最高スペックの料金を払っているのに、縮小版モデルが使われる――これはかつて大規模モデルのサプライチェーンで最も隠れたグレーゾーンだった。Anthropic はゼロ知識証明の研究者と協力し、FlashProve をオープンソース化した。

検証は3段階：提供前に単一の H100 で約39分をかけ、重みの「指紋」ID を生成して公開する。各会話後に GPU が約19MBの証明を生成する。ユーザーは通常の CPU で cp_verify を実行し、17秒で真偽を判定でき、重みも GPU も不要。基盤となる zkSNARK はリクエストごとに約2000回の sumcheck を行い、安全性はハッシュ BLAKE2 のみに依存する。

AI がコードを書き、Lean が判定者となり、人間は6つの鉄則を守るだけ

難点は計算資源にある。テストには4000億パラメータの Llama 4 Maverick を使用し、4-bit の重みは232GBに達するが、単一の H100 の VRAM はわずか80GB。FlashProve は MoE を利用する――各 token で約170億パラメータだけを活性化し、証明量はこの170億にのみ関係するため、残り95%の計算を省く。ルーティングは指示ベクトルに隠して秘匿する。重みをメモリに置き、分割してストリーミングで GPU に送ることで、巨大なモデルを飲み込める。さらに硬派なのはリポジトリだ。コードの95.2%（約398MB）は Lean 4 の数学的証明であり、114ページの論文と基盤コードのほぼすべてが Claude によるものだ。

人間は AI と6つの安全定義を決めるだけだ――完全性（誤拒否が1兆分の1未満）、知識健全性（偽造確率が2の100乗分の1未満）、ゼロ知識（繰り返し検証しても重みを漏らさない）。膨大な導出を読み切れない中、人間が公理を定め、AI が推論し、数学が最終審査する。これは超知能への安全な契約となる。