AI'nin Güven Yolu: Mira Ağı, AI Önyargı ve Yanılsama Problemlerini Nasıl Çözüyor
Son günlerde, Mira ağı'nın kamu test ağı resmi olarak faaliyete geçti ve amacı AI için bir güven katmanı inşa etmek. Bu, insanların AI'nin güvenilirliği üzerine düşünmesine neden oldu: Neden AI'ye güvenilmesi gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözecek?
AI tartışmalarında, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanırken, AI'nın "halüsinasyon" veya önyargı sorunlarının göz ardı edildiğini sıkça görmekteyiz. AI'nın "halüsinasyonu", AI'nın bazen "uydurma" yapmasıdır; bu, bazı var olmayan fenomenleri mantıklı bir şekilde açıklıyormuş gibi görünmesidir. Örneğin, AI'ya ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, mantıklı gibi görünen ancak aslında hiçbir dayanağı olmayan bir dizi açıklama sunabilir.
Yapay zekanın "hayal görmesi" veya önyargıları, mevcut yapay zeka teknolojisi yoluyla ilgilidir. Üretken yapay zeka, "en olası" içerikleri tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlıyor, ancak bu yaklaşımın doğruluğunu doğrulamak zor. Ayrıca, eğitim verilerindeki hatalar, önyargılar hatta kurgusal içerikler de yapay zekanın çıktısını etkileyebilir. Kısacası, yapay zeka insan dil kalıplarını öğreniyor, gerçeği değil.
Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, neredeyse kaçınılmaz olarak AI yanılgısına yol açacaktır. Genel bilgi veya eğlence içeriğinde bu tür bir sorun geçici olarak ciddi sonuçlar doğurmasa da, tıp, hukuk, havacılık, finans gibi son derece titiz alanlarda önemli etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI yanılgıları ve önyargılarının çözülmesi, AI gelişim sürecinde temel sorunlardan biri haline gelmiştir.
Mira projesi, AI yanlılığı ve yanılsama sorunlarını çözmeye odaklanarak, AI'nın güvenilirliğini artırmak için bir güven katmanı inşa etmektedir. Mira'nın temel yaklaşımı, AI çıktısını doğrulamak için birden fazla AI modelinin uzlaşısını kullanmaktır. Temelde, AI çıktısının güvenilirliğini doğrulamak için birden fazla AI modelinin uzlaşısına dayanan bir doğrulama ağıdır. Daha da önemlisi, Mira doğrulama için merkeziyetsiz uzlaşı kullanmaktadır.
Mira ağının anahtarı, merkeziyetsiz konsensüs doğrulamasında yatmaktadır, bu da kripto alanının uzmanlık alanıdır. Aynı zamanda, çoklu model işbirliğinin avantajlarından yararlanarak, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamaları azaltır.
Mira protokolü, doğrulama yapısında karmaşık içeriği bağımsız doğrulama beyanlarına dönüştürmeyi destekler. Düğüm operatörleri, bu beyanları doğrulamak için katılır ve düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için kripto ekonomik teşvik/ceza mekanizmasını kullanır. Farklı AI modelleri ve dağıtılmış düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.
Mira'nın ağ mimarisi içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içermektedir. İlk olarak, sistem, müşterilerin sunduğu aday içeriği doğrulanabilir beyanlara ayırır, ardından doğrulama için düğümlere dağıtır ve son olarak sonuçları toplar ve konsensüse ulaşır. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar farklı düğümlere rastgele parçalanmış bir şekilde dağıtılacaktır.
Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini çalıştırmaktan, beyanları işlemekte ve doğrulama sonuçlarını sunmaktan sorumludur. Doğrulamaya katılma motivasyonları, müşterilere sağlanan değerlerden elde edilebilecek kazançlardan gelir. Mira ağı, özellikle sağlık, hukuk, havacılık ve finans gibi alanlarda AI'nın hata oranını azaltmayı amaçlamaktadır, bu da büyük bir değer yaratacaktır. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümlerin teminat token'ları kesilecektir.
Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir yaklaşım sunuyor: çoklu AI modelleri temelinde merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik getiriyor, AI yanlılığını ve yanılsamaları azaltıyor ve müşterilerin daha yüksek doğruluk ve hassasiyet taleplerini karşılıyor. Kısacası, Mira AI için bir güven katmanı inşa ediyor ve bu, AI uygulamalarının derinleşen gelişimini destekleyecek.
Şu anda, Mira birçok AI ajan çerçevesi ile işbirliği yapmaktadır. Kullanıcılar, Mira'nın LLM sohbet uygulaması olan Klok aracılığıyla Mira kamu test ağında yer alabilir, doğrulanmış AI çıktısını deneyimleyebilir ve Mira puanı kazanma şansına sahip olabilirler. Bu puanların gelecekteki kullanımları henüz açıklanmamıştır, ancak kesinlikle kullanıcıların katılımını artırmak için ek bir teşvik sağlamaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Mira Ağı: AI Güven Katmanı Kurmak, Önyargı ve Halüsinasyon Sorunlarını Çözmek
AI'nin Güven Yolu: Mira Ağı, AI Önyargı ve Yanılsama Problemlerini Nasıl Çözüyor
Son günlerde, Mira ağı'nın kamu test ağı resmi olarak faaliyete geçti ve amacı AI için bir güven katmanı inşa etmek. Bu, insanların AI'nin güvenilirliği üzerine düşünmesine neden oldu: Neden AI'ye güvenilmesi gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözecek?
AI tartışmalarında, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanırken, AI'nın "halüsinasyon" veya önyargı sorunlarının göz ardı edildiğini sıkça görmekteyiz. AI'nın "halüsinasyonu", AI'nın bazen "uydurma" yapmasıdır; bu, bazı var olmayan fenomenleri mantıklı bir şekilde açıklıyormuş gibi görünmesidir. Örneğin, AI'ya ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, mantıklı gibi görünen ancak aslında hiçbir dayanağı olmayan bir dizi açıklama sunabilir.
Yapay zekanın "hayal görmesi" veya önyargıları, mevcut yapay zeka teknolojisi yoluyla ilgilidir. Üretken yapay zeka, "en olası" içerikleri tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlıyor, ancak bu yaklaşımın doğruluğunu doğrulamak zor. Ayrıca, eğitim verilerindeki hatalar, önyargılar hatta kurgusal içerikler de yapay zekanın çıktısını etkileyebilir. Kısacası, yapay zeka insan dil kalıplarını öğreniyor, gerçeği değil.
Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, neredeyse kaçınılmaz olarak AI yanılgısına yol açacaktır. Genel bilgi veya eğlence içeriğinde bu tür bir sorun geçici olarak ciddi sonuçlar doğurmasa da, tıp, hukuk, havacılık, finans gibi son derece titiz alanlarda önemli etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI yanılgıları ve önyargılarının çözülmesi, AI gelişim sürecinde temel sorunlardan biri haline gelmiştir.
Mira projesi, AI yanlılığı ve yanılsama sorunlarını çözmeye odaklanarak, AI'nın güvenilirliğini artırmak için bir güven katmanı inşa etmektedir. Mira'nın temel yaklaşımı, AI çıktısını doğrulamak için birden fazla AI modelinin uzlaşısını kullanmaktır. Temelde, AI çıktısının güvenilirliğini doğrulamak için birden fazla AI modelinin uzlaşısına dayanan bir doğrulama ağıdır. Daha da önemlisi, Mira doğrulama için merkeziyetsiz uzlaşı kullanmaktadır.
Mira ağının anahtarı, merkeziyetsiz konsensüs doğrulamasında yatmaktadır, bu da kripto alanının uzmanlık alanıdır. Aynı zamanda, çoklu model işbirliğinin avantajlarından yararlanarak, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamaları azaltır.
Mira protokolü, doğrulama yapısında karmaşık içeriği bağımsız doğrulama beyanlarına dönüştürmeyi destekler. Düğüm operatörleri, bu beyanları doğrulamak için katılır ve düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için kripto ekonomik teşvik/ceza mekanizmasını kullanır. Farklı AI modelleri ve dağıtılmış düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.
Mira'nın ağ mimarisi içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içermektedir. İlk olarak, sistem, müşterilerin sunduğu aday içeriği doğrulanabilir beyanlara ayırır, ardından doğrulama için düğümlere dağıtır ve son olarak sonuçları toplar ve konsensüse ulaşır. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar farklı düğümlere rastgele parçalanmış bir şekilde dağıtılacaktır.
Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini çalıştırmaktan, beyanları işlemekte ve doğrulama sonuçlarını sunmaktan sorumludur. Doğrulamaya katılma motivasyonları, müşterilere sağlanan değerlerden elde edilebilecek kazançlardan gelir. Mira ağı, özellikle sağlık, hukuk, havacılık ve finans gibi alanlarda AI'nın hata oranını azaltmayı amaçlamaktadır, bu da büyük bir değer yaratacaktır. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümlerin teminat token'ları kesilecektir.
Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir yaklaşım sunuyor: çoklu AI modelleri temelinde merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik getiriyor, AI yanlılığını ve yanılsamaları azaltıyor ve müşterilerin daha yüksek doğruluk ve hassasiyet taleplerini karşılıyor. Kısacası, Mira AI için bir güven katmanı inşa ediyor ve bu, AI uygulamalarının derinleşen gelişimini destekleyecek.
Şu anda, Mira birçok AI ajan çerçevesi ile işbirliği yapmaktadır. Kullanıcılar, Mira'nın LLM sohbet uygulaması olan Klok aracılığıyla Mira kamu test ağında yer alabilir, doğrulanmış AI çıktısını deneyimleyebilir ve Mira puanı kazanma şansına sahip olabilirler. Bu puanların gelecekteki kullanımları henüz açıklanmamıştır, ancak kesinlikle kullanıcıların katılımını artırmak için ek bir teşvik sağlamaktadır.