Щодо питання довіри до контенту, згенерованого штучним інтелектом, ця методологія заслуговує уваги — особливо в сценаріях застосування, де потрібна висока прозорість.

Основна ідея дуже проста: кожне твердження має мати тег джерела [S#]，每个推理步骤要标注[R#], а потім важливо надати оцінку впевненості (0-1). Якщо рівень впевненості нижчий за 0.7, його слід позначити як непевне і пояснити чому.

Це має велике значення для екосистеми Web3. Уявіть собі, що в управлінні DAO, на ланцюгу або в сценах перевірки NFT, якщо контент, згенерований AI, можна так відслідковувати, користувачі зможуть визначити, які висновки є високовірогідними, а які — спекулятивними.

Головне не ускладнювати відповіді AI, а зробити потік інформації більш прозорим — це по суті логічно пов’язано з можливістю аудиту блокчейну. Для проектів і інвесторів, що залежать від достовірності даних, така стандартизація ланцюжка доказів значно знизить ризики прийняття рішень.