自治システムが最も恐れるのは、決して誤りを犯すことではなく、問題が起きたときに、その理由を誰もはっきりと説明できないことだ。

人は判断ミスを受け入れることはできるが、次のような状態は非常に耐え難い：
結果はすでに出ているのに、意思決定の過程がブラックボックスになっている。

多くのAIは高リスクなシナリオでなかなか一歩を踏み出せないのは、能力不足ではなく、その意思決定の論理が外部から検証できないからだ。

@inference_labs の選択は非常に明確だ：
モデルが「頭の中」で何を考えているかを説明するのに労力をかけるのではなく、その行動に越境があるかどうかを直接証明する。

行動が規則に準拠しているか、ルールが厳格に守られているか、意思決定が追跡可能か。
自治システムの世界では、これはしばしば「理屈を通す」ことよりもはるかに重要だ。