Le modèle devient plus grand, ses capacités se renforcent, mais un problème s'amplifie également ! La vérification ne suit pas la vitesse et la complexité du raisonnement. Lorsque le processus de raisonnement devient de plus en plus opaque, que l'origine du modèle devient floue, que le chemin d'exécution ne peut pas être reconstitué, la confiance s'effondre naturellement. Ce n'est pas parce que le système est défaillant, mais parce que personne ne peut prouver qu'il ne l'est pas. C'est précisément l'essence du "verification gap". Ce n'est pas que l'IA ne soit pas assez avancée, mais qu'il manque un moyen de confirmer d'où provient chaque sortie, dans quelles conditions, et si elle a été exécutée selon les règles prévues. La vision d'Inference Labs est en réalité très simple. Chaque sortie d'IA devrait être accompagnée de sa propre empreinte cryptographique. Pas d'explication a posteriori, pas de validation par le fournisseur, mais une preuve que quiconque peut vérifier de manière indépendante et qui est traçable à long terme. L'identité, l'origine, l'intégrité de l'exécution devraient être verrouillées au moment de la génération de la sortie. C'est la base de l'autonomie vérifiable ; lorsque le système peut être vérifié, il peut être digne de confiance ; lorsque la confiance est prouvable, les systèmes autonomes peuvent réellement se développer à grande échelle. C'est l'avenir qu'ils sont en train de construire ! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs