Sistem AI sering kali menghadapi tantangan mendasar: membedakan sinyal dari kebisingan ketika sumber data kurang transparansi. Dalam jaringan terdesentralisasi, masalah ini menjadi semakin kritis. Solusinya terletak pada penugasan akuntabilitas yang jelas untuk setiap input data dalam sistem. Dengan melakukan ini, titik buta berubah menjadi sinyal yang dapat diandalkan dan dapat dilacak. Hasilnya adalah AI yang lebih cerdas yang belajar dengan lebih efektif tanpa kompromi—beroperasi di seluruh jaringan yang sepenuhnya dapat diverifikasi di mana setiap transaksi dan titik data dapat diaudit. Pendekatan ini memastikan bahwa kecerdasan muncul bukan dari pemrosesan terpusat, tetapi dari validasi yang transparan dan terdistribusi.