⚡️ Друзі, обговорення безпеки штучного інтелекту часто зазнають засмічення принциповими заявами, щоб уникнути упереджень, обмежити можливості, гарантувати надійність, але багато дискусій все ще залишаються на папері.

Наступні виклики вже перед нами — це перевірюваність самого процесу логіки. Помилки великих мовних моделей (LLM) є неминучими, проблемою ніколи не було випадкове помилкове рішення, а те, що ми не можемо чітко відстежувати логіку і підстави, на яких ґрунтується їхня оцінка.

Саме це є ядром безпеки AGI: потрібно не лише знати результат, а й розуміти “чому”. Лише тоді, коли процес логіки прозорий і перевірюваний, ми зможемо справді контролювати і безпечно впроваджувати інтелектуальні системи.

Тут Inference (виведення) пропонує інший підхід. Це не просто дозволити моделі пояснити себе, а забезпечити кожну оцінку системною структурою, яка генерує доказ поведінки (Proof-of-Behavior). Це доведення фіксує підстави для рішення, узгодженість із контекстом і з попередньою інформацією, формуючи перевірюваний логічний ланцюг.

Ще більшого ступеня досягає доведення узгодженості (Consistency Proof), яке дозволяє системі самостійно перевіряти: чи відповідає поточне логіку правилам, контексту і історичним оцінкам. Якщо є відхилення, система не лише повідомить про помилку, а й зможе відстежити її корінь. Це означає, що AGI більше не є чорною скринькою, а машиною, яка може надавати перевірні докази своїх рішень.

В довгостроковій перспективі розвитку AGI важливим стає не просто обмеження можливостей або контроль, а забезпечення перевірюваності рішень. Команда повинна створити таку систему: кожна інтелектуальна дія залишає доказ, який можна перевірити і простежити. Така система Inference дозволяє перенести безпеку AI із абстрактних принципів у інженерну практику, перетворюючи довіру у кількісну структуру.

@inference_labs #inference @KaitoAI #KAITO