När AI misslyckas är det vanligtvis data. I augusti 2025 flaggade en vårdmodell för en stroke i de så kallade basilarganglierna, ett ställe som inte finns. @JoinSapien sätter åter fokus på datakvalitet. Proof of Quality verifierar var data kommer ifrån och om de går att lita på. Staking framtvingar ansvarsskyldighet. Peer-validering ökar noggrannheten. Rykte i kedjan spårar förtroende. Slashing straffar dåligt arbete. Pipelines blir en live-feedbackloop: kvalitet genom design, inte genom tur. 185 miljoner+ uppgifter, 1,93 miljoner bidragsgivare och fler blir det. Enkel regel: innan data når en modell bör du fråga två saker Vem skapade den, och kan man lita på den?