Учора я зайшов до відділення Укрпошти забрати посилку. Звичайна справа. Але черга не рухалась.
Попереду стояла літня жінка - їй щось було незрозуміло. Вона запитувала. Стомлений оператор монотоно відповідав: "так", "ні", "так"... Без жодного пояснення. Одна хвилина розтягнулася на двадцять. Люди в черзі нервували. А я стояв та думав: ось воно. Не брак інформації - брак пояснення.
Те саме відбувається і з AI.
Пам'ятаєте, коли ChatGPT видавав цілком упевнену відповідь - а потім виявлялось, що це суцільна вигадка? Аби коли AI-агент щось рекомендував, а ви не розуміли чому?
Без traceability (або простежуванності, прозорості логіки) це не розум. Це його симуляція
Корпоративні клієнти, державні регулятори, усі серйозні користувачі ніколи не будуть довіряти чорній скриньці. Їм потрібен кожен крок логіки, джерела, проміжні висновки - верифіковано, з можливістю аудиту. Більшість AI-рішень цього досі не дають.
І ось тут мені на розум прийшов гарний приклад іншого підходу - Kayon від @Vanarchain
Kayon - це reasoning engine (або, хоча це і трошки академично, рушій меркування), тобто система, яка не просто видає відповідь, а показує весь шлях думки.
Kayon побудований поверх Neutron, семантичного шару пам'яті Vanar. Він бере контекст із Seeds - не просто текст, а зв'язки і значення, збережені myNeutron. Інтегрує зовнішні дані: оракули, API, on-chain події, RWA-метадані. Виконує багатошарове міркування (chain-of-thought, free-of-thought, self-critique) і все це on-chain.
Але головне не це:
Головне - що він видає на виході. Не просто фінальну відповідь. Повний trace: які джерела, які проміжні висновки, чому відкинуто альтернативи, confidence score. Все записується в блокчейні - immutable, з посиланням на кожен крок. Перевірити можна будь-коли.
Тепер про конкретику - бо "reasoning engine" звучить абстрактно, поки не бачиш реальних запитів.
Керівник може запитати: "Які повторювані теми у фідбеку наших кліентів?" або "Які фактори вплинули на зміну нашого прайсингу цього року?" - і отримати не просто відповідь, а повний слід логіки з джерелами.
Sales-команда - "Які заперечення найчастіше виникають у пайплайні?" або "Які пропозиції призвели до успішних закриттів?" Product і Engineering teams - "Як запити користувачів співвідносяться з технічним roadmap?" або "Як видреагували користувачі на останній реліз?"
І окремо - compliance. В регульованих індустріях Kayon разом з Neutron дає immutable audit trails для ключових рішень, proof of authorship, історію доступу і версій. Це не маркетинг - це те, корпоративний сектор реально вимогає від AI-рішень сьогодні.
Ось перечитав що написав і зрозумів, що мене в ньому досі щось дратує, а потім згадав. Коли готував цю статтю, "перекопав" багато пресс-релизів. Багато разів зустрічав обіцянки "... ми маємо AI-reasoning", а на самому ділі під капотом - просто промпт до зовнішнього LLM без жодного on-chain сліду. На противагу цьому, Kayon - це повноцінне та працююче архитектурне рішення, а не маркетингова обгортка.
Звичайний AI - оракул, який видає пророцтво та мовчить.
Kayon - вчений, який пише peer-reviewed статтю: методологія, дані, висновки, все відкрито.
Як і в тій черзі в Укрпошті - одне просте пояснення змінило б все. $VANRY в цьому випадку використовується для оплати reasoning cycles, доступу до trace та audit-запитів - так токен інтегрований у реальне використання інфраструктури.