自主系統正在快速進入那些一出錯就可能造成嚴重後果的真實場景 從海底修復珊瑚的機器人，到手術室裡的機械臂，再到邊境巡邏和安防領域的人形機器人，AI 已經不再只是後臺輔助，而是直接負責感知環境、做出決策並執行動作 部署速度很快，但信任卻沒跟上節奏。在現實世界裡，沒人會輕易接受“相信我們，模型當時判斷沒錯”這種說法。一旦機器人撞上障礙、無人機突然改道，或者系統觸發了關鍵操作，大家一定會問：它到底看到了什麼？為什麼會這麼決定？整個過程是不是嚴格按照原模型運行的？ Inference Labs 做的就是補上這個最關鍵的信任基礎。他們不是去訓練一個更強的模型，而是提供Proof of Inference（推理證明）機制，用密碼學方式，讓每次推理都帶上可驗證的證據，證明模型沒被偷偷替換、過程沒被篡改、決策完全在安全和合規範圍內。這些都不再靠事後日誌或口頭解釋，而是直接由數學上不可偽造的證明來背書 當自主系統開始真正承擔責任的時候，安全性、可追溯性和問責機制就必須從一開始嵌入設計，而不是出了問題再補救。真正能大規模安全落地的自主智能，評判標準從來不是它會不會跑，而是它能不能被證明自己跑對了 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs