Når AI svikter, er det vanligvis dataene. I august 2025 flagget en helsemodell et slag i "basilargangliene", et sted som ikke eksisterer. @JoinSapien setter fokuset tilbake på datakvalitet. Proof of Quality verifiserer hvor dataene kom fra og om de er til å stole på. Staking håndhever ansvarlighet. Fagfellevalidering øker nøyaktigheten. Omdømme på kjeden sporer tillit. Slashing straffer dårlig arbeid. Rørledninger blir en live feedback-sløyfe: kvalitet ved design, ikke ved flaks. 185M+ oppgaver, 1.93M bidragsytere og teller. Enkel regel: før data treffer en modell, spør to ting Hvem skapte den, og kan man stole på den?