Pesquisa independente construída em torno de mecanismos de falha falsificáveis

A IA já não é apenas um modelo. Agentes, orquestradores, memória compartilhada, ferramentas externas e cadeias de decisão autônomas criam modos de falha em que um erro pode se propagar e virar consenso aparente antes que sua origem seja compreendida.

O ICI testa a cadeia de decisão, não apenas a saída final. Mantém separados observado, inferido, verificado e lembrado, desafia explicações causais, procura dependências ocultas entre agentes e fontes e verifica se uma correção sobrevive a condições modificadas.

Em um sistema multiagente orquestrado, cinco agentes podem concordar mesmo dependendo da mesma fonte, memória compartilhada ou premissa inicial. O ICI verifica se a convergência é realmente independente e se a conclusão sobrevive quando a dependência comum é removida.

O ICI é desenvolvido como método de assurance não preso a uma única arquitetura de modelo. A roadmap de pesquisa amplia testes controlados para sistemas híbridos e quantum-assisted. Trata-se de uma direção de pesquisa, não de uma alegação de capacidade quântica produtiva já disponível.