⚡️ 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
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