⚡️ 友友们、AI 安全討論はしばしば原則的な声明に埋もれがちです。偏りを避け、能力を制限し、信頼性を確保するためですが、多くの議論は依然として理論上の段階にとどまっています。

真の課題はすでに目の前にあります。それは推論過程自体の検証可能性です。大規模言語モデル（LLM）の誤りは避けられません。問題は決して偶発的なミスそのものではなく、私たちが判断の論理と根拠を明確に追跡できないことにあります。

これこそが AGI 安全の核心です：結果を知るだけでなく、「なぜそう判断したのか」を理解することです。推論過程が透明で検証可能なとき、私たちは真に制御し、安全に知能システムを展開できるのです。

ここで、Inference（推論）は異なるアプローチを提供します。これは単にモデルに自己説明をさせるだけでなく、システム構造を通じて、各判断が行動証拠（Proof-of-Behavior）を生成できることを保証します。この証拠は意思決定の根拠、文脈の一貫性、以前の情報との整合性を記録し、検証可能な論理的連鎖を形成します。

さらに進めて、一致性証明（Consistency Proof）はシステム自身が検査できる仕組みです。現在の推論がルールや文脈、過去の判断に沿っているかどうかを確認します。偏りや誤りがあれば、システムはエラーを報告し、問題の根源を追跡できます。これにより、AGIは従来のブラックボックスではなく、監査可能な意思決定の証拠を提供できる機械となるのです。

長期的な視野に立てば、重要なのは単なる能力の制限や制御ではなく、意思決定の検証可能性です。チームは、各知的行動が検証・追跡可能な証拠の連鎖を残せるような構築を目指す必要があります。このようなInferenceシステムにより、AIの安全性は抽象的な原則から実務的なアプローチへと落とし込み、信頼性を定量化可能な構造に変換します。

@inference_labs #inference @KaitoAI #KAITO