O Caminho da Confiança da IA: Como a Rede Mira Resolve Problemas de Viés e Alucinação da IA
Recentemente, a rede Mira lançou oficialmente sua testnet pública, cujo objetivo é construir uma camada de confiança para a IA. Isso suscitou reflexões sobre a confiabilidade da IA: por que a IA precisa ser confiável? Como a Mira irá resolver essa questão?
Na discussão sobre IA, as pessoas tendem a se concentrar mais em suas poderosas capacidades, ignorando os problemas de "ilusão" ou preconceito que a IA apresenta. A "ilusão" da IA refere-se ao fato de que a IA, às vezes, pode "inventar" e parecer razoável ao explicar fenômenos que não existem. Por exemplo, ao perguntar à IA por que a lua é rosa, ela pode fornecer uma série de explicações que parecem razoáveis, mas que na realidade não têm fundamento.
A "ilusão" ou preconceito da IA está relacionada ao caminho tecnológico atual da IA. A IA generativa alcança coerência e razoabilidade ao prever o conteúdo "mais provável", mas esse método é difícil de validar em termos de veracidade. Além disso, erros, preconceitos e até mesmo conteúdos fictícios nos dados de treinamento também podem afetar a saída da IA. Em resumo, a IA aprende padrões da linguagem humana, e não os fatos em si.
Atualmente, os mecanismos de geração de probabilidade e os modelos baseados em dados quase inevitavelmente levam a ilusões de IA. Embora, em conteúdos de conhecimento geral ou entretenimento, esse problema não cause consequências graves temporariamente, em áreas altamente rigorosas como saúde, direito, aviação e finanças, pode ter um impacto significativo. Assim, resolver ilusões de IA e preconceitos torna-se uma das questões centrais no processo de desenvolvimento da IA.
O projeto Mira está dedicado a resolver os problemas de viés e alucinação da IA, aumentando a fiabilidade da IA através da construção de uma camada de confiança. O método central do Mira é utilizar o consenso de múltiplos modelos de IA para validar as saídas da IA. Ele é essencialmente uma rede de validação que utiliza o consenso de vários modelos de IA para verificar a fiabilidade das saídas da IA. Mais importante ainda, o Mira adota um consenso descentralizado para a validação.
A chave da rede Mira está na validação de consenso descentralizada, que é a especialidade do campo das criptomoedas. Ao mesmo tempo, também aproveita as vantagens da colaboração de múltiplos modelos, reduzindo preconceitos e alucinações através de um modelo de validação coletivo.
No que diz respeito à arquitetura de verificação, o protocolo Mira suporta a conversão de conteúdo complexo em declarações de verificação independentes. Os operadores de nós participam na verificação dessas declarações, garantindo a honestidade dos operadores de nós através de um mecanismo de incentivos/punições econômicas criptográficas. Diferentes modelos de IA e operadores de nós descentralizados colaboram para garantir a fiabilidade dos resultados de verificação.
A arquitetura da rede da Mira inclui conversão de conteúdo, validação distribuída e mecanismo de consenso. Primeiro, o sistema decompõe o conteúdo candidato submetido pelo cliente em declarações verificáveis, que são então distribuídas para os nós para validação, e finalmente os resultados são agregados para alcançar um consenso. Para proteger a privacidade do cliente, as declarações serão distribuídas de forma aleatória para diferentes nós.
Os operadores de nós são responsáveis por executar o modelo de validadores, processar declarações e submeter resultados de validação. A motivação para a sua participação na validação vem da possibilidade de obter recompensas, que são originadas pelo valor criado para os clientes. A rede Mira visa reduzir a taxa de erro da IA, especialmente nas áreas de saúde, direito, aviação e finanças, o que gerará um valor enorme. Para evitar respostas aleatórias dos nós, aqueles que se desviarem continuamente do consenso terão seus tokens de garantia reduzidos.
De uma forma geral, a Mira apresenta uma nova abordagem para garantir a confiabilidade da IA: construir uma rede de validação de consenso descentralizada baseada em múltiplos modelos de IA, proporcionando maior confiabilidade aos serviços de IA dos clientes, reduzindo preconceitos e ilusões da IA, e atendendo à demanda dos clientes por maior precisão e exatidão. Resumindo, a Mira está a construir uma camada de confiança para a IA, que irá impulsionar o desenvolvimento aprofundado das aplicações de IA.
Atualmente, a Mira já estabeleceu parcerias com várias estruturas de agentes de IA. Os usuários podem participar da rede de testes públicos da Mira através do Klok (uma aplicação de chat baseada no LLM da Mira), experimentando saídas de IA verificadas e tendo a oportunidade de ganhar pontos Mira. O uso futuro desses pontos ainda não foi anunciado, mas sem dúvida oferece um incentivo adicional para a participação dos usuários.
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Rede Mira: Construindo uma camada de confiança em IA para resolver problemas de viés e alucinação
O Caminho da Confiança da IA: Como a Rede Mira Resolve Problemas de Viés e Alucinação da IA
Recentemente, a rede Mira lançou oficialmente sua testnet pública, cujo objetivo é construir uma camada de confiança para a IA. Isso suscitou reflexões sobre a confiabilidade da IA: por que a IA precisa ser confiável? Como a Mira irá resolver essa questão?
Na discussão sobre IA, as pessoas tendem a se concentrar mais em suas poderosas capacidades, ignorando os problemas de "ilusão" ou preconceito que a IA apresenta. A "ilusão" da IA refere-se ao fato de que a IA, às vezes, pode "inventar" e parecer razoável ao explicar fenômenos que não existem. Por exemplo, ao perguntar à IA por que a lua é rosa, ela pode fornecer uma série de explicações que parecem razoáveis, mas que na realidade não têm fundamento.
A "ilusão" ou preconceito da IA está relacionada ao caminho tecnológico atual da IA. A IA generativa alcança coerência e razoabilidade ao prever o conteúdo "mais provável", mas esse método é difícil de validar em termos de veracidade. Além disso, erros, preconceitos e até mesmo conteúdos fictícios nos dados de treinamento também podem afetar a saída da IA. Em resumo, a IA aprende padrões da linguagem humana, e não os fatos em si.
Atualmente, os mecanismos de geração de probabilidade e os modelos baseados em dados quase inevitavelmente levam a ilusões de IA. Embora, em conteúdos de conhecimento geral ou entretenimento, esse problema não cause consequências graves temporariamente, em áreas altamente rigorosas como saúde, direito, aviação e finanças, pode ter um impacto significativo. Assim, resolver ilusões de IA e preconceitos torna-se uma das questões centrais no processo de desenvolvimento da IA.
O projeto Mira está dedicado a resolver os problemas de viés e alucinação da IA, aumentando a fiabilidade da IA através da construção de uma camada de confiança. O método central do Mira é utilizar o consenso de múltiplos modelos de IA para validar as saídas da IA. Ele é essencialmente uma rede de validação que utiliza o consenso de vários modelos de IA para verificar a fiabilidade das saídas da IA. Mais importante ainda, o Mira adota um consenso descentralizado para a validação.
A chave da rede Mira está na validação de consenso descentralizada, que é a especialidade do campo das criptomoedas. Ao mesmo tempo, também aproveita as vantagens da colaboração de múltiplos modelos, reduzindo preconceitos e alucinações através de um modelo de validação coletivo.
No que diz respeito à arquitetura de verificação, o protocolo Mira suporta a conversão de conteúdo complexo em declarações de verificação independentes. Os operadores de nós participam na verificação dessas declarações, garantindo a honestidade dos operadores de nós através de um mecanismo de incentivos/punições econômicas criptográficas. Diferentes modelos de IA e operadores de nós descentralizados colaboram para garantir a fiabilidade dos resultados de verificação.
A arquitetura da rede da Mira inclui conversão de conteúdo, validação distribuída e mecanismo de consenso. Primeiro, o sistema decompõe o conteúdo candidato submetido pelo cliente em declarações verificáveis, que são então distribuídas para os nós para validação, e finalmente os resultados são agregados para alcançar um consenso. Para proteger a privacidade do cliente, as declarações serão distribuídas de forma aleatória para diferentes nós.
Os operadores de nós são responsáveis por executar o modelo de validadores, processar declarações e submeter resultados de validação. A motivação para a sua participação na validação vem da possibilidade de obter recompensas, que são originadas pelo valor criado para os clientes. A rede Mira visa reduzir a taxa de erro da IA, especialmente nas áreas de saúde, direito, aviação e finanças, o que gerará um valor enorme. Para evitar respostas aleatórias dos nós, aqueles que se desviarem continuamente do consenso terão seus tokens de garantia reduzidos.
De uma forma geral, a Mira apresenta uma nova abordagem para garantir a confiabilidade da IA: construir uma rede de validação de consenso descentralizada baseada em múltiplos modelos de IA, proporcionando maior confiabilidade aos serviços de IA dos clientes, reduzindo preconceitos e ilusões da IA, e atendendo à demanda dos clientes por maior precisão e exatidão. Resumindo, a Mira está a construir uma camada de confiança para a IA, que irá impulsionar o desenvolvimento aprofundado das aplicações de IA.
Atualmente, a Mira já estabeleceu parcerias com várias estruturas de agentes de IA. Os usuários podem participar da rede de testes públicos da Mira através do Klok (uma aplicação de chat baseada no LLM da Mira), experimentando saídas de IA verificadas e tendo a oportunidade de ganhar pontos Mira. O uso futuro desses pontos ainda não foi anunciado, mas sem dúvida oferece um incentivo adicional para a participação dos usuários.