La IA está comenzando a funcionar como un sistema autónomo. Pero si la IA está generando sus propios datos y evolucionando su propio comportamiento, ¿cómo aseguramos que se mantenga alineada con la intención humana? En nuestro Tour Universitario de Nueva York, @DMSKwak (@LazAINetwork y @MetisL2) argumentó que el desafío principal es la alineación de datos. Los datos ya no solo registran la realidad, sino que moldean la inteligencia misma. A medida que los agentes de IA ganan libertad para actuar, la dificultad de limpiar y restringir los datos de entrenamiento crece exponencialmente, especialmente cuando la IA comienza a producir datos por su cuenta. Sin nuevas salvaguardias, el desvío y la alucinación se vuelven inevitables. En su presentación, Daniel introduce el enfoque de LazAI: tuberías de datos verificadas (usando TEEs + pruebas ZK), Tokens de Anclaje de Datos para vincular activos de IA fuera de la cadena al estado en la cadena, y DAOs centrados en individuos para gobernar cada conjunto de datos, modelo o agente. Suena complicado, pero la idea raíz es simple: si la IA es autónoma, debemos verificar no solo sus salidas, sino también los datos y políticas que las impulsan. Sumérgete en la presentación completa de Daniel para entender la solución en detalle: