Sobre a integração de AI e blockchain, muitas discussões concentram-se no nível de inteligência dos modelos, mas na verdade isso é fazer a pergunta errada. O verdadeiro gargalo está em: a fonte dos dados de treino é confiável? Foi adulterada? E, se houver problemas, quem é responsável?

Quando a fonte de dados deixa de ser confiável, mesmo o modelo mais potente só consegue embalar informações incorretas de forma mais convincente.

Recentemente, chamou minha atenção uma abordagem que vale a pena refletir profundamente — essencialmente, construir uma infraestrutura de "camada base, mas que determina o limite superior": fazer com que o armazenamento, fluxo e disponibilidade de dados se tornem verificáveis, comprováveis e rastreáveis. Em outras palavras, "os dados não foram adulterados" deixa de ser uma promessa vazia e passa a ser um fato respaldado por provas criptográficas.

Se você quer avaliar qualquer projeto de AI+blockchain, recomendo esclarecer primeiro essas três questões:

**Primeiro, onde estão os dados?**
**Segundo, como provar que eles não foram substituídos?**
**Terceiro, se algo der errado, quem assume a responsabilidade?**

Projetos que conseguem explicar essas três pontos de forma clara são os que realmente têm base para falar de uma narrativa ecológica sustentável. Em vez de seguir a moda do momento, é melhor consolidar a "cadeia de confiança dos dados" como fundamento.