A crise de confiança na IA advém de um problema fundamental: não conseguimos verificar realmente a sua saída. Os modelos de aprendizagem automática produzem conclusões, mas o processo é uma caixa preta — ninguém sabe como eles raciocinam, se os dados são precisos.

É exatamente essa dor que alguns projetos Web3 querem resolver. Através de validação na cadeia e de mecanismos de confirmação distribuída, cada passo do raciocínio da IA pode ser rastreado e verificado. Transformar a saída do modelo em fatos auditáveis, em vez de promessas no ar.

Em outras palavras, transparência e verificabilidade são o caminho para reconstruir a confiança da humanidade na IA.