Scaling AIには実際のリスクが伴います。未検証の出力はエラーを迅速に拡散させ、信頼性を失わせる可能性があります。問題は、組織がAIを大規模に導入する際に、自動化された検証層を組み込む必要があることです。これがなければ、あなたは盲目的に進むことになります。適切な検証メカニズムを備えることで、チームは大量のデータを扱う際でもAIシステムを信頼できるようになります。これは、自信を持って展開できることと、ただ願うだけの違いです。ブロックチェーンの検証のように考えてください—すべての出力がチェックされ、すべての結果にスタンプが押されます。これにより、AIは負債ではなく、真の資産となるのです。