À propos de la fusion de l'IA et de la blockchain, beaucoup de discussions se concentrent sur le niveau d'intelligence des modèles, mais en réalité, c'est poser la mauvaise question. Le véritable problème critique réside dans : la source des données d'entraînement est-elle fiable ? A-t-elle été falsifiée ? En cas de problème, qui est responsable ?

Une source de données non fiable signifie que même le modèle le plus performant ne fait que rendre les erreurs plus réalistes.

Récemment, une idée mérite une réflexion approfondie — il s'agit essentiellement de construire une infrastructure « fondamentale mais limitant » : rendre le stockage, la circulation et la disponibilité des données vérifiables, prouvables et traçables. En d'autres termes, "les données n'ont pas été manipulées" n'est plus une promesse vide, mais une réalité soutenue par des preuves cryptographiques.

Si vous souhaitez évaluer un projet AI+blockchain, je recommande de clarifier d'abord ces trois questions :

**Premièrement, où se trouvent les données ?**
**Deuxièmement, comment prouver qu'elles n'ont pas été remplacées ?**
**Troisièmement, en cas de problème, qui paie la facture ?**

Un projet capable d'expliquer ces trois points en profondeur aura réellement la crédibilité pour parler d'une narration écologique durable. Plutôt que de suivre la mode du moment, il vaut mieux d'abord renforcer la base de la « chaîne de confiance des données ».