I sistemi autonomi stanno rapidamente entrando in scenari reali dove un errore può avere conseguenze gravi. Dai robot che riparano coralli sul fondo del mare, ai bracci meccanici nelle sale operatorie, fino ai robot umanoidi nel pattugliamento delle frontiere e nella sicurezza, l'AI non è più solo un supporto di backend, ma è direttamente responsabile della percezione dell'ambiente, della presa di decisioni e dell'esecuzione delle azioni. La velocità di distribuzione è rapida, ma la fiducia non ha tenuto il passo. Nel mondo reale, nessuno accetterebbe facilmente la frase "fidati di noi, il modello ha giudicato correttamente all'epoca". Una volta che un robot collide con un ostacolo, un drone devia improvvisamente, o un sistema attiva un'operazione critica, tutti si chiederanno: cosa ha visto esattamente? Perché ha preso questa decisione? L'intero processo è stato eseguito rigorosamente secondo il modello originale? Inference Labs si occupa di colmare questa fondamentale base di fiducia. Non stanno cercando di addestrare un modello più forte, ma forniscono un meccanismo di Proof of Inference (prova di inferenza), utilizzando la crittografia per garantire che ogni inferenza sia accompagnata da prove verificabili, dimostrando che il modello non è stato segretamente sostituito, che il processo non è stato manomesso e che le decisioni sono completamente all'interno di un ambito sicuro e conforme. Tutto ciò non si basa più su log di retrospettiva o spiegazioni verbali, ma è direttamente avallato da prove matematicamente inconfutabili. Quando i sistemi autonomi iniziano a assumersi realmente la responsabilità, la sicurezza, la tracciabilità e i meccanismi di responsabilità devono essere integrati nel design fin dall'inizio, e non riparati dopo che si è verificato un problema. L'intelligenza autonoma che può essere implementata in modo sicuro su larga scala non è mai giudicata dalla sua capacità di muoversi, ma dalla sua capacità di dimostrare di muoversi correttamente. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs