Quando a IA falha, geralmente é devido aos dados. Em agosto de 2025, um modelo de saúde sinalizou um AVC nos "gânglios basilares", um lugar que não existe. @JoinSapien coloca o foco de volta na qualidade dos dados. A Prova de Qualidade verifica de onde os dados vieram e se podem ser confiáveis. O Staking impõe responsabilidade. A validação entre pares aumenta a precisão. A reputação em cadeia rastreia a confiança. O Slashing penaliza o trabalho ruim. Os pipelines se tornam um loop de feedback ao vivo: qualidade por design, não por sorte. Mais de 185 milhões de tarefas, 1,93 milhões de colaboradores e contando. Regra simples: antes que os dados cheguem a um modelo, pergunte duas coisas: quem os criou e se podem ser confiáveis?