الكثير من مشاكل المشاريع ليست في الاتجاه الخاطئ، بل في مواجهة "الاحتياجات المرحلية". بعد زوال الشعبية، تتراجع الطلبات، وكتابة المزيد منها مجرد تسجيل لفترة زمنية معينة.

@inference_labs تختلف بشكل خاص في أنها لا تتعامل مع سيناريو تطبيق معين، بل مع فجوة هيكلية.

عندما يبدأ النظام في الاستقلالية، لم تعد المشكلة في مدى ذكاء النموذج، بل في إمكانية تفسير السلوك، وإمكانية مراجعته، وتحميل المسؤولية. يمكن تزيين مرحلة التدريب، وتغليف نتائج الإخراج، لكن الاستنتاج هو المكان الذي يحدث فيه الفعل الحقيقي، وهو أيضًا المكان الذي تتولد فيه المخاطر الحقيقية.

إذا لم تكن هناك بنية تحتية يمكنها التحقق من عملية الاستنتاج، فإن ما يُسمى بـ "وكيل الذكاء الاصطناعي" للتعاون يظل مجرد عرض توضيحي. مع زيادة الحجم، سيقع النظام بالتأكيد في أول اختبار وهو "لماذا تثق في هذه النتيجة".

اختيار Inference Labs هو في جوهره اعتراف بشيء واحد:
سيتغير النموذج باستمرار، وسيتكرر تحديث الإطار، لكن في اللحظة التي يحدث فيها الاستنتاج، يجب أن تترك أثرًا يمكن التحقق منه.
هذه ليست مسألة هل يمكن سرد قصة جيدة أم لا، بل هي موقع لا يمكن تجنبه.
طالما استمر النظام الذاتي في التقدم، سيظل هذا الموقع موجودًا دائمًا.
أما الباقي، فهو ببساطة من يستطيع أن يجعله أكثر استقرارًا، وأقل تكلفة، وأسهل في الاعتماد عليه بشكل أصلي من قبل النظام.

من هذا المنظور، شكله الحالي ليس مهمًا. المهم أنه يقف على أعتاب المستقبل.