Sobre la integración de AI y blockchain, muchas discusiones se centran en el nivel de inteligencia del modelo, pero en realidad están haciendo la pregunta equivocada. La verdadera dificultad radica en: ¿la fuente de los datos de entrenamiento es confiable? ¿Ha sido manipulada? ¿Cómo se responsabiliza en caso de problemas?

Una vez que la fuente de datos no es confiable, incluso el modelo con mejor rendimiento solo empaquetará la información errónea de manera más convincente.

Recientemente, he visto una idea que vale la pena analizar en profundidad: en esencia, se trata de construir una infraestructura «de base pero que determine el límite superior»: hacer que el almacenamiento, la circulación y la disponibilidad de datos sean verificables, demostrables y rastreables. En otras palabras, que "los datos no hayan sido manipulados" ya no sea solo una promesa vacía, sino un hecho respaldado por pruebas criptográficas.

Si quieres evaluar cualquier proyecto de AI+blockchain, te recomiendo aclarar primero estas tres preguntas:

**Primero, ¿dónde están los datos?**
**Segundo, ¿cómo demostrar que no han sido reemplazados?**
**Tercero, en caso de que algo salga mal, ¿quién asume la responsabilidad?**

Solo los proyectos que puedan explicar claramente estos tres puntos tendrán la confianza suficiente para hablar de una narrativa ecológica sostenible. En lugar de perseguir la tendencia del momento, es mejor fortalecer la base de la «cadena de confianza de los datos».