AI'nin Güven Katmanı: Mira Ağı ve AI Önyargılarını ve Hayal Gücünü Çözme Çözümü

Son günlerde, Mira ağı'nın halka açık test ağı resmi olarak piyasaya sürüldü. Bu proje, yapay zeka için bir güven katmanı oluşturmayı amaçlıyor. Peki, neden AI'ye güvenilmesi gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözüyor?

AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, AI'nin "halüsinasyonları" veya önyargı sorunları genellikle göz ardı edilir. AI'nin "halüsinasyonu" dediğimiz şey, basitçe söylemek gerekirse, AI'nin bazen "uydurma" bilgiler vermesi, mantıklı görünen ama aslında doğru olmayan açıklamalar yapmasıdır. Örneğin, AI'ye ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, mantıklı gelen ama aslında doğru olmayan bir dizi açıklama sunabilir.

AI'nın "halüsinasyon" veya önyargılarının ortaya çıkması, mevcut bazı AI teknolojisi yolları ile ilgilidir. Örneğin, üretken AI, tutarlı ve mantıklı çıktılar elde etmek için "en olası" içeriği tahmin ederek çalışır, ancak bu yöntem bazen gerçekliğin doğruluğunu doğrulamayı zorlaştırır. Ayrıca, eğitim verileri kendisi hatalar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir; bunlar AI'nın çıktı kalitesini etkileyebilir. Başka bir deyişle, AI insan dil kalıplarını öğrenir, gerçekleri değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, AI'nın yanılsamalar üretmesini neredeyse kaçınılmaz hale getiriyor. Genel bilgi veya eğlence içeriklerinde bu tür bir sorun hemen ciddi sonuçlar doğurmayabilir, ancak tıp, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek titizlik gerektiren alanlarda önemli etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI'nın yanılsama ve önyargı sorunlarını çözmek, AI gelişim sürecinin en önemli zorluklarından biri haline geldi.

Mira projesi tam olarak bu sorunu çözmeye çalışıyor. Amacı, AI'nın güven katmanını inşa etmek, AI'nın önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmak, AI'nın güvenilirliğini artırmaktır. Peki, Mira bu hedefe nasıl ulaşıyor?

Mira'nın temel stratejisi, birden fazla AI modelinin mutabakatı aracılığıyla AI çıktısını doğrulamaktır. Temelde, AI çıktısının güvenilirliğini doğrulamak için birden fazla AI modelinin mutabakatını kullanan bir doğrulama ağıdır. Daha önemlisi, Mira merkeziyetsiz bir mutabakat doğrulama yöntemi benimsemektedir.

Mira ağının anahtarı, merkeziyetsiz konsensüs doğrulamasındadır. Bu, yalnızca kripto alanının avantajlarını kullanmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu model işbirliği ile deneysel doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamayı azaltır.

Doğrulama mimarisi açısından, Mira protokolü karmaşık içerikleri bağımsız doğrulama bildirimlerine dönüştürmeyi destekler. Düğüm işletmecileri bu bildirimleri doğrulamak için katılırken, düğüm işletmecilerinin dürüstlüğünü sağlamak için Mira, kriptografik ekonomik teşvik/ceza mekanizması kullanmaktadır. Farklı yapay zeka modelleri ve merkeziyetsiz düğüm işletmecileri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışmaktadır.

Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtılmış doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içerir. Öncelikle, sistem, aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır, ardından bu beyanları doğrulama için düğümlere dağıtır ve son olarak sonuçları toplar ve konsensüse ulaşır. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar rastgele parçalar halinde farklı düğümlere dağıtılır.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini çalıştırmak, beyanları işlemek ve doğrulama sonuçlarını sunmakla sorumludur. Doğrulamaya katılma motivasyonları, kazanç elde etme olasılığından gelmektedir. Bu kazançlar, müşterilere sağlanan değerden, yani kritik alanlarda AI'nın hata oranını azaltmaktan kaynaklanmaktadır. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümlerin stake token'ları kesilecektir.

Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir çözüm önerisi sunmaktadır. Birden fazla AI modelinin temelinde, merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik kazandırmakta, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmakta, daha yüksek doğruluk ve kesinlik taleplerini karşılamaktadır. Kısacası, Mira, AI'nın güven katmanını oluşturmaya çalışıyor ve bu, AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik etme açısından önemli bir anlam taşımaktadır.

Şu anda kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktıları deneyimlemek ve Mira puanları kazanma şansı elde etmek için Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) aracılığıyla Mira kamu test ağında yer alabilirler. Bu, kullanıcılara doğrulama öncesi ve sonrası AI çıktılarındaki farkları karşılaştırmak için sezgisel bir fırsat sunarak, Mira ağının AI güvenilirliğini artırmadaki potansiyelini sergilemektedir.