説明責任のある自律性は、ミッションクリティカルな環境で動作するAIシステムの標準となるでしょう では、「説明責任のある自律性」とは何を意味しているのでしょうか? 詳しく見てみよう: 🧵

2/ 自律システムは防衛、航空宇宙、国家安全保障の分野で加速しています。 ドローンが飛行経路を決定し、ISRシステムはセンサーストリームを融合させ、ミッションソフトウェアが行動を推奨します。 しかし、検証なしの自律は制御されていない意思決定です。

3/ 説明責任のある自律性とは、システムが単に行動するだけでなく、正しく行動したことを証明できることを意味します。 「モデルは正しく動作したと信じる」でも「オペレーターが後でログを確認した」という意味でもありません。 むしろ、モデルが変更されていないデータ上で正当なロジックに従っているという暗号学的証拠です。

4/ ここでラグランジュのDeepProveが登場します。 確率≠証明。 証明=数学的確実性。 すべてのAI推論は以下の証明を出すことができます: ・モデルが正しく実行された場合 ・入力は本物でした ・制約を尊重する出力 ・機密データの漏洩はありません

5/ なぜこれが防衛に重要なのか? 現代のミッションシステムは、もはや暗黙の信頼、手動レビュー、検証不能な機械学習パイプラインに頼ることができないからです。 責任ある自律性は、オペレーターに機械的な速度での自信をもたらします。 例えば、モデルが分類または推奨→DeepProveは暗号学的な証明を付加し、下流システムが即座に検証→。

6/ また、データ共有なしで連合の信頼を可能にし、ライフサイクルの整合性を強化します: ・パートナーはテレメトリー、モデルの重み付け、機密入力を交換することなく、お互いの結果を検証できます。 • 開発→展開→事後レビューに至るまで、証明はシステムの挙動を改ざん防止可能な記録として作成します。

7/ 簡単に言えば: 自律性=システムが行動できる。 責任ある自律性=システムは正しく行動したことを証明できる。 これは防衛AIの新たな標準であり、ラグランジュがDeepProveで築いている基盤です。