大規模生産ラインで産業用ヒューマノイドロボットを生産する際の最大の障害は、実は検証可能性です。 Xiaomiは最近、今後5年以内にヒューマノイドロボットを自社工場に本格的に投入し、見た目だけの試作機を作るのではなく、大規模な独立生産を実現すると発表しました ロボットが本物の生産ラインに入ると、問題はもはや動作するかどうかではなく、さらに厳しい問題が残ります。 ・なぜその瞬間にあれほど決断し、動いたのか? • すべての工程がプロセスおよび安全仕様に厳密に従っていますか? ・事故が起きた場合、完全に追跡・確認・監査が可能か? 工場自体はリスクの高い場所であり、ちょっとしたミスが大きな問題を引き起こすことがあります。 自律システムが意思決定や実行の透明で検証可能な記録を持たなければ、効率向上ではなく新たなシステミックリスクをもたらす可能性があります 産業規模の自律性を本当に支えるのは、より強力なモデルや高速なハードウェアだけでなく、暗号化レベルの説明責任と監査可能な仕組みを持つことです。 検証可能なAIこそが、自動化がセキュリティのアップグレードなのか、制御不能な隠れた危険の埋もれなのかを判断する鍵です #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs