AIシステムはしばしば根本的な課題に直面します。それは、データソースの透明性が欠如している場合において、信号とノイズを区別することです。分散型ネットワークでは、この問題はさらに重要になります。解決策は、システム内のすべてのデータ入力に明確な責任を割り当てることにあります。これにより、盲点は信頼できる追跡可能な信号に変わります。その結果、妥協なくより効果的に学習するスマートなAIが実現し、すべての取引とデータポイントが監査可能な完全に検証可能なネットワーク上で動作します。このアプローチは、中央集権的な処理からではなく、透明で分散された検証から知性が生まれることを保証します。