A atual Frontier AI, a capacidade já não é o problema, o verdadeiro obstáculo é a impossibilidade de comprovação.

Quanto maior o modelo, mais complexo o sistema, mais difícil para o mundo exterior entender exatamente como as decisões são tomadas. Em cenários como robôs, sistemas financeiros e decisões automatizadas, esse problema é amplificado ao máximo; você pode ser muito inteligente, mas precisa ser claro.

Por isso, a verificabilidade começa a se tornar uma necessidade rígida, e não apenas um diferencial. DSperse e JSTprove estão justamente preenchendo essa lacuna. Um deles é responsável por reduzir os custos do zkML, permitindo que a verificação seja escalável; o outro transforma cada decisão de IA em um comprovativo que pode ser rastreado e inspecionado.

Resumindo: mais verificação não significa necessariamente mais custo; sem verificação, é muito mais difícil implementar na prática.

O mercado já deu sinais claros. Cidades como Chicago, antes de discutir robôs nas calçadas, os residentes e reguladores se preocupam mais com segurança do que com a funcionalidade. Você tem dados em conformidade? Se algo der errado, quem será responsável? Quando um sistema não consegue se autoprovar, ele é visto pelo público como uma caixa preta em movimento. Quando a confiança se vai, nenhuma tecnologia avançada adianta.

E esse problema só vai ficar mais sério. Com o aumento do tamanho dos modelos, o processo de raciocínio fica mais opaco, as fontes de dados mais difíceis de rastrear, e a lacuna de verificação cresce mais rápido do que as melhorias de desempenho. Por isso, a proposta de Autonomia Auditável não é só uma frase de efeito, mas uma linha de base: cada saída de IA deve deixar uma pegada verificável. Essa é a condição para que sistemas automatizados entrem no mundo real, nas empresas e nos regulamentos.

Por fim, aqueles jovens que usam LEGO para fazer próteses também têm uma visão bastante acertada. A barreira tecnológica está caindo, a criatividade está sendo liberada mais cedo. Mas o que realmente queremos deixar como legado não é apenas IA mais inteligente, e sim uma infraestrutura padrão que seja verificável e confiável por padrão.

Caso contrário, por mais engenheiros brilhantes que tenhamos no futuro, eles só poderão continuar empilhando caixas pretas sobre caixas pretas.

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