# AI信頼層の台頭：MiraネットワークがAIの偏見と幻覚の問題を解決する最近、Miraネットワークの公共テストネットが正式に開始され、AIのために信頼できる信頼層を構築することを目的としています。これはAIの信頼性の問題について考えさせるきっかけを生み出しました：なぜAIは信頼される必要があるのか？Miraはこの課題にどのように対処するのでしょうか？現在、人々がAIについて議論する際、しばしばその強力な能力に過度に焦点を当て、AIに存在する「幻覚」や偏見の問題を無視しています。AIの「幻覚」とは、簡単に言えば、AIが時々「でたらめ」を言い、見かけ上は合理的に見えるが実際には根拠のない説明をすることです。たとえば、もし誰かが月がなぜピンクなのかを尋ねると、AIはまるで重要なことのように一連の見かけ上合理的な説明を提供するかもしれません。AIの"幻覚"や偏見は、現在のいくつかのAI技術の経路に関連しています。例えば、生成AIは"最も可能性の高い"内容を予測することで一貫性と合理性を実現しますが、この方法は時には真偽を検証するのが難しいです。また、訓練データ自体に誤り、偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、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り、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モデルは、AIが幻覚を生じることをほぼ避けられません。一般的な知識やエンターテイメントコンテンツにおいては、このような偏見や幻覚を伴う出力は、一時的には直接的な結果をもたらさないかもしれません。しかし、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発生した場合、深刻な結果をもたらす可能性があります。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重要な課題の一つとなっています。Miraプロジェクトは、この問題に対する解決策を提案しています。AIの信頼層を構築することで、AIの偏見や幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることを試みています。Miraの核心理念は、複数のAIモデルの合意を通じてAIの出力を検証することです。Miraネットワークの鍵は、非中央集権のコンセンサス検証にあります。これは、暗号分野の非中央集権コンセンサス技術とマルチモデル協調の利点を組み合わせ、集団検証モデルを通じて偏見や幻覚の発生を減少させます。検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立して検証可能な声明に変換することをサポートします。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、暗号経済的なインセンティブ/ペナルティメカニズムを通じて誠実な行動を確保します。複数のAIモデルと分散された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、および合意メカニズムの3つの主要な部分で構成されています。まず、システムは顧客が提出した候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、ノードに配布して検証を行います。ノードが声明の有効性を確認した後、システムは結果を集約して合意に達し、最終的に結果を顧客に返します。顧客のプライバシーを保護するため、声明はランダムなシャーディング方式で異なるノードに配布され、検証プロセス中の情報漏洩を防ぎます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運用し、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、得られる利益から来ています。これらの利益は、医療、法律、航空、金融などの分野におけるAIの誤り率を低下させることによって顧客に創出される価値に起因しています。ノードがランダムに応答する投機行動を防ぐために、合意から継続的に逸脱するノードはステーキングトークンが減少します。総じて、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。複数のAIモデルを基にした分散型合意検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、より高い精度と正確性のニーズに応えます。同時に、ネットワーク参加者に収益機会も創出しています。Miraネットワークのパブリックテストネットが開始されました。ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を使用してテストに参加し、検証されたAI出力を体験し、Miraポイントを獲得するチャンスがあります。この革新は、AIアプリケーションのさらなる発展を促進し、より信頼性が高く、信頼できるAIシステムの構築への道を開くことが期待されています。
Miraネットワークのテスト開始：AI信頼レイヤーを構築して偏見と幻覚の問題を解決する
AI信頼層の台頭：MiraネットワークがAIの偏見と幻覚の問題を解決する
最近、Miraネットワークの公共テストネットが正式に開始され、AIのために信頼できる信頼層を構築することを目的としています。これはAIの信頼性の問題について考えさせるきっかけを生み出しました：なぜAIは信頼される必要があるのか？Miraはこの課題にどのように対処するのでしょうか？
現在、人々がAIについて議論する際、しばしばその強力な能力に過度に焦点を当て、AIに存在する「幻覚」や偏見の問題を無視しています。AIの「幻覚」とは、簡単に言えば、AIが時々「でたらめ」を言い、見かけ上は合理的に見えるが実際には根拠のない説明をすることです。たとえば、もし誰かが月がなぜピンクなのかを尋ねると、AIはまるで重要なことのように一連の見かけ上合理的な説明を提供するかもしれません。
AIの"幻覚"や偏見は、現在のいくつかのAI技術の経路に関連しています。例えば、生成AIは"最も可能性の高い"内容を予測することで一貫性と合理性を実現しますが、この方法は時には真偽を検証するのが難しいです。また、訓練データ自体に誤り、偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、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り、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モデルは、AIが幻覚を生じることをほぼ避けられません。一般的な知識やエンターテイメントコンテンツにおいては、このような偏見や幻覚を伴う出力は、一時的には直接的な結果をもたらさないかもしれません。しかし、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発生した場合、深刻な結果をもたらす可能性があります。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重要な課題の一つとなっています。
Miraプロジェクトは、この問題に対する解決策を提案しています。AIの信頼層を構築することで、AIの偏見や幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることを試みています。Miraの核心理念は、複数のAIモデルの合意を通じてAIの出力を検証することです。
Miraネットワークの鍵は、非中央集権のコンセンサス検証にあります。これは、暗号分野の非中央集権コンセンサス技術とマルチモデル協調の利点を組み合わせ、集団検証モデルを通じて偏見や幻覚の発生を減少させます。
検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立して検証可能な声明に変換することをサポートします。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、暗号経済的なインセンティブ/ペナルティメカニズムを通じて誠実な行動を確保します。複数のAIモデルと分散された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、および合意メカニズムの3つの主要な部分で構成されています。まず、システムは顧客が提出した候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、ノードに配布して検証を行います。ノードが声明の有効性を確認した後、システムは結果を集約して合意に達し、最終的に結果を顧客に返します。顧客のプライバシーを保護するため、声明はランダムなシャーディング方式で異なるノードに配布され、検証プロセス中の情報漏洩を防ぎます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運用し、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、得られる利益から来ています。これらの利益は、医療、法律、航空、金融などの分野におけるAIの誤り率を低下させることによって顧客に創出される価値に起因しています。ノードがランダムに応答する投機行動を防ぐために、合意から継続的に逸脱するノードはステーキングトークンが減少します。
総じて、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。複数のAIモデルを基にした分散型合意検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、より高い精度と正確性のニーズに応えます。同時に、ネットワーク参加者に収益機会も創出しています。
Miraネットワークのパブリックテストネットが開始されました。ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を使用してテストに参加し、検証されたAI出力を体験し、Miraポイントを獲得するチャンスがあります。この革新は、AIアプリケーションのさらなる発展を促進し、より信頼性が高く、信頼できるAIシステムの構築への道を開くことが期待されています。