بشأن اندماج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، تركز الكثير من النقاشات على درجة ذكاء النموذج، لكن هذا في الواقع يطرح السؤال الخاطئ. المشكلة الحقيقية التي تعيق التقدم هي: هل مصدر بيانات التدريب موثوق؟ هل تم تزويرها؟ وإذا حدثت مشكلة ما، كيف نحاسب المسؤولين؟

إذا لم تكن مصادر البيانات موثوقة، فحتى أقوى نموذج هو مجرد تغليف لمعلومات خاطئة بطريقة أكثر إقناعاً.

لاحظت مؤخراً فكرة جديرة بالتأمل العميق - في الأساس تتعلق ببناء مجموعة من البنية التحتية "الأساسية لكنها تحدد السقف الأعلى": جعل تخزين البيانات وتداولها وإتاحتها قابلة للتحقق والإثبات والتتبع. بعبارة أخرى، لا يعود "عدم العبث ببيانات" مجرد وعد فارغ، بل حقيقة مدعومة بأدلة تشفيرية.

إذا كنت تريد تقييم أي مشروع من نوع ذكاء اصطناعي + بلوكتشين، أنصحك بتوضيح هذه الأسئلة الثلاثة أولاً:

**الأول، أين تخزن البيانات؟**
**الثاني، كيف تثبت عدم استبدالها؟**
**الثالث، إذا حدثت مشكلة، من يتحمل المسؤولية؟**

المشاريع التي يمكنها شرح هذه النقاط الثلاث بوضوح، فقط هي التي تملك حقاً الثقة للحديث عن سرديات بيئية مستدامة. بدلاً من ملاحقة الاتجاهات الساخنة، من الأفضل تأسيس "سلسلة الثقة في البيانات" أساساً أولاً.