I modelli stanno diventando più grandi, le capacità stanno aumentando, ma c'è un problema che si sta amplificando di pari passo!\n\nLa verifica non riesce a tenere il passo con la velocità e la complessità del ragionamento.\n\nQuando il processo di ragionamento diventa sempre più opaco, l'origine del modello diventa gradualmente sfocata, il percorso di esecuzione non può essere ripristinato e la fiducia crolla naturalmente. Non perché il sistema abbia commesso errori, ma perché nessuno può dimostrare che non ci siano stati errori.\n\nQuesta è l'essenza del "verification gap". Non è che l'AI non sia abbastanza avanzata, ma manca un modo per confermare da quale modello provenga ogni output, in quali condizioni e se sia stato eseguito secondo le regole previste.\n\nLa visione di Inference Labs è in realtà molto semplice. Ogni output dell'AI dovrebbe portare con sé la propria impronta crittografica. Non una spiegazione posteriore, né una convalida da parte del fornitore, ma una prova che chiunque possa verificare in modo indipendente e che sia tracciabile nel tempo. L'identità, l'origine, l'integrità dell'esecuzione dovrebbero essere bloccate nel momento in cui l'output viene generato.\n\nQuesta è la base dell'autonomia auditabile; quando un sistema può essere verificato, può essere fidato; quando la fiducia è dimostrabile, i sistemi autonomi possono davvero scalare.\n\nQuesto è il futuro che stanno costruendo!\n\n#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs