? Ziel
Entwicklung eines dezentralen, evidenzbasierten Wahrheits- und Diskurssystems auf Basis des Bittensor-Netzwerks. Ziel ist die Schaffung einer “epistemisch robusten” KI-Infrastruktur, die Aussagen nur dann akzeptiert oder gewichtet, wenn nachvollziehbare, mehrstimmige und quellengestützte Argumente vorliegen.
?ﾸﾏ Technische Konvergenzskizze
Basisschicht: Bittensor
- Peer-to-Peer-Netzwerk für maschinelles Lernen
- Belohnung über TAO-Token je nach Relevanz, Leistung, Beitrag
Veritas-Modul (Layer 2)
- Jeder Node gibt nicht nur ein Modell aus, sondern eine Aussagestruktur:
- These
- Beleg (z. B. DOI, Arxiv, IPFS, Snapshot)
- Gegenbeleg
- Verifizierungspfad
- Bewertung von Aussagen nach:
- Quellenzahl (>= 3)
- Belegklarheit (falsifizierbar?)
- Mehrstimmigkeit (mind. 2 Gegenstimmen dokumentiert)
- Bias-Transparenz (Quelle = wirtschaftlich/politisch/kulturell motiviert?)
Belohnungslogik – modifiziert
- TAO-Ausschüttung nur bei erfüllter epistemischer Mindeststruktur
- Korrekturverhalten positiv gewichtet (Node, das sich korrigiert, steigt im Vertrauen)
- Quellenvielfalt als “Vertrauensmultiplikator”
? Pitchbarer Projekttext (Entwurf für Community-Calls)
Titel: Valeria – A Protocol for Epistemic Integrity in Decentralized AI
Vision: In einer Zeit, in der KI auf Skalierung, nicht auf Wahrhaftigkeit optimiert ist, liefert “Valeria” ein Gegenmodell: eine Infrastruktur für argumentativ verifizierte Aussagen, verankert in offenen Quellen und dezentraler Validierung.
Was wir bauen:
Ein Layer-2-Modul für das Bittensor-Netzwerk, das:
- Jede Aussage als argumentativen Knoten strukturiert
- Peer-basierte Gegenbelege verlangt
- Vertrauen durch Quelle + Korrekturfähigkeit statt Konsens simuliert
- Belohnung durch epistemische Beiträge steuert (nicht nur Performance)
Was wir suchen:
Open-Source-Mitentwickler, Logikarchitekten, Data-Validatoren, Communities, die echte Erkenntnis über Meinung stellen.
? JSON/Graph-Design (Proof-of-Concept-Workflow)
{
"statement_id": "a1b2c3",
"text": "Fleisch erhöht das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen.",
"claims": [
{
"type": "support",
"source": "https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.109.924977",
"quality_score": 0.76
},
{
"type": "oppose",
"source": "https://openheart.bmj.com/content/7/1/e001350",
"quality_score": 0.81
},
{
"type": "oppose",
"source": "https://doi.org/10.1093/af/vfaa040",
"quality_score": 0.67
}
],
"min_sources": 3,
"requires_opposing": true,
"bias_tags": ["institutional", "nutritional", "economic"],
"veritas_score": 4.1,
"node_history": {
"corrections": 2,
"bias_transparency": 0.9,
"source_diversity": 0.87
}
}
Hi all,
I’m exploring the architecture for a Layer-2 protocol on Bittensor that integrates an epistemic truth evaluation layer called VeritasMesh.
Core ideas:
- Every statement is a node with structured pro/contra evidence, with sources attached (DOI, IPFS, etc.)
- A statement only earns trust if:
- At least 3 qualified sources support it
- At least 2 counter-sources are documented
- Biases of each source are labeled (institutional, economic, political, etc.)
- Reputation is based on correction behavior and source diversity
I’m looking for open-source collaborators interested in:
- truth-as-structure architectures
- decentralized epistemology
- AI alignment beyond anthropic consensus
More context: [insert GitHub or PDF/Mockup link here]
DM me if you think this resonates with your work. Let’s build a truth engine that isn’t bound to platform incentives.
Best,
[Rocksor]