Een robot die door iedereen geaccepteerd kan worden, moet eerst deze validatie doorstaan! De reden dat chirurgische robots nu breed vertrouwd worden, is niet omdat ze er zo slim uitzien, maar omdat ze vanaf het begin de precisie op het hoogste standaardniveau hebben vastgehouden. Elke beweging, elke beslissing, moet volledig controleerbaar en herhaalbaar zijn, en er moet duidelijk verantwoordelijkheid kunnen worden afgelegd. Naarmate de autonome capaciteiten sterker worden, zal deze drempel alleen maar hoger worden, niet lager. Regulering, veiligheidscontroles, en de praktische uitvoering, niemand zal accepteren dat het systeem op dat moment zeker juist was. In hoge-risicoscenario's is het simpelweg zeggen "geloof me" al voldoende om direct af te vallen. De echte kritieke vragen zijn eigenlijk deze: waarom heeft het op dat moment zo besloten? Is het model dat gebruikt wordt niet vooraf aangemeld en goedgekeurd? Is het redeneerproces niet gemanipuleerd, verlaagd of zijn er onverwachte afwijkingen opgetreden? Als deze zaken niet kunnen worden geverifieerd, is grootschalige autonome capaciteit niet aan de orde. De waarde van Proof of Inference ligt hierin: het maakt het systeem niet complexer, maar zorgt ervoor dat elke autonome beslissing in real-time kan worden geverifieerd, niet achteraf verklaard, maar op het moment van de beslissing kan worden bewezen dat het eerlijk volgens de vastgestelde regels en modellen is uitgevoerd. Wanneer autonome systemen echt de medische, industriële en openbare veiligheidssectoren binnenkomen, is verifieerbaarheid geen luxe optie, maar de fundamentele voorwaarde of autonome capaciteit stand kan houden. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs

Waarom de meeste AI-projecten uiteindelijk geen Kindred worden? De kernreden is dat de meeste AI-projecten zich richten op het oplossen van efficiëntieproblemen, op zoek naar sneller, nauwkeuriger en goedkoper. Maar dit voordeel is van korte duur; elke keer als een groot model wordt geüpgraded, verandert de leider snel in een gewone speler, en staan we weer op dezelfde startlijn. Kindred heeft echter gekozen voor een langzamere, moeilijkere weg. Het is niet gehaast om die "verbluffende" functies te lanceren, maar besteedt veel tijd aan het creëren van een duidelijke karakterpersoonlijkheid, het opbouwen van langdurige herinneringen en het geleidelijk opbouwen van een echte emotionele verbinding met gebruikers. Efficiëntietools zijn gemakkelijk te vervangen; gebruikers gebruiken ze gewoon, zonder enige emotionele binding. Zodra er een goedkopere of snellere optie is, springen ze meteen over. Relatiegerichte producten zijn echter anders. Wanneer gebruikers gewend raken aan een bepaalde AI, herinneringen opbouwen, en zelfs een beetje gehechtheid ontwikkelen, worden de overstapkosten erg hoog. Dit is niet eenvoudig te meten in termen van technologie of prijs. Dit is het fundamentele verschil: de meeste projecten zijn bezig met het maken van krachtigere tools, terwijl Kindred een langdurige partner creëert. #KaitoYap @KaitoAI @Kindred_AI #Yap @metamaxxmoon $KIN

Onlangs kwam ik een paar tweets van Inference Labs tegen die erg logisch waren. Hoe groter de AI-modellen worden, hoe dieper de kloof in validatie wordt. Het hele inferentieproces wordt steeds minder transparant; waar de output vandaan komt en hoe het stap voor stap wordt afgeleid, is helemaal niet te verifiëren, waardoor het vertrouwen natuurlijk aanzienlijk afneemt. Hun oplossing is eenvoudig en direct, maar heeft een grote impact: voeg een cryptografisch bewijs toe aan elke AI-output, vergelijkbaar met de transactiehash op de blockchain, onveranderlijk en altijd te verifiëren. Op deze manier is de inhoud die door AI wordt gegenereerd niet langer wat jij zegt dat het is, maar kan het direct worden geverifieerd via cryptografische middelen. Is dit niet precies het stukje dat web3 het meest nodig heeft? Decentralisatie heeft het vertrouwen van instellingen naar code en cryptografische mechanismen verplaatst. Nu AI op grote schaal moet worden geïmplementeerd, als het nog steeds een black box is, wie durft dan zijn geld, data en cruciale beslissingen aan haar toe te vertrouwen? Met dit soort cryptografisch bewijs kunnen identiteit, veiligheid en aansprakelijkheid echt worden gerealiseerd, wat leidt tot een auditabel autonoom systeem. Hoe krachtig de AI-capaciteiten ook zijn, het moet begrijpelijk en verifieerbaar zijn voor mensen; anders is een groter model gewoon een verfijndere leugenmachine. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs