O entretenimento chama a atenção, mas os dados reais moldam os resultados. A maioria dos jogadores ignora isso inicialmente, depois percebe mais tarde.

A integridade dos dados define a linha de base—o alinhamento do modelo determina o desempenho máximo. Sem ambos, obtém-se sistemas otimizados para o envolvimento em vez de precisão. Tomemos como exemplo os assistentes de IA atuais: muitas vezes são treinados para serem responsivos e reativos, não necessariamente verdadeiros ou confiáveis. Pode-se observar esse padrão em modelos como o Grok, onde a tensão entre ser citável e ser confiável torna-se bastante óbvia. A melhor questão não é se podemos construir sistemas que chamem atenção—claramente podemos. É se estamos dispostos a priorizar o alinhamento em vez da viralidade ao construir a próxima geração de ferramentas.