Autonoma system rör sig snabbt in i verkliga situationer där ett misstag kan få allvarliga konsekvenser Från robotar som reparerar koraller på havsbotten, till robotarmar i operationssalar, till humanoida robotar i gränspatrull och säkerhet, är AI inte längre bara en bakgrundsassistent, utan direkt ansvarig för att uppfatta miljön, fatta beslut och utföra handlingar Utplaceringen går snabbt, men förtroendet hänger inte med. I verkligheten skulle ingen lätt acceptera påståendet att "lita på oss, modellen hade rätt vid tillfället". När roboten träffar ett hinder, drönaren plötsligt byter bana eller systemet utlöser en kritisk operation, kommer alla att fråga: vad är det den egentligen ser? Varför bestämde du dig för detta? Körs hela processen strikt enligt den ursprungliga modellen? Vad Inference Labs gör är att bygga vidare på denna mest kritiska grund av förtroende. Istället för att träna en starkare modell tillhandahåller de en Proof of Inference-mekanism, där kryptografi används för att ta fram verifierbara bevis som visar att modellen inte har ersatts i hemlighet, att processen inte har manipulerats och att beslutet är helt inom säkerhets- och efterlevnadsramarna. Dessa stöds inte längre av post-mortem-loggar eller verbala förklaringar, utan stöds direkt av matematiskt ofalsifierbara bevis När autonoma system verkligen börjar ta ansvar måste säkerhet, spårbarhet och ansvarsskyldighet integreras i designen från början, istället för att åtgärdas när något går fel. Kriteriet för autonom intelligens som verkligen kan implementeras säkert i stor skala är aldrig om den kommer att fungera, utan om den kan bevisas vara rätt #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs