系统设计、验证理论、AI 系统·
每个通信系统都有一个极限。挑战在于识别这个极限是什么，并在其范围内有效地工作。
在现代计算中，我们经常遇到「可验证性极限」——验证变得比生成困难得多的点。这一原则影响着从加密系统到 AI 推理再到分布式共识的所有内容。
验证的不对称性
考虑一个简单的例子：大数分解。将两个大质数相乘相对容易，但将它们的乘积分解回原来的质数却需要大量计算。这种不对称性构成了 RSA 加密的基础。
同样的模式出现在许多领域：
- 加密谜题：容易验证解决方案，但难以找到
- 数学证明：检查比发现更容易
- 软件错误：复现比定位更容易
- 创意作品：批评比创造更容易
验证者的优势
当验证比生成更容易时，验证者获得了显著的优势。他们可以：
- 高效过滤：快速拒绝无效解决方案
- 扩展验证：同时检查多个提案
- 维护质量：在没有深度专业知识的情况下确保标准
- 启用委托：信任他人生成同时保持控制
这创造了我所称的「验证者定律」：在任何验证比生成更容易的系统中，验证者最终将主导生成者。
在 AI 系统中的应用
现代 AI 系统体现了这一原则。大型语言模型可以生成大量文本，但验证质量、准确性和一致性仍然具有挑战性。生成者（AI 系统）变得越来越强大，但验证者（人类和评估系统）正在努力跟上。
这创造了几个重要的动态：
评估差距
随着 AI 能力的增长，我们评估它们的能力滞后了。我们可以比验证其正确性或安全性更快地生成解决方案。
对齐问题
训练 AI 系统需要大规模验证其输出。当验证成为瓶颈时，对齐变得更加困难。
扩展挑战
随着 AI 系统变得更有能力，验证成本呈指数级增长，而生成成本保持相对平稳。
使用可验证性极限
理解可验证性极限有助于我们设计更好的系统：
- 为验证而设计：使验证尽可能简单
- 将生成与验证分离：为每个使用不同的系统
- 投资验证工具：瓶颈决定系统容量
- 拥抱不对称性：战略性地使用验证优势
验证的未来
随着系统变得更加复杂，验证将变得越来越重要。我们需要：
- 更好的验证工具：可以检查复杂输出的自动化系统
- 验证标准：用于评估质量的通用框架
- 验证激励：对良好验证的经济和社会奖励
- 验证透明度：验证如何工作的清晰流程
结论
可验证性极限不是我们系统中的错误——它是信息处理的基本特征。通过识别这个极限并围绕它进行设计，我们可以构建更强大、可扩展和值得信赖的系统。
关键洞察是验证能力，而非生成能力，最终决定系统性能。在一个生成器日益强大的时代，验证者将继承地球。
原文链接：https://alperenkeles.com/posts/verifiability-is-the-limit/