Về sự hòa quyện giữa AI và blockchain, nhiều cuộc thảo luận tập trung vào mức độ thông minh của mô hình, nhưng thực ra đây là cách đặt câu hỏi sai. Vấn đề thực sự cản trở nằm ở chỗ: nguồn dữ liệu đào tạo có đáng tin cậy không? Có bị sửa đổi hay không? Khi xảy ra vấn đề, ai sẽ chịu trách nhiệm?

Nguồn dữ liệu một khi không đáng tin cậy, ngay cả những mô hình có hiệu suất mạnh nhất cũng chỉ là đóng gói thông tin sai lệch một cách chân thực hơn mà thôi.

Gần đây, tôi nhận thấy một hướng đi đáng để suy nghĩ sâu hơn — về bản chất là xây dựng một hệ thống hạ tầng "cơ bản nhưng quyết định giới hạn": làm cho việc lưu trữ, luân chuyển và khả năng sử dụng dữ liệu trở nên có thể xác minh, có thể chứng minh, có thể truy xuất nguồn gốc. Nói cách khác, "dữ liệu không bị sửa đổi" không còn là lời hứa suông nữa, mà là sự thật được hỗ trợ bởi chứng cứ mật mã học.

Nếu bạn muốn đánh giá bất kỳ dự án AI+ blockchain nào, tôi đề xuất nên làm rõ ba vấn đề sau:

**Thứ nhất, dữ liệu nằm ở đâu?**
**Thứ hai, làm thế nào để chứng minh rằng nó không bị thay thế?**
**Thứ ba, nếu xảy ra sự cố, ai sẽ chịu trách nhiệm?**

Những dự án có thể làm rõ ba điểm này mới thực sự có đủ tự tin để nói về câu chuyện hệ sinh thái bền vững. Thay vì chạy theo xu hướng nóng hổi, tốt hơn hết là xây dựng vững chắc "chuỗi dữ liệu đáng tin cậy".