AI begynner å fungere som et autonomt system. Men hvis AI genererer sine egne data og utvikler sin egen atferd, hvordan sikrer vi at den holder seg på linje med menneskelig intensjon? På vår New York College Tour hevdet @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) at kjerneutfordringen er datajustering. Data registrerer ikke bare virkeligheten lenger, de former selve intelligensen. Etter hvert som AI-agenter får frihet til å handle, vokser vanskeligheten med å rense og begrense treningsdata eksponentielt, spesielt når AI begynner å produsere egne data. Uten nye sikkerhetstiltak blir drift og hallusinasjoner uunngåelige. I presentasjonen introduserer Daniel LazAIs tilnærming: verifiserte datapipelines (ved hjelp av TEE-er + ZK-bevis), Data Anchoring Tokens for å binde AI-eiendeler utenfor kjeden til on-chain-tilstand, og individsentriske DAO-er for å styre hvert datasett, modell eller agent. Det høres komplisert ut, men grunnideen er enkel: hvis AI er autonom, må vi verifisere ikke bare utgangene, men også dataene og retningslinjene som driver dem. Dykk ned i Daniels fullstendige presentasjon for å forstå løsningen i detalj: