À medida que os modelos se tornam maiores e mais poderosos, um problema se torna cada vez mais evidente: a velocidade de validação não consegue acompanhar a complexidade e a velocidade da inferência. Quando o processo de inferência se torna cada vez mais como uma caixa-preta, a origem do modelo é incerta e o caminho de execução não pode ser reproduzido completamente, a confiança começa a se deteriorar. Não porque esteja necessariamente errado, mas porque não conseguimos provar que está certo. Isso é chamado de lacuna de validação (verification gap). A IA não é que não seja inteligente o suficiente, mas sim que falta um método confiável que permita a todos confirmar de qual modelo a saída realmente vem, em que ambiente foi executada e se seguiu rigorosamente as regras. O que o Inference Labs quer fazer é bastante direto: fazer com que cada saída de IA venha com uma impressão digital digital criptografada. Não é uma explicação posterior, nem uma garantia de um fornecedor, mas uma prova que qualquer um pode verificar por conta própria e que é permanentemente acessível, com identidade, origem e integridade da execução, tudo bloqueado no momento da saída. Só quando for possível auditar, o sistema poderá ser verdadeiramente confiável; só quando a confiança puder ser provada, a IA autônoma poderá ser implementada em larga escala com segurança. Essa é a direção que eles estão promovendo. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs