يجذب الترفيه الانتباه، لكن البيانات الحقيقية تشكل النتائج. يتجاهل معظم اللاعبين هذا الأمر في البداية، ثم يدركونه لاحقًا.

تكامل البيانات يحدد الأساس—تحديد النموذج يحدد الأداء الأقصى. بدون كلاهما، تحصل على أنظمة محسنة للتفاعل بدلاً من الدقة. خذ على سبيل المثال المساعدين الذكاء الاصطناعي الحاليين: غالبًا ما يتم تدريبهم ليكونوا سريع الاستجابة وردود فعل، وليس بالضرورة أن يكونوا صادقين أو موثوقين. يمكنك ملاحظة هذا النمط في نماذج مثل Grok، حيث يصبح التوتر بين أن يكون قابلاً للاقتباس وموثوقًا واضحًا جدًا. السؤال الأفضل ليس هل يمكننا بناء أنظمة تجذب الانتباه—نحن بالتأكيد قادرون على ذلك. السؤال هو هل نحن مستعدون لإعطاء الأولوية للتوافق على الفيروسية عند بناء الجيل القادم من الأدوات.