يواجه تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مشكلة حقيقية: يمكن للأخطاء أن تتراكم بصمت من خلال حلقات التغذية الراجعة، مما يخلق نقاط عمياء لا يكتشفها أحد حتى يحين الأوان. إن الرقابة البشرية في كل نقطة تفتيش تغير اللعبة تمامًا. عندما يظل الناس مشاركين طوال عملية التدريب — وليس فقط عند الحواف — فإن ذلك يغير بشكل أساسي كيفية تعلم النموذج. النتائج تتحدث عن نفسها: دقة أعلى، تحيزات مخفية أقل، ومخرجات تتطابق فعليًا مع ما يحدث في العالم الحقيقي. هذا النهج متعدد الطبقات من الإنسان في الحلقة ليس فقط أفضل تقنيًا؛ إنه الطريقة التي تبني بها أنظمة ذكاء اصطناعي يمكن للناس أن يثقوا بها فعليًا. في سياقات Web3 و blockchain حيث الدقة مهمة، يصبح هذا النوع من التحقق الصارم أكثر أهمية.