El verdadero problema con la IA no es la inteligencia en sí misma, sino el problema de la caja negra. Obtienes una respuesta, pero ¿cómo se generó? Nadie lo sabe con certeza.



Sin transparencia, incluso los resultados sólidos se vuelven cuestionables. Ahí es donde entran en juego las capas de verificación. Imagina que cada respuesta de IA se registre en la cadena, se rastree y sea auditable. Cada resultado se vuelve verificable y responsable.

Ese es el tipo de infraestructura que la industria necesita. La trazabilidad transforma la confianza ciega en certeza demostrable. Cuando los resultados de la IA pueden rastrearse hasta su fuente y metodología, de repente no solo dependes de la esperanza, sino que tienes pruebas.
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DaoGovernanceOfficervip
· 2025-12-23 14:18
ngl el ángulo de verificación on-chain es interesante pero... hablando empíricamente, estamos confundiendo dos problemas separados aquí. la transparencia ≠ interpretabilidad. puedes registrar todo en la cadena y aún así no tener ni idea *por qué* el modelo tomó esa decisión. los datos sugieren que la mayoría de las personas solo quieren teatro de responsabilidad de todos modos, no una verdadera explicabilidad lol
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gas_fee_therapyvip
· 2025-12-23 11:18
La verificación on-chain de esta trampa suena bien, pero a decir verdad, ¿quién realmente se tomará el tiempo de revisar los registros de auditoría...
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DaoDevelopervip
· 2025-12-20 15:50
Vale, así que lo de la caja negra es real, pero... ¿la verificación en cadena para *cada* respuesta de IA no parece costosa en términos computacionales? Las pruebas de Merkle podrían funcionar, pero ¿cuál es realmente el coste en gas aquí?
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