.@JoinSapien no solo está crowdsourcing la capacitación de IA, está escalando la confianza. El Ciclo de Confianza de Datos forma un sistema cerrado: coincidencia → participación → revisión por pares → reputación. Cada acción retroalimenta la calidad. Aspectos clave: - Revisión por pares QC: Los mejores usuarios validan el trabajo, convirtiendo la reputación en gobernanza. - Participación y Castigo: La responsabilidad se refuerza a través de colateral. - Reputación = Acceso: Gana más demostrando calidad—sin atajos. Esta arquitectura descentralizada reemplaza el control de calidad central con integridad incentivada, asegurando que la IA se entrene con datos validados por pares, respaldados por participación y reputación. Eso es Prueba de Calidad.