Побудова за допомогою KRNL → надійного штучного інтелекту @KRNL_xyz досягла етапу, коли штучний інтелект більше не просто генерує текст або зображення, а й бере участь у переговорах щодо контрактів, управлінні ланцюжками поставок, виконанні транзакцій і навіть експлуатації критичної інфраструктури. Якщо його джерело та процес неможливо перевірити, йому не можна по-справжньому довіряти. KRNL тут, щоб вирішити цю проблему, надаючи основу, яка робить штучний інтелект перевіреним, перевіреним і надійним. Ядро має три напрямки: 🔹 Звітності - Кожен крок дії штучного інтелекту має незмінний контрольний слід. - Введено AgentFacts + Verifiable Credentials, щоб чітко вказати, хто створив модель, що було оновлено та яких правил було дотримано. - Дані, моделі та виходи мають ланцюжок відповідальності, щоб гарантувати, що все простежується від джерела до результату. 🔹 Управління - Безпека та контроль дозволів: лише авторизовані користувачі або агенти можуть використовувати моделі, інструменти та дані. - Захисні бар'єри: блокуйте образливі теми, шкідливий контент, витік даних і джейлбрейк, записуючи та інтерпретуючи модельні рішення. - Вбудована відповідність: безпосередньо відповідає вимогам до Закону ЄС про штучний інтелект і NIST AI RMF. 🔹 Прозорість - Надайте AI-BOM (компоненти, набори даних, тонке налаштування, підказки, інструменти) + ланцюжок джерел для повного відстеження залежностей. - Додайте водяні знаки та теги джерел контенту (наприклад, C2PA, SynthID), щоб дозволити наступним користувачам підтвердити, чи був контент згенерований штучним інтелектом або змінений. Штучний інтелект майбутнього не може працювати на «сліпій довірі», він має бути підзвітним, підданим аудиту та перевірці. 👉 Ось у чому суть @KRNL_xyz: перетворення довіри на щось, що можна довести. #Starboard @Galxe @GalxeQuest @GravityChain @AlvaApp $G #KRNL