自律システムは急速に現実世界に移行し、ミスが深刻な結果をもたらす可能性があります 海底のサンゴを修理するロボットから、手術室のロボットアーム、国境警備や警備のヒューマノイドロボットに至るまで、AIはもはや単なる背景アシスタントではなく、環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行する直接的な役割を担っています 展開は速いですが、信頼はそれに追いついていません。 現実の世界では、「信じてください、当時モデルは正しかった」という主張を簡単に受け入れる人はいません。 ロボットが障害物にぶつかったり、ドローンが突然車線を変えたり、システムが重要な操作を作動させたりすると、誰もが疑問に思うでしょう:一体何を見ているのか? なぜこの選択をしたのですか? プロセス全体が元のモデル通りに厳密に動いているのでしょうか? Inference Labsが行っているのは、この最も重要な信頼の基盤の上にさらに発展させることです。 より強力なモデルを訓練する代わりに、暗号技術を用いてモデルが秘密裏に置き換えられておらず、プロセスが改ざんされておらず、決定が完全にセキュリティとコンプライアンスの範囲内であることを証明する推論証明メカニズムを提供します。 これらはもはや死後の記録や口頭説明に裏付けられず、数学的に反証不可能な証明によって直接裏付けられています 自律システムが真に責任を持ち始めると、セキュリティ、トレーサビリティ、説明責任は設計の初期段階に組み込まれ、問題が起きたときに修正されるのではなく、 大規模に安全に実装可能な自律型知能の基準は、それが実行されるかどうかではなく、正しいと証明できるかどうかです #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs