В последнее время я задумываюсь над одним явлением: почему чат-боты и инструменты AI для инвестиций всё чаще дают абсурдные выводы? На первый взгляд кажется, что проблема в моделях, но на самом деле источник зачастую кроется в данных.

Я попробовал спросить о базовых данных, и результат был очень далеким от реальности — после проверки оказалось, что исходная информация вообще ошибочна. В чем проблема? Согласно отраслевым данным за 2025 год, более 37% ошибок, генерируемых AI, напрямую связаны с загрязнением или невозможностью проследить источник обучающих данных. Это не маленькая цифра.

Представьте себе: инвестиционная модель дает неоднозначные объяснения, чат-ассистент уверенно врет, и вы даже не знаете, откуда взялась информация. Кто-то мог изменить её, качество данных оставляет желать лучшего — всё это черный ящик. Это похоже на испорченную еду на вынос: вы вообще не можете понять, в каком именно звене возникла проблема.

Сейчас в отрасли формируется общее понимание: конкуренция в AI уже не сводится только к размеру параметров модели, главное — чистота данных и возможность их проверки. И в этом есть шанс.

Недавно я наблюдал за действиями одного из ведущих блокчейн-экосистем, они используют целый стек технологий для решения этой проблемы. Среди них есть специальный протокол для верификации и хранения данных, идея очень интересная — не просто хранить данные, а сделать их "нотариальной службой" в эпоху AI, чтобы каждая информация была прослеживаемой и проверяемой. Этот подход заслуживает внимания, потому что именно он может стать настоящим решением для повышения доверия к AI.