A confiabilidade dos dados, que pode ser o maior ponto crítico da AI em blockchain.

Recentemente, várias das principais blockchains estão a apostar na área de IA - o ICP acabou de concluir uma atualização, movendo diretamente as aplicações de IA para a blockchain; na SUI, também estão a trabalhar em infraestruturas, com o objetivo de permitir que os desenvolvedores implantem facilmente agentes de IA, além de poderem partilhar a propriedade e negociar livremente.

Mas surge a questão: apenas ter poder de cálculo e ferramentas de implantação é suficiente?

Quem garante que os dados que esses sistemas de IA aprendem são verdadeiros? Reputação do usuário, registros de comportamento dos agentes, várias informações de certificação em blockchain, como evitar fraudes?

O que a Intuition está fazendo é isso - construir um "nível de verdade" para a IA. Ele valida a origem e a qualidade dos dados de treinamento, transforma coisas abstratas como a reputação do usuário e o comportamento do agente em ativos que podem ser trocados entre cadeias. Em outras palavras, permite que o sistema de IA funcione com base em informações confiáveis descentralizadas e endossadas pela comunidade.

Quanto maior a escala da IA, mais mortal se torna a dependência da veracidade dos dados. Sem uma base de confiança, mesmo a mais poderosa capacidade de cálculo não passa de um empilhamento de lixo.