⚡️ Teman-teman, diskusi tentang keamanan AI sering kali tenggelam dalam pernyataan prinsipil, menghindari bias, membatasi kemampuan, dan menjamin keandalan, tetapi banyak diskusi masih berhenti di atas kertas.

Tantangan sejati sudah di depan mata, yaitu verifikasi proses penalaran itu sendiri. Kesalahan pada model bahasa besar (LLM) adalah hal yang tak terhindarkan, masalahnya bukanlah sesekali melakukan kesalahan, melainkan kita tidak mampu melacak secara jelas logika dan dasar di balik pengambilan keputusan.

Inilah inti dari keamanan AGI: tidak hanya mengetahui hasilnya, tetapi juga memahami “mengapa”. Hanya ketika proses penalaran transparan dan dapat diverifikasi, kita benar-benar dapat mengendalikan dan mengimplementasikan sistem cerdas secara aman.

Di sini, Inference (Penalaran) menawarkan pendekatan yang berbeda. Ini bukan sekadar membuat model menjelaskan dirinya sendiri, tetapi memastikan setiap keputusan yang diambil dapat menghasilkan bukti perilaku (Proof-of-Behavior) melalui struktur sistem. Bukti ini merekam dasar pengambilan keputusan, konsistensi konteks, dan koordinasi dengan informasi sebelumnya, membentuk rantai logika yang dapat diverifikasi.

Lebih jauh lagi, bukti konsistensi (Consistency Proof) memungkinkan sistem untuk memeriksa sendiri: apakah penalaran saat ini sesuai dengan aturan, konteks, dan keputusan sebelumnya. Jika terjadi penyimpangan, sistem tidak hanya dapat melaporkan kesalahan, tetapi juga melacak akar masalahnya. Ini berarti AGI tidak lagi menjadi kotak hitam, melainkan mesin yang mampu menyediakan bukti keputusan yang dapat diaudit.

Dalam pandangan jangka panjang pengembangan AGI, yang penting bukan lagi sekadar batasan kemampuan atau kontrol, tetapi verifikasi keputusan. Tim perlu membangun sistem di mana setiap tindakan cerdas meninggalkan jejak bukti yang dapat diverifikasi dan dilacak. Sistem Inference seperti ini membuat keamanan AI dari prinsip abstrak menjadi praktik rekayasa, mengubah kepercayaan menjadi struktur yang dapat diukur.