# AIの信頼レイヤー: MiraネットワークとそのAIのバイアスと幻覚を解決するソリューション最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式にローンチされました。このプロジェクトは、人工知能のための信頼層を構築することを目的としています。それでは、なぜAIは信頼される必要があるのでしょうか？Miraはこの問題をどのように解決しているのでしょうか？AIについて議論する際、人々はその強力な能力により関心を持つことが多い。しかし、AIの存在する「幻覚」や偏見の問題はしばしば無視される。「幻覚」とは、簡単に言うと、AIが時々「作り上げた」情報を提供し、見かけ上は合理的に見えるが実際には不正確な説明をすることを指す。例えば、AIに「なぜ月がピンクなのか」と尋ねると、一連の聞こえは良いが実際には正しくない説明を提供するかもしれない。AIの「幻覚」や偏見の出現は、現在のいくつかのAI技術の経路に関係しています。例えば、生成モデルAIは「最も可能性の高い」内容を予測することで、一貫した合理的な出力を実現しますが、この方法は時々真偽を検証することが難しいです。さらに、訓練データ自体が誤りや偏見、さらには虚構の内容を含む可能性があり、これらはAIの出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIが学習しているのは人間の言語パターンであって、事実そのものではありません。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、AIが幻覚を生じることをほぼ避けられない。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは、この問題が直ちに深刻な結果をもたらすことはないかもしれないが、医療、法律、航空、金融など、高度な厳密さが求められる分野では、重大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、AIの幻覚や偏見の問題を解決することは、AIの発展過程における核心的な課題の一つとなっている。Miraプロジェクトはまさにこの問題を解決しようとしています。その目標は、AIの信頼レイヤーを構築し、AIの偏見や錯覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることです。それでは、Miraはどのようにしてこの目標を達成するのでしょうか？Miraのコア戦略は、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAI出力を検証することです。これは本質的に、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAI出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。さらに重要なことに、Miraは分散型のコンセンサス検証方式を採用しています。Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあります。これは、暗号分野の利点を活用するだけでなく、多モデル協調の集団検証モデルを通じて偏見や錯覚を軽減します。検証アーキテクチャの観点から、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立した検証声明に変換することをサポートしています。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、ノードオペレーターの誠実性を確保するために、Miraは暗号経済的インセンティブ/ペナルティメカニズムを採用しています。異なるAIモデルと分散型のノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を保証します。Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、およびコンセンサスメカニズムを含んでいます。まず、システムは候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、それをノードに配布して検証を行い、最後に結果を集約して合意に達します。顧客のプライバシーを保護するために、声明はランダムにシャーディングされて異なるノードに配布されます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らが検証に参加する動機は、利益を得ることから来ています。これらの利益は、顧客に提供する価値、つまり、重要な分野におけるAIの誤り率を低下させることに由来します。ノードがランダムに応答する投機行為を防ぐために、コンセンサスから継続的に逸脱するノードは、ステークトークンを減少させられます。全体的に見て、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。これは複数のAIモデルに基づいて構築された分散型コンセンサス検証ネットワークであり、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、より高い精度と正確性のニーズに応えています。要するに、MiraはAIの信頼レイヤーを構築しようとしており、これはAIアプリケーションの深い発展を推進する上で重要な意義を持っています。現在、ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じてMiraのパブリックテストネットに参加し、検証済みのAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。これは、ユーザーに検証前後のAI出力の違いを直感的に比較する機会を提供し、AIの信頼性向上におけるMiraネットワークの潜在能力を示しています。
Miraネットワークのパブリックテストが開始され、AI信頼層を構築し、偏見と幻覚の問題を解決します。
AIの信頼レイヤー: MiraネットワークとそのAIのバイアスと幻覚を解決するソリューション
最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式にローンチされました。このプロジェクトは、人工知能のための信頼層を構築することを目的としています。それでは、なぜAIは信頼される必要があるのでしょうか？Miraはこの問題をどのように解決しているのでしょうか？
AIについて議論する際、人々はその強力な能力により関心を持つことが多い。しかし、AIの存在する「幻覚」や偏見の問題はしばしば無視される。「幻覚」とは、簡単に言うと、AIが時々「作り上げた」情報を提供し、見かけ上は合理的に見えるが実際には不正確な説明をすることを指す。例えば、AIに「なぜ月がピンクなのか」と尋ねると、一連の聞こえは良いが実際には正しくない説明を提供するかもしれない。
AIの「幻覚」や偏見の出現は、現在のいくつかのAI技術の経路に関係しています。例えば、生成モデルAIは「最も可能性の高い」内容を予測することで、一貫した合理的な出力を実現しますが、この方法は時々真偽を検証することが難しいです。さらに、訓練データ自体が誤りや偏見、さらには虚構の内容を含む可能性があり、これらはAIの出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIが学習しているのは人間の言語パターンであって、事実そのものではありません。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、AIが幻覚を生じることをほぼ避けられない。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは、この問題が直ちに深刻な結果をもたらすことはないかもしれないが、医療、法律、航空、金融など、高度な厳密さが求められる分野では、重大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、AIの幻覚や偏見の問題を解決することは、AIの発展過程における核心的な課題の一つとなっている。
Miraプロジェクトはまさにこの問題を解決しようとしています。その目標は、AIの信頼レイヤーを構築し、AIの偏見や錯覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることです。それでは、Miraはどのようにしてこの目標を達成するのでしょうか？
Miraのコア戦略は、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAI出力を検証することです。これは本質的に、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAI出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。さらに重要なことに、Miraは分散型のコンセンサス検証方式を採用しています。
Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあります。これは、暗号分野の利点を活用するだけでなく、多モデル協調の集団検証モデルを通じて偏見や錯覚を軽減します。
検証アーキテクチャの観点から、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立した検証声明に変換することをサポートしています。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、ノードオペレーターの誠実性を確保するために、Miraは暗号経済的インセンティブ/ペナルティメカニズムを採用しています。異なるAIモデルと分散型のノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を保証します。
Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、およびコンセンサスメカニズムを含んでいます。まず、システムは候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、それをノードに配布して検証を行い、最後に結果を集約して合意に達します。顧客のプライバシーを保護するために、声明はランダムにシャーディングされて異なるノードに配布されます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らが検証に参加する動機は、利益を得ることから来ています。これらの利益は、顧客に提供する価値、つまり、重要な分野におけるAIの誤り率を低下させることに由来します。ノードがランダムに応答する投機行為を防ぐために、コンセンサスから継続的に逸脱するノードは、ステークトークンを減少させられます。
全体的に見て、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。これは複数のAIモデルに基づいて構築された分散型コンセンサス検証ネットワークであり、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、より高い精度と正確性のニーズに応えています。要するに、MiraはAIの信頼レイヤーを構築しようとしており、これはAIアプリケーションの深い発展を推進する上で重要な意義を持っています。
現在、ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じてMiraのパブリックテストネットに参加し、検証済みのAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。これは、ユーザーに検証前後のAI出力の違いを直感的に比較する機会を提供し、AIの信頼性向上におけるMiraネットワークの潜在能力を示しています。