AI的信任之路：Mira網路如何解決AI偏見和幻覺問題

近日，Mira網路的公共測試網正式上線，其目標是構建AI的信任層。這引發了人們對AI可信度的思考：爲什麼AI需要被信任？Mira又將如何解決這一問題？

在AI討論中，人們往往更關注其強大能力，而忽視了AI存在的"幻覺"或偏見問題。AI的"幻覺"指的是AI有時會"瞎編"，看似合理地解釋一些不存在的現象。例如，詢問AI月亮爲何呈粉色時，它可能會提供一系列看似合理但實際上毫無根據的解釋。

AI出現"幻覺"或偏見與當前的AI技術路徑有關。生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫性和合理性，但這種方法難以驗證真僞。此外，訓練數據中的錯誤、偏見甚至虛構內容也會影響AI的輸出。簡而言之，AI學習的是人類語言模式，而非事實本身。

目前的概率生成機制和數據驅動模式幾乎不可避免地會導致AI幻覺。雖然在普通知識或娛樂內容中，這種問題暫時不會造成嚴重後果，但在醫療、法律、航空、金融等高度嚴謹的領域，可能會產生重大影響。因此，解決AI幻覺和偏見成爲AI發展過程中的核心問題之一。

Mira項目正是致力於解決AI偏見和幻覺問題，通過構建AI的信任層來提升AI的可靠性。Mira的核心方法是利用多個AI模型的共識來驗證AI輸出。它本質上是一個驗證網路，借助多個AI模型的共識來驗證AI輸出的可靠性。更重要的是，Mira採用去中心化共識進行驗證。

Mira網路的關鍵在於去中心化的共識驗證，這正是加密領域的專長。同時，它也利用了多模型協同的優勢，通過集體驗證模式來減少偏見和幻覺。

在驗證架構方面，Mira協議支持將復雜內容轉換爲獨立驗證聲明。節點運營商參與驗證這些聲明，通過加密經濟激勵/懲罰機制確保節點運營商的誠實性。不同AI模型和分散的節點運營商共同參與，以保證驗證結果的可靠性。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制。首先，系統將客戶提交的候選內容分解成可驗證聲明，然後分發給節點進行驗證，最後匯總結果達成共識。爲保護客戶隱私，聲明對會以隨機分片的方式分發給不同節點。

節點運營商負責運行驗證器模型，處理聲明並提交驗證結果。他們參與驗證的動力來自於可以獲得收益，這些收益源於爲客戶創造的價值。Mira網路旨在降低AI的錯誤率，特別是在醫療、法律、航空、金融等領域，這將產生巨大價值。爲防止節點隨機響應，持續偏離共識的節點將被扣減質押代幣。

總的來說，Mira爲實現AI的可靠性提供了一種新思路：在多AI模型基礎上構建去中心化共識驗證網路，爲客戶的AI服務帶來更高的可靠性，降低AI偏見和幻覺，滿足客戶對更高準確度和精確率的需求。簡而言之，Mira正在構建AI的信任層，這將推動AI應用的深入發展。

目前，Mira已與多個AI agent框架展開合作。用戶可以通過Klok（基於Mira的LLM聊天應用）參與Mira公共測試網，體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。這些積分的未來用途尚未公布，但無疑爲用戶參與提供了額外激勵。