⚡️ Amigos, las discusiones sobre seguridad en IA a menudo se ven ahogadas por declaraciones de principios, que buscan evitar sesgos, limitar capacidades y garantizar fiabilidad, pero muchas discusiones siguen quedando en el papel.

El verdadero desafío ya está frente a nosotros: la verificabilidad del proceso de razonamiento en sí mismo. Es inevitable que los modelos de lenguaje grande (LLM) cometan errores; el problema nunca ha sido cometer errores ocasionales, sino que no podemos seguir claramente la lógica y las bases que utilizan para tomar decisiones.

Este es precisamente el núcleo de la seguridad en AGI: no solo conocer el resultado, sino entender el “por qué”. Solo cuando el proceso de razonamiento sea transparente y verificable, podremos controlar y desplegar sistemas inteligentes de forma segura.

Aquí, la Inferencia (@inference_labs #inference @KaitoAI #KAITO) ofrece una perspectiva diferente. No se trata simplemente de que el modelo explique su razonamiento, sino de garantizar mediante la estructura del sistema que cada juicio genere una prueba de comportamiento (Proof-of-Behavior). Esta prueba registra las bases de la decisión, la coherencia del contexto y la coordinación con información previa, formando una cadena lógica verificable.

Más allá, la prueba de coherencia (Consistency Proof) permite que el sistema verifique por sí mismo si el razonamiento actual cumple con las reglas, el contexto y las decisiones anteriores. Si hay desviaciones, el sistema no solo puede reportar errores, sino también rastrear la raíz del problema. Esto significa que la AGI deja de ser una caja negra y se convierte en una máquina capaz de proporcionar evidencia de decisiones auditables.

En la visión a largo plazo del desarrollo de la AGI, lo importante ya no es solo limitar capacidades o control, sino la verificabilidad de las decisiones. El equipo debe construir un sistema en el que cada comportamiento inteligente deje una cadena de evidencia verificable y trazable. Este sistema de Inferencia convierte la seguridad de la IA desde principios abstractos a prácticas de ingeniería, transformando la confianza en una estructura cuantificable.