Коли модель стає більшою та більш спроможною, виникає дедалі очевидніша проблема, і швидкість верифікації зовсім не встигає за складністю та швидкістю висновків Коли процес мислення стає все більше схожим на чорну скриньку, джерело моделі залишається незрозумілим, а шлях виконання не може бути повністю відтворений, довіра починає втрачати довіру. Не тому, що це має бути неправильно, а тому, що ми просто не можемо довести це Це називається прогалином верифікації. ШІ недостатньо розумний, але не має надійного способу для всіх підтвердити, з якої моделі походить результат, у якому середовищі і чи він був суворо виконаний відповідно до правил Те, що Inference Labs хоче зробити, насправді досить просто: кожен результат ШІ має зашифрований цифровий відбиток. Це не пояснення після факту і не залежить від гарантії виробника, а сертифікат, який будь-хто може перевірити і перевірити назавжди, а ідентичність, джерело та цілісність виконання заблоковані в момент виводу Лише коли система підлягає аудиту, їй можна довіряти, і автономний ШІ можна безпечно впроваджувати у великому масштабі лише тоді, коли довіра доведена. Саме в цьому напрямку вони рухаються #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs