Autonome systemen dringen snel door in echte scenario's waar fouten ernstige gevolgen kunnen hebben. Van robots die koraal op de zeebodem herstellen, tot mechanische armen in operatiekamers, en humanoïde robots in grenspatrouilles en beveiligingsgebieden, AI is niet langer alleen een achtergrondsupport, maar is direct verantwoordelijk voor het waarnemen van de omgeving, het nemen van beslissingen en het uitvoeren van acties. De implementatiesnelheid is hoog, maar het vertrouwen loopt niet gelijk op. In de echte wereld zal niemand gemakkelijk accepteren dat "je ons moet vertrouwen, het model heeft toen geen fout gemaakt". Zodra een robot tegen een obstakel botst, een drone plotseling van koers verandert, of een systeem een cruciale operatie activeert, zullen mensen zeker vragen: wat heeft het eigenlijk gezien? Waarom heeft het zo besloten? Is het hele proces strikt volgens het oorspronkelijke model verlopen? Inference Labs doet precies dat: het aanvullen van deze cruciale basis van vertrouwen. Ze trainen geen sterker model, maar bieden een Proof of Inference-mechanisme aan, dat met cryptografie elke inferentie vergezelt van verifieerbaar bewijs, dat aantoont dat het model niet stiekem is vervangen, het proces niet is gemanipuleerd, en de beslissingen volledig binnen veilige en conforme grenzen vallen. Dit is niet langer afhankelijk van achteraf logs of mondelinge uitleg, maar wordt rechtstreeks ondersteund door wiskundig onvervalsbaar bewijs. Wanneer autonome systemen echt verantwoordelijkheden beginnen te dragen, moeten veiligheid, traceerbaarheid en verantwoordingsmechanismen vanaf het begin in het ontwerp worden ingebed, en niet pas worden hersteld als er problemen optreden. De beoordelingscriteria voor echt veilig en grootschalig inzetbare autonome intelligentie zijn nooit of het kan rennen, maar of het kan bewijzen dat het op de juiste manier heeft gerend. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs