Дорога доверия ИИ: как сеть Mira решает проблемы предвзятости и иллюзий ИИ
На днях публичная тестовая сеть Mira Network была официально запущена, и ее цель заключается в создании уровня доверия для ИИ. Это вызвало размышления о надежности ИИ: почему ИИ должен вызывать доверие? Как Mira собирается решить эту проблему?
В обсуждениях об ИИ люди часто больше сосредоточены на его мощных возможностях, игнорируя проблемы "иллюзий" или предвзятости, присущие ИИ. "Иллюзии" ИИ указывают на то, что иногда ИИ может "придумывать", казалось бы, разумные объяснения несуществующих явлений. Например, если спросить ИИ, почему Луна имеет розовый цвет, оно может предоставить ряд объяснений, которые выглядят разумно, но на самом деле не имеют под собой оснований.
Появление "галлюцинаций" или предвзятости у ИИ связано с текущими направлениями технологий ИИ. Генеративный ИИ достигает согласованности и разумности, предсказывая "наиболее вероятное" содержание, но этот метод трудно проверить на подлинность. Кроме того, ошибки, предвзятости и даже вымышленные данные в обучающих наборах также могут повлиять на выводы ИИ. Короче говоря, ИИ обучается языковым паттернам человека, а не самим фактам.
Текущие механизмы генерации вероятностей и модели, основанные на данных, почти неизбежно приведут к иллюзиям ИИ. Хотя в области общих знаний или развлекательного контента эта проблема временно не приведет к серьезным последствиям, в таких строго регулируемых областях, как медицина, юриспруденция, авиация и финансы, это может иметь значительное влияние. Следовательно, решение проблем иллюзий ИИ и предвзятости становится одной из ключевых задач в процессе развития ИИ.
Проект Mira нацелен на решение проблем предвзятости и галлюцинаций в ИИ, улучшая надежность ИИ за счет создания слоя доверия для ИИ. Основной метод Mira заключается в использовании консенсуса нескольких моделей ИИ для проверки выходных данных ИИ. Это по сути является сетью проверки, которая использует консенсус нескольких моделей ИИ для проверки надежности выходных данных ИИ. Что более важно, Mira применяет децентрализованный консенсус для проверки.
Ключ к сети Mira заключается в децентрализованной валидации консенсуса, что является специализацией криптографической области. В то же время она также использует преимущества многомодельного сотрудничества, снижая предвзятость и иллюзии через коллективные модели валидации.
В отношении архитектуры верификации протокол Mira поддерживает преобразование сложного контента в независимые верификационные заявления. Операторы узлов участвуют в верификации этих заявлений, обеспечивая честность операторов узлов через механизмы криптоэкономического стимулирования/наказания. Разные модели ИИ и децентрализованные операторы узлов участвуют вместе, чтобы обеспечить надежность результатов верификации.
Сетевая архитектура Mira включает в себя преобразование контента, распределенную проверку и механизм консенсуса. Во-первых, система разбивает представленные клиентом кандидатные материалы на проверяемые заявления, затем распределяет их по узлам для проверки, и, наконец, обобщает результаты для достижения консенсуса. Для защиты конфиденциальности клиентов заявления будут распределяться по различным узлам в случайном порядке.
Операторы узлов отвечают за запуск модели валидатора, обработку заявлений и подачу результатов валидации. Их мотивация участвовать в валидации исходит из возможности получения прибыли, которая возникает от создаваемой для клиентов ценности. Сеть Mira направлена на снижение уровня ошибок ИИ, особенно в таких областях, как медицина, право, авиация и финансы, что приведет к огромной ценности. Чтобы предотвратить случайные ответы узлов, узлы, которые постоянно отклоняются от консенсуса, будут подвергаться уменьшению залоговых токенов.
В целом, Mira предлагает новый подход к обеспечению надежности ИИ: создание децентрализованной сети проверки консенсуса на основе нескольких моделей ИИ, что приводит к более высокой надежности услуг ИИ для клиентов, снижает предвзятость и иллюзии ИИ и удовлетворяет потребности клиентов в более высокой точности и прецизионности. Короче говоря, Mira строит уровень доверия к ИИ, который будет способствовать углубленному развитию применения ИИ.
В настоящее время Mira сотрудничает с несколькими фреймворками AI agent. Пользователи могут участвовать в публичной тестовой сети Mira через Klok (чат-приложение на основе LLM от Mira), чтобы испытать проверенные AI-выходы и получить возможность заработать очки Mira. Будущее использование этих очков еще не объявлено, но это, безусловно, предоставляет пользователям дополнительный стимул для участия.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Сеть Mira: создание уровня доверия AI для решения проблем предвзятости и иллюзий
Дорога доверия ИИ: как сеть Mira решает проблемы предвзятости и иллюзий ИИ
На днях публичная тестовая сеть Mira Network была официально запущена, и ее цель заключается в создании уровня доверия для ИИ. Это вызвало размышления о надежности ИИ: почему ИИ должен вызывать доверие? Как Mira собирается решить эту проблему?
В обсуждениях об ИИ люди часто больше сосредоточены на его мощных возможностях, игнорируя проблемы "иллюзий" или предвзятости, присущие ИИ. "Иллюзии" ИИ указывают на то, что иногда ИИ может "придумывать", казалось бы, разумные объяснения несуществующих явлений. Например, если спросить ИИ, почему Луна имеет розовый цвет, оно может предоставить ряд объяснений, которые выглядят разумно, но на самом деле не имеют под собой оснований.
Появление "галлюцинаций" или предвзятости у ИИ связано с текущими направлениями технологий ИИ. Генеративный ИИ достигает согласованности и разумности, предсказывая "наиболее вероятное" содержание, но этот метод трудно проверить на подлинность. Кроме того, ошибки, предвзятости и даже вымышленные данные в обучающих наборах также могут повлиять на выводы ИИ. Короче говоря, ИИ обучается языковым паттернам человека, а не самим фактам.
Текущие механизмы генерации вероятностей и модели, основанные на данных, почти неизбежно приведут к иллюзиям ИИ. Хотя в области общих знаний или развлекательного контента эта проблема временно не приведет к серьезным последствиям, в таких строго регулируемых областях, как медицина, юриспруденция, авиация и финансы, это может иметь значительное влияние. Следовательно, решение проблем иллюзий ИИ и предвзятости становится одной из ключевых задач в процессе развития ИИ.
Проект Mira нацелен на решение проблем предвзятости и галлюцинаций в ИИ, улучшая надежность ИИ за счет создания слоя доверия для ИИ. Основной метод Mira заключается в использовании консенсуса нескольких моделей ИИ для проверки выходных данных ИИ. Это по сути является сетью проверки, которая использует консенсус нескольких моделей ИИ для проверки надежности выходных данных ИИ. Что более важно, Mira применяет децентрализованный консенсус для проверки.
Ключ к сети Mira заключается в децентрализованной валидации консенсуса, что является специализацией криптографической области. В то же время она также использует преимущества многомодельного сотрудничества, снижая предвзятость и иллюзии через коллективные модели валидации.
В отношении архитектуры верификации протокол Mira поддерживает преобразование сложного контента в независимые верификационные заявления. Операторы узлов участвуют в верификации этих заявлений, обеспечивая честность операторов узлов через механизмы криптоэкономического стимулирования/наказания. Разные модели ИИ и децентрализованные операторы узлов участвуют вместе, чтобы обеспечить надежность результатов верификации.
Сетевая архитектура Mira включает в себя преобразование контента, распределенную проверку и механизм консенсуса. Во-первых, система разбивает представленные клиентом кандидатные материалы на проверяемые заявления, затем распределяет их по узлам для проверки, и, наконец, обобщает результаты для достижения консенсуса. Для защиты конфиденциальности клиентов заявления будут распределяться по различным узлам в случайном порядке.
Операторы узлов отвечают за запуск модели валидатора, обработку заявлений и подачу результатов валидации. Их мотивация участвовать в валидации исходит из возможности получения прибыли, которая возникает от создаваемой для клиентов ценности. Сеть Mira направлена на снижение уровня ошибок ИИ, особенно в таких областях, как медицина, право, авиация и финансы, что приведет к огромной ценности. Чтобы предотвратить случайные ответы узлов, узлы, которые постоянно отклоняются от консенсуса, будут подвергаться уменьшению залоговых токенов.
В целом, Mira предлагает новый подход к обеспечению надежности ИИ: создание децентрализованной сети проверки консенсуса на основе нескольких моделей ИИ, что приводит к более высокой надежности услуг ИИ для клиентов, снижает предвзятость и иллюзии ИИ и удовлетворяет потребности клиентов в более высокой точности и прецизионности. Короче говоря, Mira строит уровень доверия к ИИ, который будет способствовать углубленному развитию применения ИИ.
В настоящее время Mira сотрудничает с несколькими фреймворками AI agent. Пользователи могут участвовать в публичной тестовой сети Mira через Klok (чат-приложение на основе LLM от Mira), чтобы испытать проверенные AI-выходы и получить возможность заработать очки Mira. Будущее использование этих очков еще не объявлено, но это, безусловно, предоставляет пользователям дополнительный стимул для участия.