⚡️ Amis, les discussions sur la sécurité de l'IA sont souvent noyées sous des déclarations de principe visant à éviter les biais, limiter les capacités et assurer la fiabilité, mais beaucoup de discussions restent au stade de la théorie.

Le véritable défi est déjà là : la vérifiabilité du processus de raisonnement lui-même. Les grands modèles de langage (LLM) font inévitablement des erreurs, le problème n’a jamais été une erreur occasionnelle, mais notre incapacité à suivre clairement la logique et les bases qui conduisent à une décision.

C’est précisément cela qui constitue le cœur de la sécurité de l’AGI : il ne suffit pas de connaître le résultat, il faut aussi comprendre “pourquoi”. Ce n’est que lorsque le processus de raisonnement est transparent et vérifiable que nous pouvons réellement contrôler et déployer en toute sécurité des systèmes intelligents.

Ici, l’Inference (raisonnement) offre une approche différente. Il ne s’agit pas simplement de faire expliquer le modèle, mais d’assurer, par la structure du système, que chaque jugement puisse générer une preuve de comportement (Proof-of-Behavior). Cette preuve enregistre les bases de la décision, la cohérence du contexte, ainsi que la coordination avec les informations précédentes, formant une chaîne logique vérifiable.

Plus loin, la preuve de cohérence (Consistency Proof) permet au système de s’auto-vérifier : le raisonnement actuel est-il conforme aux règles, au contexte et aux jugements antérieurs ? En cas de divergence, le système peut non seulement signaler une erreur, mais aussi retracer la racine du problème. Cela signifie que l’AGI ne sera plus une boîte noire, mais une machine capable de fournir des preuves d’une décision auditable.

Dans la perspective à long terme du développement de l’AGI, l’important n’est plus simplement la limitation des capacités ou le contrôle, mais la vérifiabilité des décisions. L’équipe doit construire un système où chaque comportement intelligent laisse une chaîne de preuves vérifiables et traçables. Un tel système d’Inference permet de faire passer la sécurité de l’IA du principe abstrait à la pratique concrète, transformant la fiabilité en une structure quantifiable.

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