误区一：上链的数据天然真实
区块链和大模型有哪些常见误区？首先是把记录可信与内容真实混为一谈。以太坊预言机文档解释了链外数据进入智能合约的机制，同时指出，信息正确性、持续可用性和提供者责任仍然需要处理。
例如，将一份外部报告写入链上，可以为后续核对提供记录，但不能仅凭上链证明报告中的描述符合现实。判断内容是否可靠，仍要追溯采集方式和原始证据。这一区分也适用于模型生成内容。
误区二：智能合约能够自行获取并判断外部事实
以太坊智能合约默认不能直接访问链外信息，需要预言机等机制传入数据。节点使用一致的输入执行规则，是保持结果一致的重要条件；各自临时查询不断变化的外部接口，可能得到不同结果。
因此，合约执行成功只能说明输入满足了相应代码规则。若业务依赖天气、报告或模型分析，还需明确谁提供信息、何时更新，以及不同报告发生冲突时如何处理。
误区三：大模型接入区块链就自动可信
记录模型输出与验证输出内容，是两个不同环节。即使输出已经成为合约可用的输入，内容是否有证据支持、是否适合当前任务，仍需单独评价。链上规则不能代替这些判断。
NIST人工智能风险管理框架将可信性考虑贯穿设计、开发、使用与评价，并为生成式人工智能提供专门的风险管理指导。其定位是支持风险管理，不能据此推断某个模型或组合系统已经获得可靠性保证。
误区四：增加节点就不再需要信任
预言机可以采用不同的数据来源和信任结构。多个节点若依赖同一个有问题的信息源，数量增加并不能自动纠正源头错误。评价方案时，还要看来源是否独立、数据是否及时，以及错误能否被追溯和处理。
对于接收模型输出的合约，同样需要明确输出的使用条件和责任边界，不能只凭“去中心化”或“智能化”等名称判断系统质量。
适用条件与常见问题
什么时候需要预言机？当合约执行依赖链外信息时，需要相应的数据接入机制；仅处理链内已有数据的逻辑，不一定需要这一环节。
模型结果上链后还需要核验吗？只要业务要求结果符合外部事实或特定质量标准，就仍然需要核验。区块链是否适用，取决于是否需要共同维护记录与执行规则；大模型是否适用，则需要结合具体任务评价，二者应分别论证。