現在の Frontier AI の能力はもはや問題ではなく、真の課題は証明できないことにあります。

モデルが大きくなるほど、システムが複雑になるほど、外部からはその意思決定の仕組みが見えにくくなります。ロボット、金融システム、自動化された意思決定などのシナリオでは、この問題は無限に拡大します。あなたは賢いかもしれませんが、説明できなければなりません。

これが、検証性が単なる付加価値ではなく、硬い要求になり始めた理由です。DSperse と JSTprove は、まさにこの空白を埋めるためのものです。一つは zkML のコストを抑え、検証をスケールさせることを担当し、もう一つは AI の各決定を追跡・検査可能な証拠に変えることを担当します。

要するに：多くの検証は必ずしもコスト増につながらない；検証なしでは、実現はより困難になる。

現実は明確なシグナルを示しています。シカゴのような都市では、歩行者用ロボットについて議論する前に、住民や規制当局が最も気にしているのは「良いか悪いか」ではなく、「安全かどうか」です。適合したデータを持っているか？問題が起きたとき、誰が責任を取るのか？システムが自己証明できない場合、それは常にブラックボックスとして見られます。信頼を失えば、どんなに技術が進んでも意味がありません。

さらに、この問題はますます深刻化します。モデルの規模が拡大するにつれて、推論過程はより不透明になり、データの出所も追跡しにくくなります。検証のギャップは性能差よりも速く拡大します。だからこそ、彼らが提案する Auditable Autonomy は、スローガンではなく、最低限のラインです：すべての AI 出力には、検証可能な指紋を残すべきです。これは、自動化システムが現実世界、企業、規制体系に進出するための前提条件です。

最後に、レゴを義肢に使う若者たちについて触れますが、これは非常に的を射ています。技術のハードルは下がり、創造力は早く解放されつつあります。しかし、私たちが本当に残すべきものは、より賢い AI だけではなく、デフォルトで検証可能で信頼できるインフラ環境です。

さもなければ、どんなに未来のエンジニアが優れていても、ブラックボックスの上にブラックボックスを積み重ねるだけです。

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