Tôi luôn nghĩ rằng, trong hệ thống AI, điều bị đánh giá thấp nhất không phải là khả năng của mô hình, mà là cách xử lý khi mất kiểm soát.

Khi AI chỉ là công cụ hỗ trợ,
lỗi có thể do con người khắc phục.
Nhưng khi AI bắt đầu đưa ra quyết định liên tục, gọi lệnh lẫn nhau, tự động thực thi,
bạn sẽ nhận ra một vấn đề thực tế:
bạn đã không còn kịp hỏi “tại sao”.

Đây cũng là lý do tôi quan tâm đến @inference_labs.
Nó không cố gắng chứng minh AI là “đáng tin cậy”,
mà thẳng thắn thừa nhận một điều:
phán đoán của AI, bản thân nó không nên được tin tưởng vô điều kiện.
Inference Labs chọn đứng sau phán đoán.
Không giải thích cách mô hình hoạt động,
không tô vẽ quá trình suy luận,
chỉ xác nhận một điều—
liệu hành động này có nằm trong giới hạn cho phép hay không.

Vị trí này rất lạnh lùng.
Cũng không cố gắng kể chuyện.

Nhưng càng hệ thống tự chủ,
cần thiết hơn loại cấu trúc “vẫn kiểm soát được sau khi đã xảy ra”.
Bạn có thể thay đổi mô hình, thay đổi khung, thay đổi tham số,
nhưng một khi hệ thống đã mở rộng quy mô,
sự tin tưởng không thể dựa vào cảm giác,
chỉ còn cách liên tục xác minh.
Từ góc nhìn này, Inference Labs giống như đang xây dựng một con đường dài hạn nền tảng:
không phải để giải quyết AI thông minh đến đâu,
mà để đảm bảo rằng khi nó mắc lỗi, hệ thống vẫn còn đứng vững.

Loại thứ này ban đầu không rõ ràng,
nhưng đến một giai đoạn nhất định,
không có nó, sự phát triển AI liên quan sẽ dừng lại và không tiến lên nữa.