Люди часто плутають оцінки впевненості з фактичною верифікацією. Модель штучного інтелекту, яка дає вам високий бал впевненості, не означає, що вона правильна — це просто означає, що модель вважає її правильною, що є різним.

Наступний важливий крок? Незалежний консенсус моделей. Замість довіряти результатам однієї моделі «на слово», ви пропускаєте їх через кілька моделей для підтвердження результатів. Коли верифікація стає зовнішньою та розподіленою, а не самореферентною, ви кардинально змінюєте значення верифікації.

Це перехід від довіри до однієї джерела до побудови довіри через незалежний консенсус. Саме тут полягає справжня безпека та надійність у системах штучного інтелекту.