Wenn KI versagt, liegt es normalerweise an den Daten. Im August 2025 hat ein Gesundheitsmodell einen Schlaganfall in den "basilaren Ganglien" gemeldet, einem Ort, der nicht existiert. @JoinSapien lenkt den Fokus zurück auf die Datenqualität. Proof of Quality überprüft, woher die Daten stammen und ob sie vertrauenswürdig sind. Staking fördert die Verantwortlichkeit. Peer-Validierung erhöht die Genauigkeit. On-Chain-Reputation verfolgt das Vertrauen. Slashing bestraft schlechte Arbeit. Pipelines werden zu einem Live-Feedback-Loop: Qualität durch Design, nicht durch Glück. Über 185 Millionen Aufgaben, 1,93 Millionen Mitwirkende und es werden immer mehr. Einfache Regel: Bevor Daten ein Modell erreichen, stelle zwei Fragen: Wer hat sie erstellt, und können sie vertraut werden?