自治系統最怕的從來不是出錯，而是出了事，卻沒有人能說清它到底為什麼這麼做。

人其實能接受判斷失誤，卻很難容忍一種狀態：
結果已然發生，決策的路徑卻成了黑箱。

很多 AI 卡在高風險場景遲遲邁不開步，不是能力跟不上，而是它的決策邏輯，根本沒法被外部驗證。

@inference_labs 的選擇就很清晰：
不去費力解釋模型 「腦子裡」 在想什麼，而是直接證明它的行為有沒有越界。

行為是否合規，規則是否被嚴守，決策是否可追溯。
在自治系統的世界裡，這往往比 「把道理講得通順」 更關鍵。