Останнім часом @inference_labs все більше переконують у точності своїх ідей. Зараз вже не питання, чи стане AI сильнішим, а чи зможемо ми зрозуміти, що саме він робить, коли AI почне діяти самостійно.

Багато систем говорять про можливість аудиту, але насправді це лише їхній власний запис. По суті, це питання довіри. Те, що робить Inference Labs, — це не довіряти їм, а давати вам те, що можна перевірити. AI може самостійно приймати рішення та виконувати їх, але кожен крок залишає доказ, який може перевірити будь-хто, відтворити — будь-хто, без пояснень і без довіри.

Якщо ця ідея запрацює, сценарії застосування будуть дуже широкі. Трейдингові боти в DeFi, автоматичне виконання DAO, прогнози ринків, а також більш реальні сфери — автопілот, промислові системи, — принаймні, це вже не буде приводом для звинувачень у проблемах у моделі.

Зараз вони запускають TruthTensor, який фактично додає AI-агенту можливість перевірки звітності — не стільки щоб перевірити правильність його слів, скільки щоб переконатися, що він дотримується правил. Мені подобається стан цієї команди. Це не проект, який щодня розповідає про AI-нарративи та мітить усі можливі маршрути. Це технічний бекграунд, повільний темп, і все створюється поступово.

Фінансування є від інституцій, але видно, що вони не поспішають розповідати історії про оцінки. Зараз спільнота займається балами та тестами, що більше схоже на відбір реальних користувачів, а не на накрутку популярності. Якщо говорити про моє враження від #inferencelabs: це більше схоже на підготовку рішення для систем, які обов’язково зламаються у майбутньому.

Ці проекти можуть не бути найпопулярнішими в короткостроковій перспективі, але коли AI повністю автоматизується, ви зрозумієте, що саме ця проблема — її вирішення — стане ключовою.