O vídeo recente do robô modular da Flexion Robotics é bastante impressionante, mostrando um desempenho estável e ágil em terrenos complexos e cenários de limpeza pós-desastre. O nível de conclusão do projeto é muito alto, já não se trata de um protótipo de laboratório, mas sim de um robô capaz de trabalhar de forma independente em ambientes reais e desordenados. No entanto, quando esses robôs realmente saem para o exterior e enfrentam um ambiente completamente incontrolável, parecer que funcionam bem não é suficiente. O verdadeiro desafio não está em saber se eles conseguem completar a tarefa, mas sim em entender por que escolheram aquela ação em um determinado momento. O sistema de percepção é realmente preciso na avaliação do ambiente ao redor? Todo o processo de tomada de decisão mantém constantemente a linha de segurança e as regras operacionais? Se essas questões só puderem ser respondidas analisando logs posteriormente ou ouvindo o que os fabricantes têm a dizer, então esse sistema é essencialmente uma caixa-preta. Em operações ao ar livre, resgates em desastres ou em locais públicos, a tomada de decisão autônoma em forma de caixa-preta não é algo em que alguém se sinta seguro. Para que um robô ao ar livre possa ser realmente implementado, ele deve ter registros de decisão verificáveis, não apenas uma análise após um incidente, mas sim a capacidade de demonstrar claramente que cada ação crítica foi baseada em percepções confiáveis, raciocínios em conformidade e execuções rastreáveis. Somente quando os robôs começam a assumir riscos reais, a confiança não pode depender apenas de um vídeo de demonstração impressionante, mas deve ser sustentada por um mecanismo de verificação rigoroso e auditável.