La IA está empezando a funcionar como un sistema autónomo. Pero si la IA está generando sus propios datos y evolucionando su propio comportamiento, ¿cómo nos aseguramos de que se mantenga alineada con la intención humana? En nuestro recorrido por la universidad de Nueva York, @DMSKwak (@LazAINetwork y @MetisL2) argumentaron que el desafío central es la alineación de datos. Los datos ya no solo registran la realidad, sino que dan forma a 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 propios. Sin nuevas salvaguardas, la deriva y la alucinación se vuelven inevitables. En su presentación, Daniel presenta el enfoque de LazAI: canalizaciones de datos verificadas (utilizando pruebas TEE + ZK), tokens de anclaje de datos para vincular los activos de IA fuera de la cadena al estado en cadena y DAO centradas en el individuo para gobernar cada conjunto de datos, modelo o agente. Suena complicado, pero la idea fundamental es simple: si la IA es autónoma, debemos verificar no solo sus resultados, sino también los datos y las políticas que los impulsan. Sumérgete en la presentación completa de Daniel para comprender la solución en detalle: