إلى الآن، أصبحت أكثر حذرًا. ليس بشكل مفاجئ محافظًا، بل بعد أن مررت بحفرة — من السهل جدًا أن تستبدل "هذه الشيء يجب أن يكون قويًا جدًا" بـ"هل هو قوي حقًا الآن". لقد عانيت من هذا من قبل، عندما تعتبر الأمور غير الحاصلة قد حدثت بالفعل، فإن الوقت الذي ينبغي أن تتراجع فيه، غالبًا ما تزيد من استثمارك.

لذا، هذه المرة أغير الزاوية. لا أراجع، ولا أتناول الإطار، بل أستخدم البرهان بالتناقض: لنفترض أن هذا المشروع في النهاية لم ينجح، في أي مرحلة سيفشل أولًا؟ وبالعكس، طالما يمكن تجاوز هذه العقبات، فحتى لو كانت هناك اضطرابات قصيرة الأمد، فهي تستحق أن تراقب كاستثمار طويل الأمد.

الاستنتاج الرئيسي مقدمًا: الفوز والخسارة لا يكمنان في كلمتي "الذكاء الاصطناعي" بل في كلمتي "موثوقية". يمكن تقليد الذكاء الاصطناعي، لكن الموثوقية من الصعب نسخها. في السيناريوهات التي تكون فيها المعلومات غير منظمة، والبنية غير واضحة، تزداد قيمة الموثوقية، وقد يكون الحصن المنيع حقيقيًا.

أول نقطة تكشف بسهولة: الاتساق.

البيانات غير المنظمة على السلسلة تبدو متقدمة جدًا، لكن الواقع يواجه أول اختبار بشكل مباشر: هل يمكن أن تتطابق الاستنتاجات التي تصل إليها مختلف العقد لنفس الدليل؟ إذا لم تتطابق، كيف يتقارب النظام؟

لا أريد سماع الإجابة التقليدية "لدينا آلية إجماع". أريد أن أرى العمليات المحددة —

إذا قال العقدة A "مخاطر"، والعقدة B "لا مخاطر"، هل يتم التصويت لتحديد القرار؟ أم يتم الوزن بناءً على الموثوقية؟ أم يتم اللجوء إلى تحكيم؟ من هو الذي يقوم بالتحكيم؟ ومن يدفع التكاليف؟ إذا كانت النهاية تعتمد على "ثقة في عقدة سلطة معينة"، فهذه المنظومة تكون عرضة للكشف بسهولة.