AIの信頼レイヤー：MiraネットワークがAIのバイアスと幻覚の問題をどのように解決するか

最近、「Mira」という名前のパブリックテストネットワークが正式にローンチされ、その目的はAIのために信頼できる基盤を構築することです。これにより、私たちは考えました：なぜAIは信頼される必要があるのか？Miraはこの問題をどのように解決しているのか？

AIについて議論するとき、人々はしばしばその強力な能力により関心を持ちます。しかし、興味深く注目すべき問題は、AIに存在する「幻覚」や偏見です。AIの「幻覚」とは、簡単に言えば、AIが時々「でたらめ」を言ったり、真剣に胡言を吐いたりすることです。例えば、AIに月がなぜピンク色なのかを尋ねると、一見合理的に見えるが実際には虚構の説明をするかもしれません。

AIは「幻覚」や偏見が存在するが、これは現在のいくつかのAI技術の道筋に関係している。生成的AIは「最も可能性が高い」内容を予測することによって、一貫性と合理性を実現するが、時には真偽を検証することができない。また、トレーニングデータ自体に誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これもAIの出力に影響を与える。言い換えれば、AIが学習するのは人間の言語パターンであり、事実そのものではない。

現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、AIの幻覚の可能性をほぼ避けられない。一般的な知識や娯楽コンテンツにおいては、このような偏見や幻覚を伴う出力は一時的には直接的な結果を引き起こさないかもしれない。しかし、医療、法律、航空、金融などの厳格な分野で発生した場合、重大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、AIの幻覚と偏見をどのように解決するかが、AIの発展過程における核心的な問題の一つとなっている。

Miraプロジェクトは、AIの偏見や幻覚の問題を解決しようとし、AIの信頼層を構築し、AIの信頼性を向上させることを目指しています。では、MiraはどのようにしてAIの偏見や幻覚を減らし、最終的に信頼できるAIを実現するのでしょうか？

Miraの核心的なアプローチは、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAI出力を検証することです。Mira自体は検証ネットワークであり、AI出力の信頼性を検証し、複数のAIモデルのコンセンサスを利用します。もう一つの重要な特徴は、分散型コンセンサスを用いた検証です。

Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあり、これは暗号領域の専門です。同時に、複数のモデルの協調を利用し、集合的な検証モデルを通じて偏見と幻影を減らします。

検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立した検証声明に変換することをサポートします。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、暗号経済的なインセンティブ/罰則メカニズムを通じてノードオペレーターの誠実な行動を確保します。異なるAIモデルと分散ノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を保証します。

Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、および合意メカニズムを含み、検証の信頼性を実現します。コンテンツ変換はその重要な要素の一つです。Miraネットワークはまず候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、これらの声明はシステムによってノードに配布され、声明の有効性を確認し、結果を集約して合意に達します。顧客のプライバシーを保護するために、候補コンテンツの変換は声明の対に分解され、ランダムなシャーディングの方法で異なるノードに配布され、検証プロセス中の情報漏洩を防ぎます。

ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運用し、ステートメントを処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らが検証に参加するのは、クライアントに創出された価値から得られる利益を得るためです。Miraネットワークの目標は、AIのエラー率を低下させることであり、この目標が達成されれば、医療、法律、航空、金融などの分野で巨大な価値を生み出すことができます。ノードのランダムな応答による投機行為を防ぐために、合意から継続的に逸脱するノードは、ステーキングトークンが減少します。

全体的に見て、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。これは、多数のAIモデルに基づいて構築された分散型コンセンサス検証ネットワークであり、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い正確性と精度の要求を満たします。同時に、顧客に価値を提供することを基盤に、Miraネットワークの参加者にも利益をもたらします。簡単に言えば、MiraはAIの信頼レイヤーを構築しようとしており、これはAIアプリケーションの深い発展を促進するでしょう。

現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと協力しています。Miraのパブリックテストネットの発表に伴い、ユーザーはMiraに基づくLLMチャットアプリKlokを使用することでテストに参加し、検証されたAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。