مع تكبر النموذج وزيادة الكفاءة، تظهر مشكلة تصبح أكثر وضوحا، وسرعة التحقق لا تستطيع مواكبة تعقيد وسرعة الاستدلال على الإطلاق عندما تصبح عملية التفكير أشبه بصندوق أسود، ويصبح مصدر النموذج غير واضح، ولا يمكن إعادة إنتاج مسار التنفيذ بالكامل، تبدأ الثقة في الفشل. ليس لأنه يجب أن يكون خطأ، بل لأننا ببساطة لا نستطيع إثبات صحة ذلك هذا ما يسمى بفجوة التحقق. الذكاء الاصطناعي ليس ذكيا بما فيه الكفاية، لكنه يفتقر إلى طريقة موثوقة للجميع لتأكيد النموذج الذي جاء من أي نموذج جاء في أي بيئة، وما إذا كان قد تم تنفيذه بدقة وفقا للقواعد ما ترغب فيه مختبرات الاستدلال في الواقع بسيط جدا، حيث يجعل كل مخرج من الذكاء الاصطناعي يأتي مع بصمة رقمية مشفرة. ليس تفسيرا بعد الحدث، ولا يعتمد على ضمان الشركة المصنعة، بل شهادة يمكن لأي شخص التحقق منها والتحقق منها بشكل دائم، والهوية والمصدر وسلامة التنفيذ كلها مغلقة في لحظة الإخراج فقط عندما يكون النظام قابلا للتدقيق يمكن الوثوق به حقا، وفقط عندما يكون الثقة قابلة للإثبات يمكن تنفيذ الذكاء الاصطناعي المستقل بأمان على نطاق واسع. هذا هو الاتجاه الذي يدفعون إليه #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs