當人工智慧失敗時，通常是數據的問題。 在2025年8月，一個醫療模型標記了「基底神經節」中的中風，而這個地方並不存在。 @JoinSapien 將焦點重新放在數據質量上。 質量證明驗證數據來源以及是否可以信任。 質押強化了問責制。 同行驗證提高了準確性。 鏈上聲譽追蹤信任。 懲罰機制懲罰不良工作。 數據管道成為一個即時反饋循環：設計上的質量，而非運氣。 超過1.85億個任務，193萬貢獻者，仍在增加。 簡單規則：在數據進入模型之前，問兩個問題： 誰創建了它，它可以被信任嗎？