# AIの信頼の道：MiraネットワークがAIの偏見と幻覚の問題をどのように解決するか最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式に立ち上がりました。その目的は、AIの信頼レイヤーを構築することです。これにより、AIの信頼性についての考察が引き起こされました：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するのでしょうか？AIの議論では、人々はその強力な能力により多くの注意を向けることが多く、AIに存在する「幻覚」や偏見の問題を無視しがちです。AIの「幻覚」とは、AIが時折「でっち上げ」を行い、存在しない現象について合理的に見える説明をすることを指します。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根拠のない一連の説明を提供するかもしれません。AIの「幻覚」や偏見の出現は、現在のAI技術の進路に関連しています。生成AIは「最も可能性の高い」内容を予測することによって、一貫性と合理性を実現しますが、この方法は真偽を検証することが難しいです。さらに、トレーニングデータに含まれる誤り、偏見、さらには虚構の内容もAIの出力に影響を与えます。要するに、AIが学習しているのは人間の言語パターンであり、事実そのものではありません。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、ほぼ避けられない形でAIの幻覚を引き起こす可能性があります。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツにおいては、この問題が一時的に深刻な結果をもたらすことはありませんが、医療、法律、航空、金融などの高度に厳密な分野では重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの発展過程における核心的な問題の一つとなっています。Miraプロジェクトは、AIの偏見と幻覚の問題を解決することに取り組んでおり、AIの信頼レイヤーを構築することでAIの信頼性を向上させています。Miraの核心的な方法は、複数のAIモデルの合意を利用してAIの出力を検証することです。基本的に、これは検証ネットワークであり、複数のAIモデルの合意を利用してAIの出力の信頼性を検証します。さらに重要なことに、Miraは分散型の合意による検証を採用しています。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、これは暗号分野の専門です。同時に、集合的な検証モデルを通じてバイアスと幻覚を減らすことによって、多モデル協調の利点も活用しています。検証アーキテクチャの面で、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ています。ノードオペレーターはこれらの声明を検証することに参加し、暗号経済的インセンティブ/ペナルティメカニズムを通じてノードオペレーターの誠実性を確保します。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、合意メカニズムを含んでいます。まず、システムはクライアントが提出した候補コンテンツを検証可能な声明に分解し、それをノードに配布して検証を行い、最後に結果を集約して合意に達します。クライアントのプライバシーを保護するために、声明はランダムにシャーディングされ、異なるノードに配布されます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理し、バリデーション結果を提出する責任があります。彼らがバリデーションに参加する動機は、顧客に提供する価値から得られる収益にあります。Miraネットワークは、特に医療、法律、航空、金融などの分野でAIの誤差率を低下させることを目指しており、これにより大きな価値を生み出します。ノードがランダムに応答するのを防ぐために、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。全体として、MiraはAIの信頼性を実現するための新しいアプローチを提供しています：複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスに対してより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い精度と正確性のニーズを満たします。要するに、MiraはAIの信頼レイヤーを構築しており、これがAIアプリケーションの深い発展を促進します。現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと提携しています。ユーザーはKlok（MiraのLLMチャットアプリに基づく）を通じてMiraのパブリックテストネットに参加し、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。これらのポイントの将来の用途はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加に追加のインセンティブを提供しています。
Miraネットワーク：AI信頼層を構築し、偏見と幻覚の問題を解決する
AIの信頼の道：MiraネットワークがAIの偏見と幻覚の問題をどのように解決するか
最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式に立ち上がりました。その目的は、AIの信頼レイヤーを構築することです。これにより、AIの信頼性についての考察が引き起こされました：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するのでしょうか？
AIの議論では、人々はその強力な能力により多くの注意を向けることが多く、AIに存在する「幻覚」や偏見の問題を無視しがちです。AIの「幻覚」とは、AIが時折「でっち上げ」を行い、存在しない現象について合理的に見える説明をすることを指します。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根拠のない一連の説明を提供するかもしれません。
AIの「幻覚」や偏見の出現は、現在のAI技術の進路に関連しています。生成AIは「最も可能性の高い」内容を予測することによって、一貫性と合理性を実現しますが、この方法は真偽を検証することが難しいです。さらに、トレーニングデータに含まれる誤り、偏見、さらには虚構の内容もAIの出力に影響を与えます。要するに、AIが学習しているのは人間の言語パターンであり、事実そのものではありません。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、ほぼ避けられない形でAIの幻覚を引き起こす可能性があります。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツにおいては、この問題が一時的に深刻な結果をもたらすことはありませんが、医療、法律、航空、金融などの高度に厳密な分野では重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの発展過程における核心的な問題の一つとなっています。
Miraプロジェクトは、AIの偏見と幻覚の問題を解決することに取り組んでおり、AIの信頼レイヤーを構築することでAIの信頼性を向上させています。Miraの核心的な方法は、複数のAIモデルの合意を利用してAIの出力を検証することです。基本的に、これは検証ネットワークであり、複数のAIモデルの合意を利用してAIの出力の信頼性を検証します。さらに重要なことに、Miraは分散型の合意による検証を採用しています。
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、これは暗号分野の専門です。同時に、集合的な検証モデルを通じてバイアスと幻覚を減らすことによって、多モデル協調の利点も活用しています。
検証アーキテクチャの面で、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ています。ノードオペレーターはこれらの声明を検証することに参加し、暗号経済的インセンティブ/ペナルティメカニズムを通じてノードオペレーターの誠実性を確保します。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、合意メカニズムを含んでいます。まず、システムはクライアントが提出した候補コンテンツを検証可能な声明に分解し、それをノードに配布して検証を行い、最後に結果を集約して合意に達します。クライアントのプライバシーを保護するために、声明はランダムにシャーディングされ、異なるノードに配布されます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理し、バリデーション結果を提出する責任があります。彼らがバリデーションに参加する動機は、顧客に提供する価値から得られる収益にあります。Miraネットワークは、特に医療、法律、航空、金融などの分野でAIの誤差率を低下させることを目指しており、これにより大きな価値を生み出します。ノードがランダムに応答するのを防ぐために、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。
全体として、MiraはAIの信頼性を実現するための新しいアプローチを提供しています：複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスに対してより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い精度と正確性のニーズを満たします。要するに、MiraはAIの信頼レイヤーを構築しており、これがAIアプリケーションの深い発展を促進します。
現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと提携しています。ユーザーはKlok（MiraのLLMチャットアプリに基づく）を通じてMiraのパブリックテストネットに参加し、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。これらのポイントの将来の用途はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加に追加のインセンティブを提供しています。