Trong hai ngày qua, tôi đã xem một số video hướng dẫn phối đồ với đậu bao thật là vô lý, thật là hài hước 🤣 Về cách sử dụng AI một cách đáng tin cậy đã trở thành vấn đề cốt lõi của ngành và công chúng, trong khi @inference_labs đã phá vỡ thói quen phát triển mù quáng của ngành để phục vụ công chúng, đặt sự an toàn làm điều kiện cơ bản cho việc triển khai AI, nhắm thẳng vào những điểm đau của ngành: sự phát triển của AI không chỉ nên tìm kiếm tốc độ, mà còn phải giữ vững giới hạn an toàn và đáng tin cậy. Tính khả chứng của trí tuệ nhân tạo đã bị ngành đánh giá thấp trong thời gian dài, nhưng chính điều này lại là chìa khóa để nó bước vào các tình huống thực tế trong cuộc sống. Chúng ta đã phụ thuộc sâu sắc vào kết quả đầu ra của AI, nhưng thường thì trong tình huống không có bằng chứng xác thực, không thể xác nhận mô hình có hoạt động theo logic mong đợi hay không, chúng ta lại tin tưởng một cách thụ động vào những kết quả này, đây là rủi ro cốt lõi của việc triển khai AI trong mọi tình huống, và sự xuất hiện của Inference Labs chính là để cung cấp giải pháp cho rủi ro này. ✅ Để AI có thể có tính khả chứng thực sự, Inference Labs đã sáng tạo ra cơ chế xác minh cắt lát, đi sâu vào bên trong mô hình AI lớn, phân tích từng chi tiết, xác minh từng logic, cung cấp xác minh an toàn thực sự cho đầu ra của mô hình. Trong triết lý cốt lõi của nó: AI có thể xác minh mới là AI đáng sử dụng; chỉ khi được xác minh an toàn, AI mới là con đường bắt buộc để triển khai vào các tình huống thực tế. Dựa vào công nghệ suy diễn có thể chứng minh trong mật mã học, Inference Labs đã biến "không cần tin tưởng" thành hiện thực, đạt được ba khả năng cốt lõi. 1⃣ Có thể xác minh trực tiếp quá trình thực thi và kết quả đầu ra của AI, từ bỏ sự tin tưởng kiểu "hộp đen". 2⃣ Đảm bảo mỗi quyết định của AI đều được thực hiện nghiêm ngặt theo logic đã được mô hình thiết lập, ngăn chặn sự lệch lạc logic và mất kiểm soát. 3⃣ Có thể hoàn thành xác minh tính đúng đắn trong môi trường an toàn, được quản lý, đồng thời bảo đảm tính riêng tư của mô hình và dữ liệu, cân bằng nhu cầu an toàn và riêng tư. Đây chính là hình mẫu trí tuệ nhân tạo không cần tin tưởng mà Inference Labs đang xây dựng, không phụ thuộc vào sự tin tưởng mù quáng vào mô hình, mà sử dụng các phương pháp kỹ thuật để đảm bảo rằng quá trình hoạt động, quyết định và đầu ra của AI đều có thể kiểm tra, chứng minh và kiểm soát, giải quyết từ gốc rễ vấn đề "không đáng tin cậy" của AI, để trí tuệ nhân tạo thực sự an toàn, quy mô hóa triển khai vào các tình huống thực tế, xây dựng rào cản công nghệ cốt lõi nhất.