Quando l'IA fallisce, di solito è colpa dei dati. Nell'agosto 2025, un modello sanitario ha segnalato un ictus nei "nuclei basali", un luogo che non esiste. @JoinSapien riporta l'attenzione sulla qualità dei dati. La Proof of Quality verifica da dove provengono i dati e se possono essere considerati affidabili. Lo staking impone responsabilità. La validazione tra pari aumenta l'accuratezza. La reputazione on-chain traccia la fiducia. Il slashing penalizza il lavoro scadente. I pipeline diventano un ciclo di feedback attivo: qualità progettata, non per caso. Oltre 185 milioni di compiti, 1,93 milioni di collaboratori e in crescita. Regola semplice: prima che i dati raggiungano un modello, chiedi due cose: chi li ha creati e possono essere considerati affidabili?