#sxt $SXT @SpaceandTime Una cosa que me parece interesante de Space and Time es que demostrar que una consulta SQL es correcta no significa automáticamente que la respuesta sea verdadera.
Creo que este es el aspecto que la gente suele pasar por alto.
Space and Time puede verificar que una consulta coincide con los datos registrados, pero ¿qué pasa si los datos originales estaban incompletos o eran incorrectos? La prueba puede seguir siendo perfectamente válida.
Por eso me interesa más cómo $SXT gestiona la procedencia de los datos, la verificación de las entradas y la independencia de los validadores que su tecnología ZK.
Porque en la IA y las finanzas, una entrada incorrecta puede llevar a una decisión equivocada calculada a la perfección.
No necesitamos solo computación verificable. Necesitamos datos fiables antes incluso de que empiece la computación.
Creo que este es el aspecto que la gente suele pasar por alto.
Space and Time puede verificar que una consulta coincide con los datos registrados, pero ¿qué pasa si los datos originales estaban incompletos o eran incorrectos? La prueba puede seguir siendo perfectamente válida.
Por eso me interesa más cómo $SXT gestiona la procedencia de los datos, la verificación de las entradas y la independencia de los validadores que su tecnología ZK.
Porque en la IA y las finanzas, una entrada incorrecta puede llevar a una decisión equivocada calculada a la perfección.
No necesitamos solo computación verificable. Necesitamos datos fiables antes incluso de que empiece la computación.
