Недавнее видео о модульном роботе от Flexion Robotics выглядит впечатляюще: он стабильно движется по сложным ландшафтам и в сценах после катастроф, его движения ловкие, а уровень завершенности проекта очень высок. Это уже не концептуальная модель из лаборатории, а робот, способный работать самостоятельно в реальных, непредсказуемых условиях. Однако, когда такие роботы действительно выходят на улицу и сталкиваются с полностью неконтролируемой средой, одного лишь внешнего вида недостаточно. Настоящая сложность заключается не в том, сможет ли он выполнить задачу, а в том, почему он выбрал это действие в тот момент? Насколько точно система восприятия оценивает окружающую среду? Соблюдает ли весь процесс принятия решений безопасные границы и операционные правила? Если на эти вопросы можно ответить только после анализа логов или по словам производителя, то эта система по сути остается черным ящиком. В полевых условиях, при спасательных операциях или в общественных местах, автономные решения в формате черного ящика не внушают доверия. Чтобы действительно развернуть роботов для работы на улице, необходимо иметь проверяемую запись решений, а не просто анализировать произошедшее после инцидента, а иметь возможность четко доказать, что каждое ключевое действие основано на надежном восприятии, соблюдении норм и прослеживаемом исполнении. Только когда роботы начинают нести реальные риски, доверие не может основываться только на эффектном демонстрационном видео, а должно поддерживаться строгими и проверяемыми механизмами верификации.