Międzynarodowy Raport o Bezpieczeństwie AI 2026 podkreśla rosnące obawy dotyczące awarii AI, takich jak fałszywe informacje, wadliwe wyniki, wprowadzające w błąd porady oraz rosnące ryzyko utraty kontroli, gdy systemy stają się coraz bardziej autonomiczne i zdolne do omijania ocen. Te ryzyka nie wynikają tylko z rozmiaru modelu; pochodzą z skoncentrowanych danych, nieprzejrzystej walidacji i źle dopasowanych zachęt. Jeśli AI jest trenowane i oceniane w wąskich kanałach, awarie skalują się tak samo szybko jak możliwości. Zdecentralizowane ekosystemy, takie jak ten, który rozwijamy, rozwiązują ten problem na poziomie infrastruktury, dystrybuując źródła danych AI, poszerzając walidację i dostosowując zachęty, aby uczestnicy byli nagradzani za jakość i przejrzystość. Bardziej zróżnicowane dane wejściowe, zdecentralizowany nadzór i śledzona uczestnictwo tworzą silniejsze fundamenty dla niezawodności i redukują systemową kruchość. W miarę jak AI się rozwija, bezpieczeństwo nie będzie pochodzić tylko z kontroli. Będzie wynikać z lepszej, sprawiedliwszej i bardziej rozproszonej infrastruktury. 🔗 Źródło: