なぜなら、80%+のAIプロジェクトが品質保証なしに失敗しているからです(RAND)。 取引は一日中検証できますが、AIの推論がひどい場合は、下流のすべてが壊れます。 説明 👇️ 🧵

AI信頼スタックには以下の層があります: レイヤー1:推論検証(AIの考え) レイヤー2:エージェントの行動検証(AIの役割) レイヤー3:トランザクション決済(アクションが最終決定される場所) レイヤー4:データの可用性(証拠データが存在する) ほとんどのプロジェクトはレイヤー2〜4に取り組んでいます。ほとんど誰もレイヤー1を解決していません。

なぜレイヤー1が基盤となるのか: ❌ 悪い推論→悪いエージェントの判断→悪い取引 ❌ Garbage in = 各レイヤーでのガベージアウト ❌ エージェントの考えを信用できないなら、エージェントの行動は信用できません ✅ 検証推論 = その他すべての信頼の根源

現実世界への影響: 今年、42%の企業がAIプロジェクトを放棄しました。89%は検証枠組みを持たない。90%のCIOはコストを500〜1,000%も誤算しています。 問題は実行ではありません。IOは誰も推論層を検証していないことです。 ガイアステーキングは根を固めています。ステーカーは実際にモデルが出力するものを検証します。