Os sistemas autónomos estão rapidamente a entrar em cenários reais onde um erro pode ter consequências graves. Desde robôs que restauram corais no fundo do mar, a braços mecânicos em salas de cirurgia, até robôs humanoides em patrulhas de fronteira e segurança, a IA já não é apenas um suporte nos bastidores, mas é diretamente responsável por perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações. A velocidade de implementação é rápida, mas a confiança não acompanhou o ritmo. No mundo real, ninguém aceita facilmente a afirmação "confie em nós, o modelo não errou na altura". Assim que um robô colide com um obstáculo, um drone muda de direção de repente, ou um sistema ativa uma operação crítica, todos vão perguntar: o que é que ele realmente viu? Por que tomou essa decisão? Todo o processo seguiu rigorosamente o modelo original? O que a Inference Labs faz é preencher essa base de confiança mais crítica. Eles não estão a treinar um modelo mais forte, mas a fornecer um mecanismo de Proof of Inference (prova de inferência), que, através de criptografia, garante que cada inferência vem acompanhada de provas verificáveis, provando que o modelo não foi secretamente substituído, que o processo não foi alterado, e que as decisões estão completamente dentro de um âmbito seguro e em conformidade. Tudo isso não depende mais de registos posteriores ou explicações verbais, mas é diretamente respaldado por provas matematicamente irrefutáveis. Quando os sistemas autónomos começam a assumir responsabilidades reais, a segurança, a rastreabilidade e os mecanismos de responsabilização devem ser incorporados no design desde o início, e não apenas corrigidos após um problema. A verdadeira inteligência autónoma que pode ser implementada em larga escala de forma segura, nunca é avaliada pela sua capacidade de funcionar, mas sim pela sua capacidade de provar que funcionou corretamente. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs