AI的信任层: Mira网络及其解决AI偏见和幻觉的方案

近日，Mira网络的公共测试网正式推出，这个项目旨在为人工智能构建一个信任层。那么，为什么AI需要被信任？Mira又是如何解决这个问题的？

在讨论AI时，人们往往更关注其强大的能力。然而，AI存在的"幻觉"或偏见问题却常常被忽视。所谓AI的"幻觉"，简单来说就是AI有时会"编造"信息，给出看似合理但实际上并不准确的解释。例如，如果询问AI为什么月亮是粉色的，它可能会提供一系列听起来合理但实际上并不正确的解释。

AI出现"幻觉"或偏见与当前的一些AI技术路径有关。比如，生成式AI通过预测"最可能"的内容来实现连贯和合理的输出，但这种方法有时难以验证真伪。此外，训练数据本身可能包含错误、偏见甚至虚构内容，这些都会影响AI的输出质量。换言之，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产生幻觉。虽然在普通知识或娱乐内容中，这种问题可能不会立即造成严重后果，但在医疗、法律、航空、金融等要求高度严谨的领域，却可能产生重大影响。因此，解决AI的幻觉和偏见问题成为了AI发展过程中的核心挑战之一。

Mira项目正是试图解决这一问题。它的目标是构建AI的信任层，减少AI的偏见和幻觉，提升AI的可靠性。那么，Mira是如何实现这一目标的呢？

Mira的核心策略是通过多个AI模型的共识来验证AI输出。它本质上是一个验证网络，利用多个AI模型的共识来验证AI输出的可靠性。更重要的是，Mira采用了去中心化的共识验证方式。

Mira网络的关键在于去中心化的共识验证。这不仅利用了加密领域的优势，还通过多模型协同的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，而为了确保节点运营商的诚实性，Mira采用了加密经济激励/惩罚机制。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，系统将候选内容分解成不同的可验证声明，然后分发给节点进行验证，最后汇总结果达成共识。为了保护客户隐私，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。这些收益源自为客户创造的价值，即降低AI在关键领域的错误率。为了防止节点随机响应的投机行为，持续偏离共识的节点会被扣减质押代币。

总的来说，Mira为实现AI的可靠性提供了一种新的解决思路。它在多AI模型的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，满足更高准确度和精确率的需求。简而言之，Mira正在尝试构建AI的信任层，这对推动AI应用的深入发展具有重要意义。

目前，用户可以通过Klok（一个基于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。这为用户提供了一个直观比较验证前后AI输出差异的机会，展示了Mira网络在提升AI可靠性方面的潜力。