Автономні системи швидко переходять у реальні ситуації, де помилка може мати серйозні наслідки Від роботів, які ремонтують корали на морському дні, до роботизованих рук в операційних, до гуманоїдних роботів у прикордонній службі та охороні — ШІ вже не просто фоновий помічник, а безпосередньо відповідає за сприйняття навколишнього середовища, прийняття рішень і виконання дій Розгортання відбувається швидко, але довіра не встигає за цим. У реальному світі ніхто б не прийняв твердження «повірте нам, модель була правильною на той час». Коли робот натрапляє на перешкоду, дрон раптово змінює смугу руху або система запускає критичну операцію, усі запитають: що саме він бачить? Чому ви так вирішили? Чи весь процес виконується строго за оригінальною моделлю? Inference Labs розвиває цю найважливішу основу довіри. Замість навчання сильнішої моделі вони надають механізм Proof of Inference, використовуючи криптографію для отримання перевірених доказів, які підтверджують, що модель не була таємно замінена, процес не підроблений, і рішення повністю відповідає вимогам безпеки та відповідності. Вони більше не підтверджуються посмертними журналами чи усними поясненнями, а безпосередньо підтверджені математично нефальсифікованими доказами Коли автономні системи починають справді брати відповідальність, безпека, простежуваність і підзвітність мають бути закладені в дизайн з самого початку, а не виправлятися, коли щось іде не так. Критерій автономного інтелекту, який справді можна безпечно впровадити у великому масштабі, ніколи не полягає в тому, чи буде він працювати, а в тому, чи вдасться довести його правильність #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs