Il recente problema del poisoning dell'AI evidenzia la necessità di verificabilità dell'AI, specialmente quando l'AI entra in decisioni critiche e aree sensibili; questa necessità diventa ancora più evidente ed è naturalmente adatta a una linea di Crypto. Il poisoning dell'AI si verifica principalmente a livello di dati di addestramento o di modello: gli aggressori iniettano dati dannosi, portando il modello a produrre risultati errati o dannosi, il che è chiaramente diverso dalle illusioni dell'AI, che possono essere controllate o avere un'intenzione malevola. Le soluzioni verificabili offerte da Crypto, come EigenCloud, sono solitamente progettate per garantire che il processo di inferenza sia deterministico e generi prove. Gli utenti possono rieseguire l'inferenza per verificare se l'output corrisponde al modello e all'input previsti. Anche se non è possibile prevenire direttamente il poisoning a monte, può ridurre significativamente i danni attraverso la verifica. Questa è attualmente la storia più coerente di AI + Crypto.