モデルが大きくなるにつれて、能力も向上していますが、同時に問題も拡大しています！

検証が推論の速度と複雑さに追いついていません。

推論過程がますます不透明になると、モデルの出所が曖昧になり、実行経路を追跡できなくなり、信頼は自然に崩壊します。これはシステムの誤りによるものではなく、誰もそれが誤っていないことを証明できないからです。

これが「verification gap（検証ギャップ）」の本質です。AIが十分に進歩していないのではなく、各出力がどのモデルから来たのか、どの条件下で、期待通りのルールに従って実行されたのかを確認する方法が欠如しているのです。

Inference Labsのビジョンは実は非常にシンプルです。すべてのAI出力には、自身の暗号化された指紋を持たせること。事後の説明や、メーカーの保証ではなく、誰でも独立して検証でき、長期にわたって追跡可能な証明です。身元、出所、実行の完全性は、出力が生成された瞬間にロックされるべきです。

これが監査可能な自律性の基礎です。システムが検証可能であればこそ、信頼されるのです；信頼に証明性が備われば、自律システムは本当に規模拡大へと進むことができます。

これが彼らが築こうとしている未来です！

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs