私はずっと感じてきましたが、AIシステムで最も過小評価されているのは、モデルの能力ではなく、制御不能になったときの対処法です。

AIが単なる補助ツールであれば、
誤りがあっても人がカバーできます。
しかし、AIが連続的に意思決定を行い、相互に呼び出し合い、自動実行を始めると、
現実的な問題に直面します：
「なぜ？」と問いかける時間がなくなるのです。

これが私が @inference_labs に関心を持つ理由です。
それはAIが「信頼できる」ことを証明しようとするのではなく、
一つの事実を直接認めているからです：
AIの判断は、無条件に信頼すべきものではない。

Inference Labsは判断の後に立つことを選びます。
モデルの思考経路を説明せず、
推論過程を美化せず、
ただ一つのことを検証します——
この行動が許容範囲内にあるかどうか。

この立ち位置は非常に冷静です。
物語を美化しません。

しかし、システムが自己管理を始めるほど、
この「事後も制御可能な」構造の存在が必要になります。
モデルを変え、フレームワークを変え、パラメータを変えても、
システムの規模が大きくなると、
信頼は感覚に頼れなくなり、
継続的な検証だけが頼りです。

この視点から見ると、Inference Labsは長期的な基盤を築く道のりの一部のようです：
AIの賢さを解決するのではなく、
誤りを犯したときにシステムが崩れないことを保証するためのものです。

この種の仕組みは早期には目立ちませんが、
一定の段階に達すると、
それなしでは関連するAIの発展は止まってしまいます。