Sistemas autônomos estão rapidamente migrando para cenários do mundo real, onde um erro pode ter consequências sérias De robôs que consertam corais no fundo do mar, a braços robóticos em salas de cirurgia, até robôs humanoides em patrulha de fronteira e segurança, a IA não é mais apenas um assistente de fundo, mas é diretamente responsável por perceber o ambiente, tomar decisões e realizar ações A implantação é rápida, mas a confiança não acompanha o ritmo. No mundo real, ninguém aceitaria facilmente a afirmação de "confie em nós, o modelo estava certo na época". Quando o robô bate em um obstáculo, o drone muda de faixa de repente ou o sistema aciona uma operação crítica, todos vão perguntar: o que exatamente ele está vendo? Por que você decidiu isso? Todo o processo é rodado estritamente de acordo com o modelo original? O que a Inference Labs faz é construir sobre essa base tão crítica de confiança. Em vez de treinar um modelo mais forte, eles fornecem um mecanismo de Prova de Inferência, usando criptografia para apresentar evidências verificáveis que comprovem que o modelo não foi secretamente substituído, o processo não foi adulterado e a decisão está totalmente dentro do escopo de segurança e conformidade. Esses não são mais respaldados por registros post-mortem ou explicações verbais, mas são diretamente endossados por provas matematicamente não falsificáveis Quando os sistemas autônomos começarem a realmente assumir responsabilidade, a segurança, rastreabilidade e responsabilidade devem estar incorporadas ao design desde o início, em vez de serem remediadas quando algo dá errado. O critério para inteligência autônoma que pode ser realmente implementada com segurança em larga escala nunca é se ela vai funcionar, mas se pode ser provada como correta #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs