Construindo com KRNL → AI Confiável @KRNL_xyz já chegou a um ponto em que: a IA não é mais apenas para gerar texto ou imagens, mas para negociar contratos, gerenciar cadeias de suprimento, executar transações e até operar infraestruturas críticas. Se sua origem e processo não são verificáveis, não se pode realmente confiar nela. KRNL foi criado exatamente para resolver esse problema, oferecendo um conjunto de estruturas que tornam a IA verificável, auditável e confiável. O núcleo tem três direções: 🔹 Responsabilidade - Cada ação da IA tem um rastro de auditoria imutável. - Introduzindo AgentFacts + credenciais verificáveis, que podem claramente indicar quem construiu o modelo, o que foi atualizado e quais regras foram seguidas. - Dados, modelos e saídas têm uma cadeia de responsabilidade, garantindo que desde a origem até o resultado haja um rastro a seguir. 🔹 Governança - Segurança e controle de permissões: apenas usuários ou agentes autorizados podem chamar modelos, ferramentas e dados. - Barreira de proteção: bloqueia tópicos inadequados, conteúdo malicioso, previne vazamento de dados e jailbreak, enquanto registra e explica as decisões do modelo. - Conformidade embutida: mapeia diretamente os requisitos de conformidade da Lei de IA da UE e do NIST AI RMF. 🔹 Transparência - Fornece AI-BOM (componentes, conjuntos de dados, ajustes finos, palavras-chave, ferramentas) + cadeia de origem, garantindo rastreamento completo de dependências. - Adiciona marcas d'água e marcações de origem do conteúdo (como C2PA, SynthID), permitindo que os usuários downstream confirmem se o conteúdo foi gerado por IA ou foi modificado. O futuro da IA não pode operar com "confiança cega"; deve ser responsabilizável, auditável e verificável. 👉 Esse é o significado de @KRNL_xyz: transformar confiança em algo que pode ser provado. #Starboard @Galxe @GalxeQuest @GravityChain @AlvaApp $G #KRNL