La crise de crédibilité de l'IA provient d'un problème fondamental : nous ne pouvons pas réellement vérifier ses résultats. Les modèles d'apprentissage automatique produisent des conclusions, mais le processus est une boîte noire — personne ne sait comment ils raisonnent, si les données sont exactes.

C'est précisément le problème que certains projets Web3 cherchent à résoudre. Grâce à la vérification en chaîne et aux mécanismes de confirmation distribués, chaque étape du raisonnement de l'IA peut être tracée et vérifiée. Transformer la sortie du modèle en faits vérifiables, plutôt qu'en promesses suspendues dans l'air.

En d'autres termes, la transparence et la vérifiabilité sont la voie pour reconstruire la confiance humaine envers l'IA.