Останнім часом я задумався над одним явищем: чому чат-боти та інструменти AI для інвестицій все частіше дають абсурдні висновки? Зовні здається, що проблема у моделях, але насправді джерело часто криється у даних.

Я спробував запитати про базові дані, і результати були надзвичайно хибними — після перевірки з’ясувалося, що сама інформація була неправильною. У чому проблема? За даними галузі на 2025 рік, понад 37% помилок, що генерує AI, безпосередньо пов’язані з забрудненими або незворотними тренувальними даними. Це не мала цифра.

Уявіть собі: інвестиційна модель дає двозначні аргументи, чат-асистент впевнено брешить, і ви навіть не знаєте, звідки взялася інформація. Хто і як її змінював, яка якість даних — все це чорний ящик. Це схоже на погане замовлення їжі на виніс: ви не можете визначити, на якому етапі сталася проблема.

Галузь зараз формує спільну думку: конкуренція у AI вже не лише у розмірі параметрів моделей, а у тому, чи "чисті" дані та чи можна їх підтвердити. Це саме той шанс.

Нещодавно я дивився на дії провідних екосистем блокчейну, вони використовують набір технологій для вирішення цієї проблеми. Зокрема, є протокол, який спеціалізується на валідації та збереженні даних — ідея дуже цікава: не просто зберігати дані, а зробити їх "нотаріальним" для епохи AI, щоб кожна інформація була прослідковуваною та підтверджуваною. Цей напрямок заслуговує уваги, адже саме він є справжнім шляхом підвищення довіри до AI.