ここ2日間、ビーンバッグが着替えを指示する動画ジョークを見ましたが、それはあまりにも突飛で面白いです 🤣 AIを信頼性高く活用する方法は業界と一般の人々にとって根本的な課題となっており、@inference_labs業界の盲目的な開発慣性を打破し、安全性をAI導入の基本前提として確立し、業界の課題を直接指摘しています。すなわち、AI開発はスピードを追求するだけでなく、安全性と信頼性の最終ラインも維持すべきだということです 人工知能の検証可能性は長らく業界から過小評価されてきましたが、実生活のシナリオに参入するための鍵となっています。 私たちは長らくAI出力に大きく依存してきましたが、決定的な証拠なしにこれらの結果を受動的に信頼し、モデルが期待通りに動作しているか確認できず、これがすべてのシナリオにおけるAI実装の核心的なリスクです。Inference Labsの登場はこのリスクに対する解決策を提供しています ✅ AIを真に検証可能にするために、Inference LabsはAI大規模モデルの内部に深く入り込み、あらゆる細部を解体し、論理の痕跡をすべて検証し、モデル出力に対して実際のセキュリティ検証を提供する独自のスライス検証メカニズムを開発しました。 本質的には、検証可能なAIこそが使う価値のあるAIであり、 セキュリティ検証こそが、AIを実際のシナリオで実装する唯一の方法です 暗号学的に証明可能な推論技術に依拠し、Inference Labsは「信頼不要」なAIを実現し、3つのコア機能を実現しています 1⃣ AIの実行プロセスと出力結果を直接検証し、「ブラックボックス」信頼に別れを告げます 2⃣ AIによるすべての意思決定がモデルのあらかじめ設定された論理に厳密に従って実行され、論理的な逸脱や制御喪失を排除すること 3⃣ 安全かつ規制された環境で正確性検証を行いながら、モデルやデータのプライバシーを確保し、セキュリティとプライバシーの二重のニーズを考慮しています これはまさにInference Labsが構築している信頼不要人工知能のプロトタイプであり、モデルへの盲目的な信頼に頼るのではなく、技術的手段を用いてAIの運用、意思決定、出力の全プロセスを検証可能かつ制御可能にし、AIの「信頼性の低い」問題を根本から解決し、人工知能が実際のシナリオで真に安全かつ大規模に存在するための核心的な技術的障壁を構築しています @inference_labs #Inference #Yap