AIシステムが普及すると、小さな誤りがネットワーク全体にわたってより大きな問題に積み重なる傾向があります。複数のモデルに対して出力をクロス検証する検証層はこれを解決できます。異なるモデルに応答を通し、その結果を構築することで、未検証のAIデータではなく、より明確で信頼性の高い信号を得ることができます。このアプローチにより、分散型システムにおけるAIの信頼性についての考え方が変わります。