Khi AI thất bại, thường là do dữ liệu. Vào tháng 8 năm 2025, một mô hình chăm sóc sức khỏe đã báo cáo một cơn đột quỵ ở "hạch nền", một nơi không tồn tại. @JoinSapien đặt lại trọng tâm vào chất lượng dữ liệu. Chứng minh chất lượng xác minh nguồn gốc dữ liệu và liệu nó có thể được tin cậy hay không. Staking thực thi trách nhiệm. Xác thực từ đồng nghiệp nâng cao độ chính xác. Danh tiếng trên chuỗi theo dõi sự tin cậy. Slashing trừng phạt công việc kém. Các pipeline trở thành một vòng phản hồi trực tiếp: chất lượng theo thiết kế, không phải do may mắn. Hơn 185 triệu nhiệm vụ, 1,93 triệu người đóng góp và vẫn đang tiếp tục. Quy tắc đơn giản: trước khi dữ liệu đến mô hình, hãy hỏi hai điều ai đã tạo ra nó, và liệu nó có thể được tin cậy không?