Anthropic lar Claude bygge kryptografi som kan avsløre om du får modellen du betaler for

Anthropic har publisert FlashProve, et åpent forskningssystem som lar en KI-leverandør bevise hvilken modell som faktisk svarte på en forespørsel, uten å vise fram modellvektene. Ifølge Anthropic har Claude selv stått for vesentlige forbedringer i kryptografien. Forskningsinnlegget er datert 2. november, og selskapet delte det på X 3. november klokka 20.54 norsk tid.

Problemet systemet skal løse, er enkelt å forstå. Når en bedrift sender en forespørsel til en KI-modell, kan den i dag ikke kontrollere at svaret kom fra modellen den betaler for. Anthropic nevner selv eksemplet med en rutingtjeneste som i det skjulte bytter til en billigere modell for å spare kostnader, og en angriper som manipulerer svarstrømmen.

Slik virker beviset

FlashProve bygger på en type kryptografisk bevis som kalles zkSNARK. Leverandøren publiserer først et kort fingeravtrykk av modellvektene, en såkalt forpliktelse. For hvert svar lager leverandørens GPU et bevis på at akkurat de vektene, kjørt på akkurat denne forespørselen, gir akkurat disse ordene.

Mottakeren kan sjekke beviset på en vanlig prosessor uten tilgang til vektene. Beviset avslører ifølge Anthropic ingenting om vektene, men modellarkitekturen skjules ikke.

Anthropic har testet systemet på Metas åpne modell Llama 4 Maverick, med 400 milliarder parametere i 4-bits versjon. Én Nvidia H100 lager bevis med rundt 110 tokens i sekundet. Hvert bevis er på omtrent 19 MB for en forespørsel på 1 024 tokens. Kontrollen tar 17 sekunder på 24 prosessortråder. Den første forpliktelsen tar rundt 39 minutter å lage og holder for om lag 16 millioner forespørsler.

Fra timer til sekunder

Prisen er regnekraft. Å lage beviset krever 70 til 95 ganger så mye GPU-tid som å kjøre selve modellen i det åpne inferensverktøyet vLLM, ifølge Anthropics egne målinger.

Likevel er spranget stort. Det eneste tidligere beviset for samme modell som Anthropic kjenner til, VerInf, brukte 14,3 timer på 1 000 tokens. Beviset var på 93,6 GB og tok nesten et døgn å kontrollere. Selskapet Attestable oppgir 53 til 77 tokens i sekundet for en mindre modell, men har ifølge Anthropic ikke sluppet åpen kode.

Anthropic skriver at Claude fant nye måter å bruke etablerte verktøy fra kryptografi- og sikkerhetslitteraturen på. Fordi Claude ofte tar beslutninger som er vanskelige å etterprøve, har teamet lagt ved formelle bevis i verktøyet Lean for de viktigste sikkerhetsegenskapene. Kode, Lean-bevis og dokumentasjon er lagt ut under Apache 2.0-lisensen.

Hva betyr dette for norske virksomheter

Anthropic beskriver fire bruksområder. Uavhengige evaluatorer kan kontrollere at modellen de tester, er den som faktisk kjøres. Kunder kan kontrollere at en mellomtjeneste leverer modellen de har betalt for. En leverandør kan oppdage at noen har tuklet med en server. Og en regulator kan kreve bevis for at bare godkjente modeller er i drift.

For virksomheter som kjøper KI gjennom mellomledd, er poenget konkret. I dag må dere stole på leverandørens ord om hvilken modell som svarer. Et slikt bevis vil gjøre det mulig å kreve dokumentasjon i stedet for tillit, både i kontrakter og ved revisjon.

Men dette er ikke et produkt. Anthropic kaller det en forskningsprototype og deler den for at andre skal bygge videre. Kodelageret på GitHub er merket som ikke vedlikeholdt. Forskningsinnlegget sier ingenting om at Claude-kunder vil få slike bevis, og heller ikke om pris eller tidsplan.

Begrensningene

Anthropic lister selv opp flere hull. Systemet håndterer bare kontekster på opptil 1 024 tokens, langt kortere enn vanlige samtaler. Beviset gjelder en heltallsversjon av modellen med såkalt grådig dekoding, ikke vanlig drift med tilfeldig utvalg av ord. Det forutsetter en arkitektur av typen «mixture of experts».

Den raske C++-kontrolløren og GPU-koden er testet, men ikke formelt bevist korrekte. Angrep som måler hvor lang tid bevisene tar å lage, holder Anthropic utenfor denne versjonen.

Anthropic skriver også at selskapets eget mål om en prototype for å verifisere egen inferenstrafikk innen 30. september 2026 ble nådd gjennom et annet prosjekt, som signerer trafikken og regner den ut på nytt på en betrodd server. FlashProve er en annen vei mot det samme.

Kilder og medier

• Anthropic: Progress on provable inference for large language models (datert 2. november 2026)
• Anthropic på X: kunngjøring av FlashProve (3. november 2026 kl. 20.54 norsk tid)
• FlashProve-kodelageret på GitHub

Illustrasjon: KI-generert med Grok Bot / hogby.ai