现在的 Frontier AI，能力已经不是问题了，真正的短板是无法被证明。

模型越大、系统越复杂，外界反而越看不清它到底是怎么做决定的。在机器人、金融系统、自动化决策这些场景里，这个问题会被无限放大，你可以很聪明，但你得说得清楚。

这也是为什么可验证性开始变成硬需求，而不是锦上添花。DSperse 和 JSTprove 其实就是在补这块空白。一个负责把 zkML 的成本压下来，让验证能规模化跑起来；另一个负责把每一次 AI 决策，变成可以被追溯、被检查的凭证。

说白了就是：多验证，不一定更贵；没验证，一定更难落地。

现实已经给了很明确的信号。像芝加哥这种城市，在讨论人行道机器人之前，居民和监管最关心的不是好不好，而是你安不安全？你有没有合规数据？你出了问题，谁来负责？当一个系统没法自证，它在公众眼里永远都是个黑箱在路上跑。信任一旦没了，技术再先进也没用。

而且这个问题只会越来越严重。模型规模上去之后，推理过程更不透明，数据来源更难追溯，验证缺口会比性能差距增长得更快。所以他们提的Auditable Autonomy，我理解不是一句口号，而是一条底线：每一个 AI 输出，都应该留下可验证的指纹。这是自动化系统想进入现实世界、进入企业、进入监管体系的前提。

最后提到那些用乐高做义肢的年轻人，其实点得也很准。技术门槛在下降，创造力在提前释放。但我们真正要留下的，不只是更聪明的 AI，而是一个默认可验证、默认可信任的基础设施环境。

不然再厉害的未来工程师，也只能在黑箱上继续叠黑箱。

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