Pelatihan model AI menghadapi masalah nyata: kesalahan dapat secara diam-diam berkembang melalui umpan balik, menciptakan titik buta yang tidak terdeteksi sampai terlambat. Pengawasan manusia di setiap titik pemeriksaan mengubah permainan sepenuhnya. Ketika orang tetap terlibat selama proses pelatihan—bukan hanya di tepi—ini secara fundamental mengubah cara model belajar. Hasilnya berbicara sendiri: akurasi yang lebih tinggi, bias tersembunyi yang lebih sedikit, dan output yang benar-benar sesuai dengan apa yang terjadi di dunia nyata. Pendekatan berlapis manusia-di dalam-loop ini tidak hanya lebih baik secara teknis; ini adalah cara membangun sistem AI yang benar-benar dapat dipercaya orang. Dalam konteks Web3 dan blockchain di mana presisi sangat penting, jenis validasi yang ketat ini menjadi semakin krusial.