La crisis de confianza en la IA proviene de un problema fundamental: no podemos verificar realmente sus resultados. Los modelos de aprendizaje automático generan conclusiones, pero el proceso es una caja negra—nadie sabe cómo razona, si los datos son precisos.

Esto es precisamente un punto doloroso que algunos proyectos Web3 quieren resolver. A través de la verificación en la cadena y mecanismos de confirmación distribuidos, cada paso del razonamiento de la IA puede ser rastreado y verificado. Convertir la salida del modelo en hechos auditables, en lugar de promesas flotando en el aire.

En otras palabras, la transparencia y la verificabilidad son la salida para reconstruir la confianza humana en la IA.