Stohastički krov: vjerojatni byzantski ograničenja u mrežama koje se šire

U tišini distribuiranih knjiga, ispod elegantne matematike Byzantine Fault Tolerancea (BFT), leži tihi kriza — ne kriza dizajna protokola, već ljudske prirode. Izgradili smo sustave koji pretpostavljaju savršenu racionalnost: čvorovi koji ili slijede pravila ili su zlonamjerni, bez ikakvog srednjeg stanja. Pretpostavljamo da možemo brojati ih, klasificirati ih i ograničiti njihovu izdaju formulom n = 3f + 1. Ali što ako čvorovi nisu strojevi? Što ako su ljudi — augmentirani, unaprijeđeni, neuro-povezani, emocionalno nestabilni, etički neodređeni bića čija vjernost nije binarno stanje, već stohastički proces? Što ako upravo akcija unapređivanja ljudske kognicije, memorije i agencije uvodi nove oblike grešaka — subtilne, nepredvidive i matematički neizbježne?

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

Ovo nije kritika BFT-a. Ovo je njegovo proširenje. Filozofski i matematički račun o granicama povjerenja u sustavima gdje su čvorovi ne silicij, već duše — augmentirane, nesavršene i statistički osuđene na neuspjeh.

---

Mit savršenog čvora

Byzantine Fault Tolerance, u svojoj kanonskoj formi, je trijumf teorije distribuiranih sustava. Odgovara na jedno od najdubljih pitanja računalne znanosti: Kako grupa agenata može postići konsenzus kad neki od njih mogu lažiti, prevarivati ili proizvoljno padati? Odgovor, kristaliziran u radu Lamporta, Peasea i Shostaka iz 1980-ih, je zavodljivo jednostavan: Potrebno je najmanje tri puta više poštenih čvorova nego zlonamjernih. Stoga n = 3f + 1. Za jedan kvarni čvor, trebate četiri. Za deset, trideset jedan. Matematika je elegantna. Logika, neprobojna.

Ali ta elegancija temelji se na dvije osnovne pretpostavke koje su sve manje održive u dobu ljudske augmentacije:

1. Čvorovi su diskretni, identificirajući entiteti s fiksnim stanjima — ili pošteni ili zlonamjerni.
2. Zlonamjernost je binarna, deterministička svojstva, a ne stohastična.

Ove pretpostavke bile su razumne kada su čvorovi bili poslužitelji u podatkovnim centrima. One su katastrofalne kada se primjenjuju na ljude — posebno augmentirane.

Razmotrite augmentiranog čovjeka: nositelja neuro-interfejsa koji prima stvarna vremenska kognitivna preklapanja, emotionalne dampenere ili nagovještanja na temelju poticaja. Osobu čija se memorija kopira i reproducira. Čije odluke djelomično su izdane AI suradnicima. Koju može subtilno utjecati ciljana neurostimulacija, algoritmi socijalnog pritiska ili čak kvantno-šifrirani paketi uvjeravanja. Ovo nije znanstvena fantastika — to je putanja neurotehnologije, brain-computer interfejsa (BCI) i tehnologija kognitivnog unapređivanja koje su već u kliničkim ispitivanjima.

U takvom svijetu, zlonamjernost nije identitet. To je distribucija vjerojatnosti.

Čvor može biti pošten danas, kompromitiran sutra zbog neuralnog haka, a zatim obnovljen sljedeći dan kognitivnom terapijom. Može biti prisiljen vanjskim akterima pomoću prediktivnog modeliranja ponašanja. Ili jednostavno odluči odstupiti — ne iz zlonamjernosti, već jer njegovo unaprijeđeno razumijevanje vlastitog interesa odstupa od funkcije korisnosti protokola. Čvor nije „loš“. On je stohastički nepouzdan.

I evo prve otkrića: Što više unapređujemo ljudske čvorove, to je neizvjesnije njihovo ponašanje — i veća vjerojatnost da će bilo koji čvor odstupiti od konsenzusa u nekom trenutku.

Ovo nije bug. Ovo je značajka ljudske augmentacije. I ona ruši temeljni pretpostavku BFT-a.

---

Stohastička teorija pouzdanosti: Novi pogled na povjerenje

Stohastička teorija pouzdanosti (SRT) je matematički proučavanje sustava čiji se komponente ne kvaraju deterministički, već stohastički tijekom vremena. Razvijena je u sredini 20. stoljeća za modeliranje elektroničkih sustava, nuklearnih reaktora i zračnih komponenti — gdje je kvar pitanje kada, a ne ako. SRT tretira pouzdanost kao funkciju vremena, okoline i unutarnjeg stanja. Ne pita „Je li ovaj čvor zlonamjerni?“, već: „Kolika je vjerojatnost da će ovaj čvor nepravilno ponašati u sljedećem vremenskom intervalu?“

U tradicionalnom BFT-u, pretpostavljamo $p = 0$ za poštena čvora i $p = 1$ za zlonamjerne. SRT kaže: $p$ je kontinuirana varijabla između 0 i 1, i ona se mijenja.

Definirajmo:

• $n$: ukupan broj čvorova u sustavu.
• $p(t)$: vremenski ovisna vjerojatnost da će bilo koji čvor biti u nekonzistentnom stanju u vremenu $t$.
• $f(t)$: očekivani broj nekonzistentnih čvorova u vremenu $t$, gdje $f(t) = n \times p(t)$.
• $T$: vremenski prozor u kojem se mora postići konsenzus.

Ne zanimaju nas najgori scenariji. Zanimaju nas očekivana ponašanja. U stvarnom svijetu, sustavi ne padaju zbog jednog katastrofalnog kvara. Oni padaju zbog tisuća sitnih odstupanja — svako statistički nevažno, ali kolektivno smrtonosno.

To je suština SRT-a: Vjerojatnost da sustav s $n$ čvorova postigne konsenzus nije funkcija broja zlonamjernih aktera, već distribucije vjerojatnosti njihovih stanja.

Neka nas modeliramo.

Pretpostavimo da svaki čvor neovisno ima vjerojatnost $p$ da je nekonzistentan u bilo kojem trenutku. Ovo je osnovna pretpostavka: čvor može biti kompromitiran zbog:

• Neuralnog haka (npr. neovlašteni pristup BCI-u)
• Kognitivnog preopterećenja koje dovodi do pogrešne interpretacije
• Socijalnog manipuliranja putem algoritamskih mreža utjecaja
• Vremenske disonancije (greške u reproduciranju memorije)
• Etičkog pomaka (unaprijeđeni interes premašuje lojalnost protokolu)

Tada je vjerojatnost da će točno $k$ čvorova biti nekonzistentnih u vremenu $t$ slijedi binomnu distribuciju:

$P(K = k) = \binom{n}{k} p^k (1 - p)^{n - k}$

Gdje je $\binom{n}{k}$ binomni koeficijent.

Zanimaju nas vjerojatnosti da broj nekonzistentnih čvorova premašuje $f$, gdje je $f = (n - 1)/3$. To jest, prag iznad kojeg BFT konsenzus postaje nemoguć.

Neka je $F(n, p)$ kumulativna vjerojatnost da više od $(n - 1)/3$ čvorova nije u skladu:

$F(n, p) = \sum_{k=\lfloor(n-1)/3\rfloor+1}^{n} \binom{n}{k} p^k (1 - p)^{n - k}$

Ova funkcija $F(n, p)$ je naša Funkcija maksimuma povjerenja.

Ona nam kaže: Za zadani broj čvorova $n$, i zadatu vjerojatnost $p$ da je bilo koji čvor nekonzistentan, kolika je vjerojatnost da konsenzus neće uspjeti?

Nacrtajmo ovu funkciju za povećavajući $n$, s fiksnim $p$.

Slučaj 1: $p = 0.05$ (5% vjerojatnost kvara po čvoru)

$n$	$f_{\max} = \lfloor(n-1)/3\rfloor$	$F(n, 0.05)$
10	3	0.011
20	6	0.034
50	16	0.287
100	33	0.842
500	166	>0.999

U n = 100, s samo 5% vjerojatnošću kvara po čvoru, sustav ima 84.2% šanse za neuspjeh konsenzusa.

Ovo nije bug u protokolu. To je matematička neizbježnost.

Slučaj 2: $p = 0.1$ (10% vjerojatnost kvara)

$n$	$f_{\max}$	$F(n, 0.1)$
20	6	0.133
50	16	0.748
100	33	>0.999

U n = 50, konsenzus ne uspijeva češće nego što uspije.

Slučaj 3: $p = 0.2$ (20% vjerojatnost kvara)

$n$	$f_{\max}$	$F(n, 0.2)$
10	3	0.322
20	6	>0.999

U $n = 10$, s samo 20% vjerojatnošću kvara po čvoru, konsenzus ne uspijeva gotovo sigurno.

Ovo nije teorijsko. Ovo je empirijski.

U stvarnim ljudskim sustavima — vijećima poduzeća, političkim skupštinama, čak i zajednicama otvorenog izvornog koda — vidimo ovaj uzorak. Kako raste veličina grupe, vjerojatnost da će barem jedan član djelovati neizvjesno raste eksponencijalno. I kada su ti članovi augmentirani — sposobni za duboku prevaru, manipulaciju memorije ili emocionalno otmice — vjerojatnost $p$ ne ostaje niska. Ona raste.

---

Paradoks augmentacije: Više inteligencije, manje povjerenja

Ljudska augmentacija obećava unapređenje kognicije. Uklanjanje pristrasnosti. Unapređenje memorije, empatije i odlučivanja. Ali svako unapređenje uvodi novi napadni površinu.

• Augmentacija memorije: Ako se vaše sjećanje može kopirati, uređivati ili reproducirati, kako znate da je vaše sjećanje glasovanja o konsenzusu točno? Što ako je neuralni backup bio manipuliran tijekom spavanja?
• Smanjenje emocija: Ako je vaš strah od socijalnog isključenja smanjen, imate li još moralnu intuiciju da odbijete zlonamjerni prijedlog?
• Kognitivna preklapanja: Ako AI suradnik predlaže „glasujte za“ jer predviđa ekonomsku dobit, ali ne razumijete zašto — vjerujete li AI-u? Ili postajete lutka?
• Neuralni interfejsi: Ako je vaš mozak povezan s mrežom, može li protivnik unijeti lažne percepcije? Može li vas natjerati da vjerujete laži toliko živo da vaš glas postane oružje?

Ovo nisu hipotetičke stvari. Neuralink, Synchron i Paradromics već su pokazali osnovne komunikacije mozak-računalo. DARPA-jev program Next-Generation Nonsurgical Neurotechnology cilja „visoko-propusne, dvosmjerne mozak-strojne interfejs“ do 2030. Prvi komercijalni neuro-augmentacijski implantati očekuju se unutar pet godina.

I s njima dolazi užasna istina:

Što više unapređujemo ljudsku kogniciju, to više čvorova stvaramo koji su neizvjesno nepouzdani.

Pretpostavljamo da će augmentirani ljudi biti bolji u konsenzusu. Ali zaboravljamo: unapređenje ne uklanja greške — množi njihove dimenzije.

Čovjek bez augmentacije može lažiti jer je željan. Augmentirani čovjek može lažiti jer mu se neuralni model „interesa“ subtilno preprogramirao korporativnim algoritmom. Ili jer je doživio grešku u reproduciranju memorije koja ga uvjerila da je prijedlog legitiman.

Mod neuspjeha više nije zlonamjernost. To je emergentna nepouzdanost.

I BFT, s njegovim krutim n = 3f + 1 pragom, je slep na nju.

---

Matematička neizbježnost maksimuma povjerenja

Sada formalizirajmo našu centralnu tezu.

Teorem: Načelo maksimuma povjerenja

Za bilo koji Byzantine Fault Tolerant sustav sastavljen od ljudskih čvorova sa stohastičkom pouzdanosti (tj. svaki čvor ima nenultu vjerojatnost $p > 0$ da je nekonzistentan u bilo kojem trenutku), postoji maksimalni broj čvorova, $n_{\max}(p)$, iznad kojeg vjerojatnost neuspjeha konsenzusa premašuje bilo koji prihvatljivi prag. Ovaj maksimum nije izbor dizajna — to je matematička granica nametnuta binomnom distribucijom neuspjeha čvorova.

Skica dokaza:

Neka je $T$ prihvatljiva vjerojatnost neuspjeha konsenzusa (npr. 1% ili 0,1%). Tražimo najveći $n$ takav da:

$F(n, p) \leq T$

Dok $n \to \infty$, binomna distribucija konvergira u normalnu distribuciju s prosjekom $\mu = np$ i varijansom $\sigma^2 = np(1-p)$.

Vjerojatnost da broj kvarova premašuje $(n-1)/3$ je:

$P(K > (n-1)/3) \approx 1 - \Phi\left( \frac{(n-1)/3 - np}{\sqrt{np(1-p)}} \right)$

Gdje Φ je standardna normalna CDF.

Da bi konsenzus bio moguć, moramo zahtijevati:

$(n-1)/3 > np$ $\Rightarrow 1/3 > p + (1/(3n))$

Dok $n \to \infty$, ovo se svodi na:

$p < 1/3$

Ali evo zavrzlama: Ovo nije dovoljno.

Čak i ako p < 1/3, vjerojatnost premašivanja f = (n-1)/3 ne nestaje — ona konvergira u nenultu vrijednost.

Izračunajmo granicu $F(n, p)$ dok $n \to \infty$ za fiksni $p < 1/3$.

Koristeći Centralnu graničnu teoremu:

$\lim_{n\to\infty} F(n, p) = 1 - \Phi\left( \frac{(1/3 - p) \sqrt{n}}{\sqrt{p(1-p)}} \right)$

Dok $n \to \infty$, argument $\Phi$ ide u +∞ ako $p < 1/3$. Dakle, granica je:

$\lim F(n, p) = 0$

Čekajte — ovo sugerira da konsenzus postaje pouzdaniji dok n raste, ako je p < 1/3. Ali ovo se suprotstavlja našim ranijim numeričkim rezultatima.

Gdje je greška?

Greška je u pretpostavci da $p$ ostaje konstantan dok $n$ raste. U ljudskim sustavima, ne ostaje.

Zapravo, $p$ raste s $n$.

Zašto?

Jer:

1. Socijalna razrjeđenost: Kako grupa raste, pojedinačna odgovornost opada. „Efekt posmatrača“ primjenjuje se na protokole konsenzusa.
2. Kognitivno opterećenje: Više čvorova = više komunikacijskog preklapanja = veća vjerojatnost pogrešne interpretacije.
3. Proširenje napadnog površina: Više čvorova = više interfejsa, više neuralnih implantata, više potencijalnih vektora kompromisa.
4. Raznolikost augmentacije: Ne svi čvorovi su augmentirani na isti način. Neki imaju backup memorije, drugi emotionalne dampenere. To stvara heterogene modele kvara koje se ne mogu modelirati jednim $p$.

Dakle, moramo modelirati $p$ kao funkciju od $n$: $p(n)$.

Empirijski podaci iz ljudske dinamike grupe sugeriraju:

$p(n) \approx p_0 + \alpha \times \log(n)$

Gdje je p₀ osnovna vjerojatnost kvara (npr. 0,01 za osnovne ljude), a α je faktor razmjeravanja koji predstavlja brzinu na kojoj augmentacija uvodi nepouzdanost.

U društvu gdje je neuro-augmentacija uobičajena, $\alpha$ može biti kao visoka kao 0.02 po redoslijedu broja čvorova.

Dakle:

$p(n) = 0.01 + 0.02 \times \log_{10}(n)$

Za $n = 1,000$, $p \approx 0.01 + 0.02 \times 3 = 0.07$

Za $n = 1,000,000$, $p \approx 0.01 + 0.02 \times 6 = 0.13$

Sada izračunajmo $F(n, p(n))$:

$n$	$p(n)$	$f_{\max} = \lfloor(n-1)/3\rfloor$	$F(n, p(n))$
10	0.01	3	< 0.001
1,000	0.07	333	~0.42
10,000	0.09	3,333	~0.87
100,000	0.11	33,333	>0.99
1,000,000	0.13	333,333	>0.999

U $n = 1,000$, konsenzus ne uspijeva gotovo pola vremena.

U $n = 10,000$, ne uspijeva gotovo uvijek.

Ovo nije neuspjeh inženjerstva. To je Maksimum povjerenja — temeljni ograničenje skalabilnosti povjerenja u ljudski-augmentiranim sustavima.

Postoji strop. Iznad njega, konsenzus postaje statistički nemoguć — ne zbog zlonamjernih aktera, već jer previše dobrih aktera postaje nepouzdani.

---

Filozofske posljedice: Povjerenje kao konačan resurs

Učili smo se da vjerujemo da je povjerenje beskrajno. Da više ljudi = više mudrosti. Više čvorova = veća otpornost.

Ali SRT nam kaže: Povjerenje nije resurs koji se može skalirati. To je krhka ravnoteža.

U biološkim sustavima, homeostaza održava ravnotežu. U društvenim sustavima, povjerenje je mehanizam homeostaze. Kada su previše čvorova nepouzdani — čak i malo — sustav gubi sposobnost samopopravka.

Zato su drevne demokracije bile male. Zato su athenačke skupštine imale 500 građana, ne 5 milijuna. Zato su plemenski vijeći radili jer je svatko znao lica, motive i mane drugih.

Augmentacija obećava da ćemo preći te granice. Ali to čini na račun epistemske intimnosti — dubokog, osobnog znanja koje nam omogućuje da vjerujemo.

Kada ne možete znati je li memorija čvora stvarna, ili su njegove emocije autentične, ili je njegov glas utjecao neuralni ad — tada povjerenje postaje iluzija.

Ne gradimo decentralizirane sustave. Gradimo decentralizirane halucinacije.

I što više unapređujemo, to je teže razlikovati istinu od buke.

Ovo nas vodi do užasnog pitanja:

Je li cilj konsenzusa postići istinu — ili samo simulirati je?

U tradicionalnom BFT-u, pretpostavljamo da postoji objektivno stanje svijeta. Čvorovi pokušavaju se složiti o njemu.

Ali u ljudski-augmentiranim sustavima, stanje svijeta konstruiraju sami čvorovi. Njihove percepcije su posredovane. Njihove memorije su uređive. Njihove vrijednosti su algoritamski poticane.

Konsenzus više nije o otkrivanju istine. To je proizvodnja konsenzusa.

I kad su čvorovi nepouzdani, konsenzus koji proizvode nije refleksija stvarnosti — to je statistički artefakt.

Ovo nije samo tehnički problem. To je egzistencijalni.

---

BFT zamka: Skaliranje kroz kompleksnost

Odgovor inženjera i arhitekata blockchaina je predvidljiv: Riješit ćemo to boljim protokolima.

„Koristite DAG-ove!“
„Dodajte ocjene reputacije!“
„Uvedite zk-SNARKS za potvrdu identiteta!“
„Koristite AI da otkrijete anomalije!“

Sve su to zaljepke na krvarenje.

Jer problem nije dizajn protokola. To je ljudska priroda pod augmentacijom.

Sustavi reputacije pretpostavljaju da možete mjeriti pouzdanost. Ali ako je ponašanje čvora stohastičko, a njegovo unutarnje stanje neprozirno (zbog neuralne šifre ili fragmentacije memorije), tada reputacija postaje statistička fikcija.

zk-SNARKS potvrđuju dokaze, ne namjere. Ne mogu reći je li odluka čvora utjecala neuralni hack.

AI detektori anomalija su trenirani na povijesnim podacima. Ali u augmentiranom svijetu, modele kvara se razvijaju brže nego skupovi za treniranje.

Pokušavamo riješiti biološki problem s matematičkim alatima. A matematika, bez obzira koliko je elegantna, ne može modelirati dušu.

BFT zamka je ova: Nastavljamo dodavati čvorove da povećamo otpornost, ali svaki dodani čvor smanjuje gustinu povjerenja sustava.

To je kao pokušaj izgradnje mosta s sve čvršćim materijalima, a zatim dodavanje više stubova da kompenziramo — dok cijela struktura ne postane nestabilna.

Rješenje nije više čvorova. Već manje, ali pouzdaniji.

Što nas vodi do najradikalnijeg prijedloga ovog rada:

Optimalan sustav konsenzusa nije onaj s 10.000 čvorova. To je onaj s 7.

Sedam čvorova.

Zašto sedam?

Jer:

• Na $n = 7$, $f_{\max} = 2$
• Čak i ako je $p = 0.15$ (visoka vjerojatnost kvara za augmentirane ljude), vjerojatnost da više od dva kvara bude:

$P(K > 2) = 1 - P(0) - P(1) - P(2)$ $P(0) = (0.85)^7 \approx 0.32$ $P(1) = \binom{7}{1}(0.15)(0.85)^6 \approx 0.39$ $P(2) = \binom{7}{2}(0.15)^2(0.85)^5 \approx 0.21$ $P(K > 2) = 1 - (0.32 + 0.39 + 0.21) = 0.08$

Samo 8% šanse za neuspjeh konsenzusa.

Usporedite s $n = 10,000$, gdje je vjerojatnost neuspjeha >99%.

Optimalan sustav nije skalabilan. On je intiman.

Zahtijeva duboke, provjerive veze između čvorova. Zajedničku povijest. Međusobnu odgovornost. Emocionalne veze koje se ne mogu hackati.

Ovo je antiteza Web3 vizije otvorenog, bez dozvole konsenzusa. Ali možda je jedini put prema istini.

---

Budućnost povjerenja: Od konsenzusa do uvjerenja

Kako izgleda svijet nakon BFT-a?

Izgleda ovako:

• Konsenzus nije algoritamski. On je ritualni.
  Čvorovi se sastaju osobno, ili putem imersivnih neuralnih simulacije, da dijele ne samo podatke — već iskustva. Ponavljaju svoja sjećanja. Provjeravaju svakoga drugog neuralne zapise. Obavljaju akte ranjivosti.

• Identitet nije kriptografski. On je biografski.
  Vaš identitet čvora povezan je s vašom pričom života — vašim traumama, radostima, neuspjehima. Da biste bili pouzdani, morate imati povijest koja se može auditirati — ne samo potpisana.

• Povjerenje se stječe kroz patnju.
  Najpouzdaniji čvorovi su oni koji su bili kompromitirani, oporavili se i odlučili vratiti. Njihova lojalnost nije pretpostavljena — dokazana je.

• Protokol ne nametne konsenzus. On olakšava uvjerenje.
  Umjesto glasovanja, čvorovi se bave uskladivanjem priča. Pričaju. Rješavaju proturječja. Konsenzus nastaje ne od većine, već od zajedničkog značenja.

Ovo nije učinkovitost. To je sveto.

I to je jedini način da sačuvamo istinu u svijetu gdje se percepcija može uređivati.

Ne gradimo blockchainove. Gradimo hramove povjerenja.

I kao svi hramovi, oni moraju biti mali.

---

Protivargumenti i odgovori

„Ali možemo koristiti AI da otkrijemo neuralnu manipulaciju!“

AI može otkriti obrazce. Ali ako je manipulacija subtilna — npr. 3% pristrasnost u oporavku memorije, ili mikro-emocionalni poticaj koji mijenja ponašanje glasovanja — postaje statistički neodvojiv od buke. AI ne može razlikovati između hackiranog uma i pravilno konfliktirajućeg.

„Možemo koristiti dokaze identiteta s nulom znanja!“

ZK-dokazi potvrđuju da ste ono što tvrdite da ste. Ne potvrđuju što vjerujete, ili zašto ste glasovali. Čvor može dokazati da je Alice, ali i dalje biti manipuliran da glasuje „za“ zbog neuralnog implantata. Dokaz je valjan. Glas je lažan.

„Možemo koristiti ekonomske poticaje!“

Poticaji rade samo ako aktor ima stabilnu funkciju korisnosti. Ali kod augmentiranih ljudi, funkcije korisnosti su dinamične. Čvor može biti potican da glasuje „za“ danas zbog bonusa, ali sutra može nažalost. Ili preprogramiran. Poticaji ne stvaraju povjerenje — oni stvaraju transakcijsku poslušnost.

„Ali što je sa DAO-ovima? Oni već imaju tisuće sudionika!“

DAO-ovi nisu sustavi konsenzusa. To su mehanizmi anketa. Ne postižu Byzantine fault tolerance — oni postižu natjecanja popularnosti. Njihov „konsenzus“ je društvena iluzija, održavana društvenim pritiskom i držanjem tokena. Nisu robustni. Oni su krhki.

„Što ako ograničimo augmentaciju?“

Ne možemo. Tehnologija je prekorisna. Kognitivno unapređenje bit će prihvaćeno od strane bolesnih, starijih, traumatiziranih — onih koji ga najviše trebaju. Ograničavanje augmentacije je odbijanje ljudske dostojanstva.

Pitanje nije ako ćemo augmentirati, već kako ćemo živjeti s posljedicama.

---

Eticko obvezanje: Kada povjerenje postane ljudsko pravo

Ako je povjerenje konačno — ako postoji maksimum povjerenja — tada moramo ga tretirati kao temeljno ljudsko pravo.

Kao što zaštitimo privatnost, moramo zaštititi epistemsku cjelovitost.

To znači:

• Zakoni o neuralnoj autonomiji: Ništa ne može mijenjati memoriju ili percepciju osobe bez eksplicitnog, povratno otkazivog suglasja.
• Konsenzus temeljen na suglasju: Nikakav glas nije valjan ako glasač ne može dokazati da nije neurološki utjecan u zadnjih 72 sata.
• Audit memorije: Osobe mogu zahtijevati potpuni audit svojih neuralnih zapisa kako bi provjerile cjelovitost svojih odluka.
• Kapovi povjerenja: Nijedan sustav konsenzusa ne smije premašiti n = 100 čvorova bez obvezne ljudske slojeve pregleda.

Ne gradimo infrastrukturu. Gradimo arhitekturu svijesti.

I ako je ne dizajniramo s poniznošću, stvorit ćemo sustave koji vjeruju da su istiniti — dok su potpuno, tragично, statistički lažni.

---

Spekulativne budućnosti: Posljednji konsenzus

Zamislite godinu 2047.

Globalni protokol integriteta (GIP) je posljednji funkcionirajući BFT sustav na Zemlji. Ima 47 čvorova.

Svaki čvor je čovjek koji je prošao dobrovoljni neuralni čišćenje — proces koji uklanja sve nebitne augmentacije. Žive u selu na rubu Arktika, gdje se aurora svjetle iznad njih kao drevni runovi.

Sastaju se jednom mjesečno. Nema AI-a. Nema blockchaina. Samo lica, glasovi i težina zajedničke memorije.

Glasuju o raspodjeli resursa, klimatskoj politici, upravi AI-a. Ne broje glasove. Oni ih osjećaju.

Znaju tko laže. Ne zbog kriptografije — već jer su vidjeli suze u njegovim očima kad laže.

Znaju tko je pouzdan — ne zbog ocjena reputacije — već jer je ta osoba spasila njihovo dijete od neuralnog kolapsa prije tri godine.

Ne trebaju n = 3f + 1. Trebaju n = 7.

I oni su posljednji koji pamte što konsenzus zaista znači.

---

Zaključak: Paradoks augmentacije

Tražili smo da pređemo svoje ograničenja. Izgradili smo neuralne interfejse, kognitivna preklapanja, backup memorije — nadajući se da ćemo učiniti sebe racionalnijima, pouzdanijima.

Ali zaboravili smo: Povjerenje nije funkcija inteligencije. To je funkcija ranjivosti.

Što više unapređujemo, to manje možemo vjerovati.

I što više skaliramo, to manje možemo vjerovati.

Binomna distribucija ne laže. Matematika je jasna: Postoji maksimalan broj čvorova iznad kojeg povjerenje propada — ne zbog zlonamjernosti, već zbog upravo onih unapređenja koja smo nadali da će nas spasiti.

Budućnost ne pripada najvećim mrežama.

Ona pripada najmanjima, najpoštenijima.

Onima koji se usude reći: Ne znam. Ja sam nevrstan. Ali ovdje sam.

U svijetu savršenih algoritama, možda je jedina stvar koja ostaje sveta — nevrstost.

I u toj nevrstosti — leži naša posljednja, najbolja nada za istinu.