La capacité de l'IA à générer des réponses n'est pas le point clé, l'essentiel est de savoir si cette réponse vaut la peine d'être crue. La racine du problème réside dans le fait que les modèles d'apprentissage automatique sont essentiellement des jeux de probabilités — leurs sorties sont les résultats les plus probables basés sur les statistiques des données d'entraînement, et non une vérité absolue.

C'est pourquoi la nécessité d'une blockchain pour la validation est cruciale. Transformer la sortie de l'IA en déclarations fiables appuyées par une vérification réelle, chaque réponse pouvant indiquer son niveau de confiance réel. Il ne s'agit plus d'une probabilité floue d'une boîte noire, mais d'un résultat transparent, traçable et confirmé par plusieurs parties.

En d'autres termes, il s'agit de convertir l'incertitude de la machine en une certitude compréhensible et vérifiable par l'humain — c'est ainsi que la prochaine génération d'IA devrait être.