هناك فجوة حاسمة بين أداء المختبر والنتائج في العالم الحقيقي: غالبًا ما تنهار النماذج عندما تتغير بيانات الإنتاج بطرق لم تتوقعها بيانات التدريب أبدًا. هنا تتعثر معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي. لكن ماذا لو بنينا بشكل مختلف؟ يضمن التكامل المستمر للبيانات بقاء النماذج حادة. تتطور الخوارزميات التكيفية مع أنماط التغير. وإليك المفتاح—مكافأة المجتمع الذي يساهم ببيانات جديدة تخلق عجلة دوارة مستدامة بدلاً من استخراج القيمة بطريقة أحادية. ليست مجرد هندسة أفضل؛ إنها بنية حوافز مختلفة تمامًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.