Le modèle devient plus grand, ses capacités s'améliorent, mais un problème s'amplifie également en parallèle !

La vérification ne suit pas le rythme et la complexité du raisonnement.

Lorsque le processus de raisonnement devient de plus en plus opaque, l'origine du modèle devient floue, le chemin d'exécution impossible à reconstituer, la confiance s'effondre naturellement. Ce n'est pas parce que le système est défectueux, mais parce que personne ne peut prouver qu'il n'a pas fait d'erreur.

C'est précisément l'essence du « gap de vérification ». Ce n'est pas que l'IA n'est pas assez avancée, mais qu'il manque une méthode pour confirmer l'origine de chaque sortie, dans quelles conditions elle a été produite, et si elle a été exécutée selon les règles prévues.

La vision d'Inference Labs est en réalité très simple. Chaque sortie d'IA devrait porter sa propre empreinte cryptographique. Pas d'explication après coup, ni de validation par le fabricant, mais une preuve que n'importe qui peut vérifier indépendamment, et qui est traçable à long terme. L'identité, l'origine, et l'intégrité de l'exécution doivent être verrouillées au moment de la génération de la sortie.

C'est la base de l'autonomie vérifiable. Lorsqu'un système peut être vérifié, il peut être digne de confiance ; lorsque la confiance est prouvable, un système autonome peut réellement atteindre une échelle plus grande.

C'est le futur qu'ils sont en train de construire !

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