AI begint te functioneren als een autonoom systeem. Maar als AI zijn eigen data genereert en zijn eigen gedrag evolueert, hoe zorgen we er dan voor dat het in lijn blijft met de menselijke intentie? Tijdens onze New York College Tour betoogde @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) dat de kernuitdaging data-alignment is. Data registreert de werkelijkheid niet alleen meer, het vormt de intelligentie zelf. Naarmate AI-agenten vrijheid krijgen om te handelen, groeit de moeilijkheid om trainingsdata schoon te maken en te beperken exponentieel, vooral wanneer de AI begint eigen data te produceren. Zonder nieuwe waarborgen worden drift en hallucinatie onvermijdelijk. In zijn presentatie introduceert Daniel de aanpak van LazAI: geverifieerde datapijplijnen (met TEEs + ZK-bewijzen), Data Anchoring Tokens om off-chain AI-activa aan on-chain status te binden, en individuele DAOs om elke dataset, model of agent te besturen. Het klinkt ingewikkeld, maar het basisidee is eenvoudig: als AI autonoom is, moeten we niet alleen zijn output verifiëren, maar ook de data en beleidslijnen die deze aansturen. Duik in Daniel's volledige presentatie om de oplossing in detail te begrijpen: