Systemy autonomiczne szybko wkraczają w rzeczywiste scenariusze, w których każdy błąd może prowadzić do poważnych konsekwencji. Od robotów naprawiających koralowce na dnie morza, przez ramiona mechaniczne w salach operacyjnych, po humanoidalne roboty w patrolach granicznych i bezpieczeństwa, AI przestało być jedynie wsparciem w tle, a stało się odpowiedzialne za percepcję otoczenia, podejmowanie decyzji i wykonywanie działań. Tempo wdrażania jest szybkie, ale zaufanie nie nadąża za tym rytmem. W rzeczywistym świecie nikt nie zaakceptuje łatwo stwierdzenia „zaufaj nam, model wtedy nie pomylił się”. Gdy robot uderzy w przeszkodę, dron nagle zmieni kurs lub system uruchomi kluczową operację, wszyscy na pewno zapytają: co on właściwie zobaczył? Dlaczego podjął taką decyzję? Czy cały proces przebiegał zgodnie z pierwotnym modelem? Inference Labs zajmuje się uzupełnieniem tego kluczowego fundamentu zaufania. Nie trenują silniejszego modelu, lecz oferują mechanizm Proof of Inference (dowód wnioskowania), który w sposób kryptograficzny zapewnia, że każde wnioskowanie jest opatrzone weryfikowalnym dowodem, który udowadnia, że model nie został potajemnie zmieniony, proces nie został zmanipulowany, a decyzje są całkowicie w zakresie bezpieczeństwa i zgodności. To już nie polega na późniejszych logach czy ustnych wyjaśnieniach, lecz jest bezpośrednio poparte matematycznie niepodrabialnym dowodem. Gdy systemy autonomiczne zaczynają naprawdę ponosić odpowiedzialność, bezpieczeństwo, możliwość śledzenia i mechanizmy odpowiedzialności muszą być wbudowane w projekt od samego początku, a nie naprawiane po wystąpieniu problemu. Prawdziwie autonomiczna inteligencja, która może być bezpiecznie wdrożona na dużą skalę, nigdy nie jest oceniana na podstawie tego, czy będzie działać, ale na podstawie tego, czy może udowodnić, że działa poprawnie. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs