L'IA commence à fonctionner comme un système autonome. Mais si l'IA génère ses propres données et évolue son propre comportement, comment pouvons-nous nous assurer qu'elle reste alignée avec l'intention humaine ? Lors de notre tournée des collèges à New York, @DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) a soutenu que le défi principal est l'alignement des données. Les données ne se contentent plus d'enregistrer la réalité, elles façonnent l'intelligence elle-même. À mesure que les agents IA gagnent en liberté d'action, la difficulté de nettoyer et de contraindre les données d'entraînement augmente de manière exponentielle, surtout lorsque l'IA commence à produire ses propres données. Sans nouvelles protections, le dérive et l'hallucination deviennent inévitables. Dans sa présentation, Daniel introduit l'approche de LazAI : des pipelines de données vérifiés (utilisant des TEE + des preuves ZK), des jetons d'ancrage de données pour lier les actifs IA hors chaîne à l'état sur chaîne, et des DAOs centrés sur l'individu pour gouverner chaque ensemble de données, modèle ou agent. Cela semble compliqué, mais l'idée fondamentale est simple : si l'IA est autonome, nous devons vérifier non seulement ses résultats, mais aussi les données et les politiques qui les pilotent. Plongez dans la présentation complète de Daniel pour comprendre la solution en détail :