Saya selalu merasa bahwa hal yang paling diremehkan dalam sistem AI bukanlah kemampuan modelnya, tetapi apa yang harus dilakukan setelah kehilangan kendali.

Ketika AI hanyalah alat bantu,
kesalahan bisa ditanggung manusia.
Tapi ketika AI mulai membuat keputusan secara berkelanjutan, saling memanggil, dan otomatis menjalankan,
kamu akan menemukan sebuah masalah nyata:
Kamu sudah tidak sempat bertanya “mengapa”.

Itulah sebabnya saya memperhatikan @inference_labs.
Ini tidak berusaha membuktikan bahwa AI adalah “dapat dipercaya”,
melainkan langsung mengakui satu hal:
Penilaian AI sendiri seharusnya tidak dipercaya tanpa syarat.
Inference Labs memilih berada di belakang penilaian.
Tidak menjelaskan alur model,
tidak memoles proses penalaran,
hanya memverifikasi satu hal—
apakah tindakan ini berada dalam batas-batas yang diizinkan.

Posisi ini sangat dingin.
Juga tidak memanjakan narasi.

Tapi semakin sistem mulai bersifat otonom,
semakin dibutuhkan struktur “masih bisa dikendalikan setelah kejadian”.
Kamu bisa mengganti model, mengganti kerangka kerja, mengganti parameter,
tapi begitu skala sistem meningkat,
kepercayaan tidak bisa lagi didasarkan pada perasaan,
melainkan harus melalui verifikasi terus-menerus.
Dari sudut pandang ini, Inference Labs lebih seperti membangun jalan bawah tanah jangka panjang:
bukan untuk menyelesaikan seberapa pintar AI,
melainkan memastikan bahwa saat AI membuat kesalahan, sistem tetap kokoh.

Hal semacam ini tidak tampak di awal,
tapi pada tahap tertentu,
tanpanya, perkembangan AI terkait akan berhenti maju.