AI 模型訓練面臨一個真正的問題：錯誤可能在反饋循環中悄悄累積，形成盲點，直到為時已晚才被發現。在每個檢查點進行人類監督，徹底改變了遊戲規則。當人們在整個訓練過程中保持參與——不僅僅是在邊緣——這將從根本上改變模型的學習方式。結果不言自明：更高的準確率、更少的隱藏偏見，以及與現實世界實際情況相符的輸出。這種層層遞進的人類在環中的方法不僅在技術上更優越；它也是建立人們真正信任的 AI 系統的方式。在 Web3 和區塊鏈等對精確度要求更高的背景下，這種嚴格的驗證變得更加關鍵。