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Confiança por Verificação: Por que a IA precisa de provas, não de vibrações "A confiança humana é emocional. A confiança nas máquinas é estatística." — Julien Bouteloup A IA está entrando em uma era em que "confie em mim" já não é suficiente. A reputação da marca funcionou na Web2 porque os humanos perdoam, esquecem e seguem narrativas. Máquinas não. Um agente de IA lidando com dinheiro, dados sensíveis ou decisões reais não pode depender de vibrações ou logotipos. O Problema da Caixa Preta Hoje, a maioria das IAs roda como uma API caixa-preta. Você envia dados. Uma resposta surge. Dizem para você confiar no provedor. Isso não é confiança — é risco terceirizado. À medida que os agentes passam de conversar para agir, esse modelo se quebra. A execução exige garantias: Para onde isso foi? Qual código foi executado? Quem poderia observá-lo? O que acontece se falhar? Se você não consegue responder a essas perguntas, não tem confiança — você tem esperança. De "Confie em Mim, Mano" → Confie na Prova A confiança em IA deve mudar da reputação da marca para evidências criptográficas. A verdadeira confiança começa abaixo do modelo: Hardware (TEEs): Garantindo a integridade física do cálculo Execução Verificável: Provando que o código não foi adulterado Garantias Econômicas: Incentivos alinhados contra comportamentos maliciosos Não são comunicados de imprensa. Não são dashboards. Não promessas. Inferência verificada significa que cada saída vem com recibos. Sem caixas pretas. Sem fé cega. A Fundação das Economias de Agentes Abertos Esse é o pré-requisito para uma economia onde agentes possam executar e transacionar de forma autônoma — sem se tornarem ferramentas de vigilância ou plataformas extrativas. Confiança por meio da verificação não é uma característica. É o novo padrão para IA que realmente funciona no mundo real. Fiquem ligados, vamos desfazer as malas desse turno a semana toda.