기다리는 이러한 질문을 표시하는 공식 UMA 프런트엔드 UI도 함께 제공되고 있습니다.

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제안자가 답변 제출

질문이 게시되었으나 아무도 답변을 제공하지 않은 경우< span text="">인 경우 누구나는 proposePriceFor() 또는 proposePrice() 함수를 호출하여 해당 질문 ID 번호에 따라 체인에 저장되는 답변을 제공할 수 있습니다.

답변 제안자는 보증금을 내야 하며, 질문은 첫 번째 제안자로부터만 답변을 받은 후 즉시 질문이 제안됨 상태로 변경됩니다. 한 단계 뒤처진 다른 제안자는 답변이 거부됩니다.

< span leaf="">그 후 OOV2 컨트랙트는 제안자가 질문에 대한 답변을 제출했음을 외부에 알리는 ProposePrice라는 온체인 이벤트를 던집니다. 그런 다음 공식 UMA UI는 "확인" 섹션에 질문을 제출하여 질문의 세부 사항을 공개하고 커뮤니티 구성원이 답변을 확인하도록 초대합니다.

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"를 사용하는 OOV2와 달리 " 누구나 답변을 제출할 수 있고", "누구나 이의를 제기할 수 있는" 권한 없는 시스템을 사용했던 OOV2와 달리, OOV3에는 에스컬레이션 관리자 모듈이 추가되었습니다. 관리자 모듈을 추가하여 프로젝트 당사자가 화이트리스트를 미리 설정하고 라이선싱으로 전환할 수 있습니다.

질문 답변

OOV2의 작업 포장을 풀어 보겠습니다. 프로세스를 풀어보겠습니다. 질문에 대한 답변에 동의하지 않는 사람이 있으면 disputePriceFor() 함수를 호출하여 이의 제기를 시작하면 해당 질문이 이의 제기 상태(이의 제기됨)로 전환됩니다. 도전자는 증거금을 내야 하며, 나중에 투표 판정에서 도전자에게 잘못이 있다고 판단되면 도전자에게 페널티가 부과됩니다.

문제는 한 번만 도전할 수 있으므로 첫 번째 도전자의 행동만 성공할 수 있다는 점에 유의하세요.

< span leaf="">그 후 계약은 분쟁이 발생한 문제를 DVM 중재 모듈에 넘겨 요청가격()이라는 함수를 호출하여 VotingV2에도 호출을 전송합니다. 라는 함수를 호출하여 DVM 모듈의 메인 컨트랙트에 이슈 정보를 전달하여 투표 판정 프로세스를 시작합니다.

DVM 중재 모듈이 포함된"커밋-공개" 프라이버시 투표

투표V2 컨트랙트는 투표 심사를 기다리는 이슈를 PendingPriceRequsetIds 큐에 삽입한 다음, 투표할 새 이슈가 있음을 외부에 알리는 이벤트를 던집니다. 그러면 공식 UMA UI는 해당 질문에 대한 답변에 의문이 제기되어 투표가 필요하다는 것을 외부 세계에 공개적으로 알립니다.

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UMA의 공식 요건에 따르면, 유권자는 먼저 UMA 토큰을 서약해야 합니다. 그리고 나서 투표를 통해 문제를 해결해야 합니다. UMA 서약의 APY는 현재 약 20%로 가장 높으며, UMA는 계속해서 추가 토큰을 발행하여 APY를 높게 유지하고 사용자의 토큰 서약과 투표를 유도할 것입니다.

서약자의 투표 불참을 방지하기 위해, 서약자가 투표하지 않을 경우 한 문제당 서약한 토큰의 0.1%를 몰수하고, 최종 답과 일치하지 않을 경우 서약한 토큰의 0.1%(기존 0.1%)도 몰수합니다. 0.1%(기존 0.05%, 2024년 하반기에 페널티가 0.1%로 상향 조정됨).

그리고 사람들이 의도적으로 누군가의 투표 선호도에 영향을 미치는 것을 방지하기 위해, UMA는 " Commit-Reveal" 2단계 개인정보 보호 투표 시스템을 사용합니다. 커밋 단계에서는 투표자가 자신의 투표 의도를 밝히지 않고 해시를 체인에 제출합니다. 이전에 제출한 해시와 연관되어 있음을 증명하는 정보입니다.

즉, 투표할 때 다른 사람의 투표를 직접 볼 수 없고 투표 기간이 끝난 후에만 볼 수 있습니다.

UMA 코드에 따르면,커밋 단계에서 유권자는 commitVote() 함수를 통해 해시를 체인에 업로드해야 하며,이 해시는 keccak256 알고리즘을 통해 오프체인에서 생성되며 입력에는 다음이 포함됩니다. 가격이라는 매개변수가 포함되며, 이는 사용자가 정답이라고 생각하는 질문에 대한 답입니다.

이원 정성 시나리오에서 가격은 참/거짓 가능성을 가질 수 있지만 사료 가격과 같은 시나리오에서 가격은 숫자가 될 수 있습니다.

또한, 해시 값을 생성하는 입력에는 체인화된 난수 솔트가 포함되어 있어 누군가가 해시 값을 관찰한 다음 해시값을 관찰한 다음 생성 알고리즘에 따라 입력을 역전파하는 것을 방지합니다.다른 사람이 커밋 단계에서 입력을 유추할 수 없는 한, 그들은 여러분의 PRICE가 무엇인지 알 수 없습니다.

< strong>이후 공개 단계에서 유권자는 투표 정보 가격이 포함된 해시 생성에 사용되는 입력을 제공하기 위해 revealVote 함수()를 호출해야 합니다.< span leaf="">컨트랙트는 입력값이 앞서 제출한 해시와 일치하는지 확인합니다. 유효성 검사를 통과하면 투표가 집계됩니다.

< strong>공개 창이 닫히면 카운팅이 자동으로 종료되며,그렇다면 당연히 전체 워크플로도 거의 끝나가고 있는 것입니다. 그러나 EVM 시스템 내의 스마트 컨트랙트는 작업을 시작할 수 없으며, 외부에서 컨트랙트를 호출해야만 작업을 시작할 수 있으므로 종료 단계에서는 누군가 settle() 및 settleAndGetPrice() 함수를 호출해야 한다는 점에 유의하세요. (해결됨)(해결됨)< span leaf="">상태를 반환하고, 질문에 대한 답변은 함수 호출자에게 다시 전달됩니다.

물론 정산 전에 스마트 컨트랙트는 체인 상의 투표 집계에 따라 정답이 무엇인지 결정합니다. 앞서 언급했듯이 투표자는 투표 판정 단계에서 사용자 정의된 PRICE를 제출합니다. 스마트 콘트랙트는 어떤 가격이 가장 많은 표를 받았는지 계산한 다음 해당 가격을 정답으로 사용합니다.

그리고 투표의 구체적인 집계와 관련해서는 투표 참가자들이 서약한 토큰의 양을 단순히 계산합니다< span text="">,1 UMA 토큰은 1표로 계산되며, 이를 위해서는 충분한 수의 투표가 수집되어야 합니다(현재 기본 조건은 총 참여 투표 수가 500만 개 이상이고, 서약한 상태의 UMA 중 65% 이상이 동일한 답변에 찬성해야 작동하는 것입니다).

그 후 컨트랙트는 투표 결과에 따라 제안자/반론자 및 투표자에게 보상 또는 불이익을 줄 수 있으며, 이를 위해서는 누군가 업데이트트랙커() 함수를 호출해야 하며, 일반적으로 이 작업을 트리거하는 전용 키퍼 노드가 있습니다.

< span leaf="">또, 제안자에게 이의를 제기하는 사람이 없는 경우 투표 심사를 진행할 필요가 없으며, 질문 게시부터 답변 확정까지 모든 과정을 투표V2 계약의 개입 없이 OOV2 계약이 자체적으로 처리할 수 있도록 설계한 것이 UMA의 단순화 설계입니다.

UMA의 문제점은 무엇인가요?

1. UMA의 보안 모델은 공식적인 미사여구에 부합하지 않습니다

1. style="text-align: left;">UMA 백서 및 미디엄 문서에서 UMA 관계자는 보안 전제는 다음과 같이 주장했습니다. 는 악을 행하는 데 드는 비용과 악을 행하는 데 따른 이익이라고 설명하며 다음과 같은 예를 제시합니다.

투표 조작 공격으로 인한 총 이익이 1억 달러라고 가정할 때, 51%의 투표를 확보하는 데 드는 비용은 시간이 지나도 1억 달러 이상으로 유지되어야 안전합니다. 그러나 현실을 보면 UMA 토큰은 40달러 이상으로 정점을 찍은 반면, 현재 코인 가격은 1.3달러에 불과해 95% 이상 하락한 상태이며,프로젝트 측이 효과적인 방어를 수행하지 않은 것이 분명합니다.

둘째, UMA의 부정 투표에 대한 벌금이 너무 낮기 때문에(현재 벌금은 0.1%에 불과) 유권자가 잘못된 결과를 제출하는 것은 언제나 가능합니다. 공격이 성공하면 나중에 코인을 판매할 수 있으므로 실제 악의 비용은 앞서 언급한 보안 모델을 따르지 않습니다.

이론적으로 공격자는 코인을 직접 구매하지 않고도 임대와 같은 방식으로 유권자를 모집할 수 있습니다(비트코인이 채굴자에게 뇌물을 주거나 임대하여 51% 공격을 시작한 것과 유사함). 코인을 구매하고, 슈퍼 50% 담보 토큰을 획득하는 데 드는 비용은 UMA의 공식 추정치보다 훨씬 낮아야 합니다.

또한, 2025년 5월 데이터를 기준으로 UMA는 공식적으로 투표 임계치를 65%로 올렸으며, 그보다 적은 수의 2400만 토큰으로 약 1560만 개의 토큰을 통제하는 공격자는 예언 기계를 조작할 수 있으며, 현재 UMA 단가인 1.3으로 계산하면 이 토큰은 약 2000만 달러의 가치가 있습니다.

그리고 자체 홍보용 UMA 웹사이트에 따르면,. "">UMA 예언 기계가 여러 플랫폼에서 액세스하는 총 14억 달러 이상의 자산을 고려할 때, 악의 잠재적 이익이 악의 비용보다 훨씬 더 크다는 것은 분명합니다.

2. UMA의 개인정보 보호 투표는 효과가 제한적입니다

UMA의 "커밋-공개 2단계 프라이버시 투표"는 Gitcoin에서 Austin Thomas Griffith라는 사람이 제안한 아이디어를 복사한 것입니다. 투표를 암호화하고 투표가 끝나면 암호를 해독하는 이 방식은 개인정보를 보호하지만, UMA는 과소투표를 방지하기 위해 "롤" 메커니즘을 추가했습니다.

이번 라운드에서 수집된 투표 수가 충분하지 않으면 다른 투표 라운드가 추가되고 새로운 투표자는 이전 라운드에서 해독된 결과를 볼 수 있게 됩니다. 여기서 장난을 칠 여지가 분명히 있습니다.

현재 약속된 UMA가 총 2천만 개라고 가정하고, 1천만 표를 얻은 답변이 (1), (2), (3)으로 최종 확정되는 시나리오를 상상해 볼 수 있습니다. 공약 UMA 1개는 1표), 질문은 "머스크는 2025년에 암살당할 것인가"입니다.

1차 투표 종료 시 찬성 800만 표, 반대 800만 표가 나왔으며, 이 시점에서 어떤 답변도 1000만 표 기준을 충족하지 못해 자동으로 2차 투표로 넘어가게 되었습니다. 투표로 넘어갑니다. 이 시점에서 나머지 400만 표가 고래에 의해 통제된다면, 고래는 사실에 대한 존중이 아니라 사심에 따라 어떤 답안에도 투표할 수 있습니다.

프라이버시 투표는 첫 번째 투표 주기에서 충분한 표가 모일 때만 작동하며, 그렇지 않은 경우 프라이버시를 보호할 수 없다는 것은 분명합니다.

또한, 1차 투표 기간 동안 체인에서 누군가의 의도를 관찰할 수는 없지만, 조작자가 소셜 미디어를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 특정 결과를 위해 많은 수의 토큰을 투표한다고 발표하거나, 커뮤니티의 감정적 수준에서 불길을 부채질하거나, 다른 거물급 플레이어와 사적으로 공모할 수 있습니다.

우크라이나 광산 계약 베팅 사건에서 언론에서는 5백만 UMA(약속된 국가 UMA의 약 25%)로 최종 답을 결정한 고래가 borntoolate라고 널리 추정되었지만, 실제로는 고래라는 이름의 고래가 최종 답을 결정한 것으로 나타났습니다. 25퍼센트)로 최종 답을 결정한 것은 사실 사적인 음모가 있었을 수 있습니다. 따라서 UMA에 대한 프라이버시 투표는 문제의 근본 원인이 아닌 증상을 치료하는 것으로, 악에 대한 효율적이지 않습니다.

악의적인 유권자를 처벌하기 위해 공무원이 개입하는 것이 허용된다면, 그들은 점점 더 깊은 소용돌이에 빠져들게 될 것입니다. 이 글의 서두에서 우리는 악의적 인 유권자를 처벌하기 위해 수동 개입의 형태가 인간의 규칙을 사용하여 많은 출처와 권력 분배 딜레마가 관련된 인간의 규칙 문제를 해결하는 것이며 결국에는 포기하는 것이 낫다는 점을 지적했습니다.

솔루션: 인간을 AI 에이전트로 대체

상기의 문제점에 대응하기 위해 업계에서는 예측 기계 판정 업무를 수행할 AI 에이전트를 도입하여 인간 투표 거버넌스에 대한 의존도를 낮추는 방안을 구상하기 시작했습니다. 그러나 AI 에이전트의 가장 큰 단점은 환각에 취약하다는 점입니다.체인링크의 공식 테스트 결과에 따르면, GPT-4o를 사용한 AI 예측 기계는 복잡한 정치 이벤트를 판단할 때 약 84%의 정답률을 보였습니다.< 아직은 매우 높은 정확도를 달성하지 못했습니다. 이 값은 대규모 모델 반복을 통해 개선되지만 여전히 오류가 발생할 수 있습니다.

< span leaf="">응답으로,DeepSafe< span text="">팀은 탈중앙화 인증을 사용하여에 사용할 수 있다고 믿습니다. span text="">개별 AI 에이전트 오류를 방지합니다. < span text="">DeepSafe의 기존 탈중앙화 검증 네트워크인 CRVA와 함께 각 CRVA 노드를 대규모 AI 모델의 일반적인 심층 검색 기능과 결합할 수 있습니다.

예를 들어, CRVA1 노드는 deepseek과 통합되고 CRVA2 노드는 chatgpt와 통합되며 CRVA3 노드는 grok과 통합되므로 각각의 CRVA 노드는 독립적인 AI 에이전트가 되며, 최종적으로 각 AI 에이전트가 제출한 질문에 대한 답변의 가중 평균을 분산 검증의 결과로 산출합니다.

< span leaf="">특히 CRVA 네트워크는 암호화된 추첨 알고리즘을 통해 여러 노드 구성 요소에서 제안자 그룹을 무작위로 선택하며, 이러한 제안자는 결과를 제출할 때 충분한 추론 과정, 맥락 및 중간 증거를 제공해야 하는데 이를 '검증 가능한 추론 경로'라고 합니다. "이 정보를 바탕으로 CRVA 네트워크의 다른 노드는 로컬 AI 모델을 호출하여 추론 과정을 스스로 검토할 수 있습니다. 마지막으로 모든 노드가 제안자가 제시한 답변에 서명함으로써 탈중앙화된 검증을 달성할 수 있습니다.

(CRVA 소개 자료: 유니비티 동결 사건으로 본 신뢰 없는 호스팅) 중요성)

또한, 우리는 또한 는 앞서 언급한 UMA 예언 기계의 설계를 통합할 수 있는데, 사람들이 정상적인 상황에서 투표하고 CRVA가 개입하지 않지만 누군가 결과가 조작되었다고 믿는 경우 AI와 CRVA가 개입하여 결과를 확인하고 잘못된 유권자에게 무거운 불이익을 줄 수 있습니다.

AI의 판단과 거액의 벌금 가능성을 두려워한 유권자는 다시 오답에 투표하는 것을 두려워해야 합니다. 중앙집권적 악의 위험은 CRVA 네트워크 자체가 고도로 탈중앙화되어 있고 인간 거버넌스보다 중립적이라는 사실로 인해 상당 부분 상쇄될 수 있습니다.