現在的 Frontier AI，能力已經不是問題了，真正的短板是無法被證明。

模型越大、系統越複雜，外界反而越看不清它到底是怎麼做決策的。在機器人、金融系統、自動化決策這些場景裡，這個問題會被無限放大，你可以很聰明，但你得說得清楚。

這也是為什麼可驗證性開始變成硬需求，而不是錦上添花。DSperse 和 JSTprove 其實就是在補這塊空白。一個負責把 zkML 的成本壓下來，讓驗證能規模化跑起來；另一個負責把每一次 AI 決策，變成可以被追溯、被檢查的憑證。

說白了就是：多驗證，不一定更貴；沒驗證，一定更難落地。

現實已經給了很明確的信號。像芝加哥這種城市，在討論人行道機器人之前，居民和監管最關心的不是好不好，而是你安不安全？你有沒有合規數據？你出了問題，誰來負責？當一個系統沒法自證，它在公眾眼裡永遠都是個黑箱在路上跑。信任一旦沒了，技術再先進也沒用。

而且這個問題只會越來越嚴重。模型規模上去之後，推理過程更不透明，數據來源更難追溯，驗證缺口會比性能差距增長得更快。所以他們提的 Auditable Autonomy，我理解不是一句口號，而是一條底線：每一個 AI 輸出，都應該留下可驗證的指紋。這是自動化系統想進入現實世界、進入企業、進入監管體系的前提。

最後提到那些用樂高做義肢的年輕人，其實點得也很準。技術門檻在下降，創造力在提前釋放。但我們真正要留下的，不只是更聰明的 AI，而是一個預設可驗證、預設可信任的基礎設施環境。

不然再厲害的未來工程師，也只能在黑箱上繼續疊黑箱。

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