La inteligencia artificial a veces insistirá con confianza en que tiene la respuesta correcta, solo para basar sus afirmaciones en publicaciones aleatorias de Facebook. Un análisis reciente puesto de manifiesto por @nytimes ilustra este problema exacto, mostrando que las Descripciones de IA de Google aciertan solo el 90% de las veces. La verdadera preocupación para los usuarios radica en ese 10% que falta. Cuando los sistemas dependen de fuentes no verificables, caen víctima de la trampa clásica donde una entrada de mala calidad lleva directamente a una salida de mala calidad. Superar este peligro específico es exactamente por qué los datos verificables son tan importantes hoy en día, y proporcionar esa fiabilidad es el propósito fundamental detrás de la creación de Walrus.