موثوقية البيانات، قد تكون هذه هي أكبر نقطة ضعف في تقنية الذكاء الاصطناعي على السلسلة.

في الآونة الأخيرة، كانت بعض سلاسل الكتل الرائدة تعمل بجد في مجال الذكاء الاصطناعي - حيث أكمل ICP للتو ترقية، ونقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتعمل مباشرة على السلسلة؛ بينما تعمل SUI أيضًا على البنية التحتية، بهدف تمكين المطورين من نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بسهولة، مع إمكانية مشاركة الملكية والتداول بحرية.

لكن المشكلة هنا: هل القوة الحاسوبية وأدوات النشر تكفي؟

من يضمن أن البيانات التي تتعلم منها هذه الأنظمة الذكية صحيحة؟ كيف يمكن منع التزوير من خلال سمعة المستخدم، وسجلات سلوك الوكلاء، ومعلومات التصديق المختلفة على السلسلة؟

ما تفعله Intuition هو بناء "طبقة الحقيقة" للذكاء الاصطناعي. إنها تتحقق من مصدر وجودة بيانات التدريب، وتحول أشياء مثل سمعة المستخدم وسلوك الوكيل، وهي أشياء مجردة، إلى أصول يمكن تداولها عبر السلاسل. بعبارة أخرى، فإنه يجعل نظام الذكاء الاصطناعي قادرًا على العمل بناءً على معلومات موثوقة مدعومة من المجتمع ومركزية.

كلما زاد حجم الذكاء الاصطناعي، زادت الاعتماد على مصداقية البيانات بشكل قاتل. بدون أساس من الثقة، فإن أي قوة حوسبة قوية لا تعدو كونها مجرد تكديس للقمامة.