La fiabilité des données, cela pourrait être le principal point faible de l'IA sur la blockchain.

Récemment, plusieurs grandes blockchains ont intensifié leurs efforts dans le domaine de l'IA - ICP vient de terminer une mise à niveau et a directement déplacé les applications d'IA sur la blockchain ; de son côté, SUI travaille également sur des infrastructures pour permettre aux développeurs de déployer facilement des agents d'IA tout en partageant la propriété et en facilitant les transactions.

Mais le problème se pose : avoir uniquement de la puissance de calcul et des outils de déploiement est-il suffisant ?

Qui garantit que les données utilisées par ces systèmes d'IA sont réelles ? Comment éviter la fraude avec la réputation des utilisateurs, les enregistrements des comportements des agents et les diverses informations d'authentification sur la blockchain ?

Ce que fait Intuition, c'est cela : construire un « niveau de vérité » pour l'IA. Il vérifie la provenance et la qualité des données d'entraînement, transformant des concepts abstraits comme la crédibilité des utilisateurs et les comportements d'agents en actifs pouvant circuler de manière inter-chaînes. En d'autres termes, cela permet au système d'IA de fonctionner sur la base d'informations fiables, décentralisées et soutenues par la communauté.

Plus l'échelle de l'IA est grande, plus la dépendance à la véracité des données est mortelle. Sans base de confiance, même la puissance de calcul la plus forte ne fait qu'accumuler des déchets.