Systemy do przyszłej skalowalnej wdrożenia Inference Labs! Gdy AI na lotnisku popełni błąd, koszt nie polega tylko na pogorszeniu doświadczenia, ale na wstrzymaniu lotów, wypadkach, interwencji regulacyjnej i długoterminowym załamaniu zaufania. Co gorsza, wiele systemów wciąż jest czarną skrzynką: logi znajdują się za zaporą producenta, mogą być zmieniane, brakuje kontekstu, a na końcu nikt nie może udowodnić, kto powinien ponieść odpowiedzialność. Dlatego audytowalna autonomiczność stanie się podstawowym wymaganiem! Każda kluczowa decyzja musi być poparta weryfikowalnym dowodem na poziomie kryptograficznym, aby udowodnić, że została podjęta zgodnie z ustalonymi zasadami bezpieczeństwa, jednocześnie nie ujawniając wrażliwych danych ani szczegółów modelu. Zaufanie przekształca się z "proszę, uwierz nam" w "możesz to niezależnie zweryfikować". Prawdziwym wyzwaniem zawsze była prędkość. Dowodzenie całego modelu jest zbyt wolne, a rzeczywiste scenariusze nie mogą czekać. DSperse od Inference Labs dzieli duże modele na kawałki, dowodzi tylko kluczowych etapów, generuje równolegle, szybko weryfikuje, przekształcając weryfikowalne AI z koncepcji w realny system inżynieryjny. W tak wysokiego ryzyka środowisku jak lotnisko, autonomiczność czarnej skrzynki nie jest zrównoważona. Systemy, które będą mogły być wdrożone na dużą skalę w przyszłości, nie będą mądrzejsze, ale będą udowodnione jako niezawodne. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs