AI的信任之路：Mira网络如何解决AI偏见和幻觉问题

近日，Mira网络的公共测试网正式上线，其目标是构建AI的信任层。这引发了人们对AI可信度的思考：为什么AI需要被信任？Mira又将如何解决这一问题？

在AI讨论中，人们往往更关注其强大能力，而忽视了AI存在的"幻觉"或偏见问题。AI的"幻觉"指的是AI有时会"瞎编"，看似合理地解释一些不存在的现象。例如，询问AI月亮为何呈粉色时，它可能会提供一系列看似合理但实际上毫无根据的解释。

AI出现"幻觉"或偏见与当前的AI技术路径有关。生成式AI通过预测"最可能"的内容来实现连贯性和合理性，但这种方法难以验证真伪。此外，训练数据中的错误、偏见甚至虚构内容也会影响AI的输出。简而言之，AI学习的是人类语言模式，而非事实本身。

目前的概率生成机制和数据驱动模式几乎不可避免地会导致AI幻觉。虽然在普通知识或娱乐内容中，这种问题暂时不会造成严重后果，但在医疗、法律、航空、金融等高度严谨的领域，可能会产生重大影响。因此，解决AI幻觉和偏见成为AI发展过程中的核心问题之一。

Mira项目正是致力于解决AI偏见和幻觉问题，通过构建AI的信任层来提升AI的可靠性。Mira的核心方法是利用多个AI模型的共识来验证AI输出。它本质上是一个验证网络，借助多个AI模型的共识来验证AI输出的可靠性。更重要的是，Mira采用去中心化共识进行验证。

Mira网络的关键在于去中心化的共识验证，这正是加密领域的专长。同时，它也利用了多模型协同的优势，通过集体验证模式来减少偏见和幻觉。

在验证架构方面，Mira协议支持将复杂内容转换为独立验证声明。节点运营商参与验证这些声明，通过加密经济激励/惩罚机制确保节点运营商的诚实性。不同AI模型和分散的节点运营商共同参与，以保证验证结果的可靠性。

Mira的网络架构包括内容转换、分布式验证和共识机制。首先，系统将客户提交的候选内容分解成可验证声明，然后分发给节点进行验证，最后汇总结果达成共识。为保护客户隐私，声明对会以随机分片的方式分发给不同节点。

节点运营商负责运行验证器模型，处理声明并提交验证结果。他们参与验证的动力来自于可以获得收益，这些收益源于为客户创造的价值。Mira网络旨在降低AI的错误率，特别是在医疗、法律、航空、金融等领域，这将产生巨大价值。为防止节点随机响应，持续偏离共识的节点将被扣减质押代币。

总的来说，Mira为实现AI的可靠性提供了一种新思路：在多AI模型基础上构建去中心化共识验证网络，为客户的AI服务带来更高的可靠性，降低AI偏见和幻觉，满足客户对更高准确度和精确率的需求。简而言之，Mira正在构建AI的信任层，这将推动AI应用的深入发展。

目前，Mira已与多个AI agent框架展开合作。用户可以通过Klok（基于Mira的LLM聊天应用）参与Mira公共测试网，体验经过验证的AI输出，并有机会赚取Mira积分。这些积分的未来用途尚未公布，但无疑为用户参与提供了额外激励。