⚡️ Друзья, обсуждения безопасности ИИ часто затмеваются декларациями о принципах: избегать отклонений, ограничивать возможности, обеспечивать надежность, — но многие дискуссии остаются на бумаге.

Настояшая проблема уже на поверхности — это проверяемость самого процесса вывода. Ошибки крупных языковых моделей (LLM) неизбежны, проблема вовсе не в редких ошибках, а в том, что мы не можем ясно проследить логику и основания, по которым модель принимает решения.

Именно это и является ядром безопасности AGI: необходимо не только знать результат, но и понимать «почему». Только при прозрачности и проверяемости процесса вывода мы сможем по-настоящему контролировать и безопасно внедрять интеллектуальные системы.

Здесь Inference (вывод) открывает новые возможности. Это не просто объяснение модели своих решений, а обеспечение системной структуры, которая гарантирует, что каждое решение сопровождается доказательством поведения (Proof-of-Behavior). Такое доказательство фиксирует основание решения, согласованность с контекстом и с предыдущей информацией, формируя проверяемую логическую цепочку.

Более того, доказательство согласованности (Consistency Proof) позволяет системе самостоятельно проверять: соответствует ли текущий вывод правилам, контексту и предыдущим решениям. В случае отклонений система может не только сообщить об ошибке, но и проследить ее причину. Это означает, что AGI больше не будет черным ящиком, а станет машиной, способной предоставлять проверяемые доказательства решений.

В долгосрочной перспективе развития AGI важнее не просто ограничения возможностей или контроль, а проверяемость решений. Команда должна создавать системы, в которых каждое интеллектуальное действие оставляет проверяемую, прослеживаемую цепочку доказательств. Такая система Inference превращает безопасность ИИ из абстрактных принципов в инженерные практики, делая надежность измеримой структурой.

@inference_labs #inference @KaitoAI #KAITO