الأنظمة الذاتية الحركة تتحرك بسرعة نحو سيناريوهات واقعية حيث يمكن أن يكون للخطأ عواقب خطيرة من الروبوتات التي تصلح الشعاب المرجانية في قاع البحر، إلى الأذرع الروبوتية في غرف العمليات، إلى الروبوتات الشبيهة بالبشر في دوريات الحدود والأمن، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد مساعد خلفي، بل أصبح مسؤولا مباشرة عن إدراك البيئة، واتخاذ القرارات، وأداء الأفعال النشر سريع، لكن الثقة لا تواكب الوتيرة. في العالم الحقيقي، لن يقبل أحد بسهولة العبارة "ثق بنا، النموذج كان صحيحا في ذلك الوقت". بمجرد أن يصطدم الروبوت بعقبة، أو تغير الطائرة بدون طيار مساره فجأة، أو يفعل النظام عملية حرجة، سيسأل الجميع: ما الذي يراه بالضبط؟ لماذا قررت هذا؟ هل تتم العملية كلها وفقا للنموذج الأصلي فقط؟ ما تفعله مختبرات الاستدلال هو البناء على هذا الأساس الأهم للثقة. بدلا من تدريب نموذج أقوى، توفر آلية إثبات الاستدلال، باستخدام التشفير لتقديم أدلة قابلة للتحقق لإثبات أن النموذج لم يستبدل سرا، ولم يتم التلاعب بالعملية، وأن القرار ضمن نطاق الأمان والامتثال بالكامل. لم تعد هذه الأدلة مدعومة بسجلات ما بعد الوفاة أو الشروحات اللفظية، بل تؤيدها مباشرة بأدلة رياضية لا يمكن دحضها عندما تبدأ الأنظمة الذاتية في تحمل المسؤولية حقا، يجب تضمين الأمن والتتبعية والمساءلة في التصميم منذ البداية، بدلا من معالجتها عندما يحدث خطأ ما. المعيار للذكاء الذاتي الذي يمكن تطبيقه بأمان على نطاق واسع ليس أبدا ما إذا كان سيعمل، بل ما إذا كان يمكن إثبات صحته #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs