Автономные системы быстро входят в реальные сценарии, где даже небольшая ошибка может привести к серьезным последствиям. От роботов, восстанавливающих кораллы на дне океана, до механических рук в операционных, и до гуманоидных роботов в области пограничного патрулирования и безопасности, ИИ больше не является просто вспомогательным инструментом, а напрямую отвечает за восприятие окружающей среды, принятие решений и выполнение действий. Скорость развертывания очень высокая, но доверие не успевает за темпами. В реальном мире никто не примет легко утверждение "доверяйте нам, модель тогда не ошиблась". Как только робот сталкивается с препятствием, дрон внезапно меняет курс, или система инициирует критическую операцию, все обязательно спросят: что он на самом деле увидел? Почему он так решил? Процесс действительно строго следовал оригинальной модели? Inference Labs занимается тем, чтобы восполнить эту самую важную основу доверия. Они не обучают более мощную модель, а предоставляют механизм Proof of Inference (доказательство вывода), который с помощью криптографии обеспечивает наличие проверяемых доказательств для каждого вывода, подтверждая, что модель не была тайно заменена, процесс не был изменен, а решения полностью находятся в безопасных и соответствующих рамках. Все это больше не зависит от последующих журналов или устных объяснений, а подтверждается математически неподделываемыми доказательствами. Когда автономные системы начинают действительно нести ответственность, безопасность, прослеживаемость и механизмы подотчетности должны быть встроены в проект с самого начала, а не исправляться после возникновения проблем. Настоящий автономный интеллект, который может безопасно масштабироваться, никогда не оценивается по тому, сможет ли он работать, а по тому, может ли он доказать, что работает правильно. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs