Model büyüdükçe ve daha yetenekli hale geldikçe, giderek daha belirgin hale gelen bir sorun ortaya çıkıyor ve doğrulama hızı, çıkarımın karmaşıklığı ve hızıyla hiç yetişemiyor Akıl yürütme süreci giderek daha fazla kara kutu gibi hale geldiğinde, modelin kaynağı belirsiz kalırsa ve uygulama yolu tam olarak yeniden üretilemez, güven çökmeye başlar. Yanlış olması gerektiği için değil, sadece doğru olduğunu kanıtlayamadığımız için Buna doğrulama boşluğu denir. Yapay zeka yeterince akıllı değil, ancak herkesin çıktının hangi modelden geldiğini, hangi ortamda olduğunu ve kurallara sıkı şekilde uygulanıp uygulanmadığını doğrulaması için güvenilir bir yol yok Inference Labs'ın yapmak istediği aslında oldukça basit; her yapay zeka çıktısının şifreli dijital parmak iziyle gelmesini sağlamak. Bu, sonradan yapılan bir açıklama değil, üreticinin garantisine dayanmaz; herkesin doğrulayıp kalıcı olarak doğrulayabileceği bir sertifikadır ve kimlik, kaynak ile yürütme bütünlüğü çıkış anında kilitlidir Sistem ancak denetlenebilir olduğunda gerçekten güvenilebilir ve ancak güven kanıtlanabilir olduğunda, otonom yapay zeka büyük ölçekte güvenli bir şekilde uygulanabilir. İşte bu yöne ilerliyorlar #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs