Autonome Systeme dringen schnell in reale Szenarien ein, in denen Fehler schwerwiegende Folgen haben können. Von Robotern, die Korallen im Meer reparieren, über chirurgische Roboterarme bis hin zu humanoiden Robotern im Grenzschutz und Sicherheitsbereich – KI ist nicht mehr nur eine unterstützende Technologie im Hintergrund, sondern übernimmt direkt die Wahrnehmung der Umgebung, trifft Entscheidungen und führt Aktionen aus. Die Implementierung erfolgt schnell, aber das Vertrauen hält nicht Schritt. In der realen Welt wird niemand leichtfertig akzeptieren: "Vertraue uns, das Modell hat damals richtig entschieden." Sobald ein Roboter auf ein Hindernis stößt, eine Drohne plötzlich umschwenkt oder ein System eine kritische Operation auslöst, werden alle fragen: Was hat es wirklich gesehen? Warum hat es so entschieden? Wurde der gesamte Prozess strikt nach dem ursprünglichen Modell durchgeführt? Inference Labs arbeitet daran, dieses entscheidende Vertrauensfundament zu schaffen. Sie trainieren nicht ein stärkeres Modell, sondern bieten einen Proof of Inference (Beweis der Inferenz) Mechanismus an, der kryptographisch sicherstellt, dass jede Inferenz mit überprüfbaren Beweisen versehen ist, die nachweisen, dass das Modell nicht heimlich ersetzt wurde, der Prozess nicht manipuliert wurde und die Entscheidungen vollständig im sicheren und regelkonformen Rahmen liegen. All dies beruht nicht mehr auf nachträglichen Protokollen oder mündlichen Erklärungen, sondern wird direkt durch mathematisch nicht fälschbare Beweise gestützt. Wenn autonome Systeme beginnen, tatsächlich Verantwortung zu übernehmen, müssen Sicherheit, Rückverfolgbarkeit und Rechenschaftspflicht von Anfang an in das Design integriert werden, anstatt nachträglich zu reparieren, wenn Probleme auftreten. Die Maßstäbe für wirklich sicher umsetzbare autonome Intelligenz sind nie, ob sie laufen kann, sondern ob sie beweisen kann, dass sie richtig läuft. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs