Навчання моделей штучного інтелекту стикається з реальною проблемою: помилки можуть мовчки накопичуватися через зворотні зв'язки, створюючи сліпі зони, які ніхто не помічає, поки не стане занадто пізно. Людський контроль на кожному етапі кардинально змінює гру. Коли люди залишаються залученими протягом усього процесу навчання — а не лише на крайніх етапах — це принципово змінює спосіб, яким модель навчається. Результати говорять самі за себе: вища точність, менше прихованих упереджень і вихідні дані, які дійсно відповідають реальному світу. Цей багатошаровий підхід з людським контролем не лише технічно кращий; це спосіб створити системи штучного інтелекту, яким люди справді можуть довіряти. У контекстах Web3 і блокчейну, де важлива точність, такий строгий підхід до валідації стає ще більш критичним.