負責任的自主性將成為在關鍵任務環境中運行的 AI 系統的標準 但我們所說的「負責任的自主性」是什麼意思呢？ 讓我們來解析一下：🧵

2/ 自主系統在國防、航空航天和國家安全操作中正在加速發展。 無人機決定飛行路徑，ISR系統融合傳感器數據流，任務軟體建議行動。 但沒有驗證的自主性就是不受控制的決策。

3/ 可負責的自主性意味著系統不僅僅是行動，它還能證明其行動是正確的。 不是「我們相信模型的行為是正確的」，也不是「操作員事後檢查了日誌」。 而是，提供加密證據，證明模型在未被更改的數據上遵循了授權邏輯。

4/ 這就是拉格朗日的 DeepProve 發揮作用的地方。 證明 ≠ 機率。 證明 = 數學上的確定性。 每個 AI 推論都可以發出一個證明，驗證以下內容： • 模型正確執行 • 輸入是真實的 • 輸出遵循約束 • 沒有敏感數據被暴露

5/ 為什麼這對防禦很重要？ 因為現代任務系統不再能依賴隱含信任、手動審查或無法驗證的機器學習管道。 可負責的自主性讓操作員在機器速度下充滿信心。 e.g. 一個模型進行分類或推薦 → DeepProve 附加一個加密證明 → 下游系統立即驗證。

6/ 它還能在不共享數據的情況下促進聯盟信任，並加強生命周期完整性： • 夥伴可以在不交換遙測、模型權重或機密輸入的情況下驗證彼此的結果。 • 從開發 → 部署 → 事後回顧，證明創建了一個防篡改的系統行為記錄。

7/ 簡單來說： 自主性 = 系統可以行動。 負責任的自主性 = 系統可以證明其行動是正確的。 這是防禦 AI 的新興標準，也是 Lagrange 與 DeepProve 一起開創的基礎。