# AIの信頼レイヤー：MiraネットワークがAIのバイアスと幻覚の問題をどのように解決するか最近、Miraという名前のネットワークパブリックベータが登場し、業界の注目を集めています。このプロジェクトの目標は、AIの信頼層を構築し、AIの偏見や幻覚の問題を解決することです。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はどのようにこの問題を解決するのでしょうか？AIについて議論する際、人々はしばしばその強力な能力に注目します。しかし、AIが"幻覚"や偏見の問題を抱えていることは、しばしば無視されがちです。AIの"幻覚"とは、簡単に言えば、AIが時々"でたらめ"を"真面目に"言ったりすることです。例えば、もしあなたがAIに月がなぜピンクなのかを尋ねた場合、AIは真剣に見える一連の合理的な説明を提供するかもしれません。AIの「幻覚」や偏見が現在のいくつかのAI技術の道筋に関連している。例えば、生成型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するが、時には真偽を検証できないことがある。また、トレーニングデータ自体にエラーや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これらがAIの出力に影響を与える。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、事実そのものではない。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、ほぼ避けられない形でAIに幻覚を引き起こすことになります。このような偏見や幻覚を伴う出力が一般知識やエンターテインメントコンテンツに限られている場合、一時的には直接的な結果をもたらすことはありません。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には、重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見の問題を解決することは、AIの開発過程における核心的な問題の一つとなっています。Miraプロジェクトは、AIの信頼レイヤーを構築することで、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に取り組んでいます。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。さらに重要なのは、Miraが分散型のコンセンサス検証方法を採用していることです。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。この方法は、暗号分野の利点を活用するだけでなく、複数モデルの協調の利点を借りて、集合検証モデルを通じて偏見や幻影を減少させます。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て検証可能な声明に変換することをサポートしています。これらの声明は、ノードオペレーターの参加が必要です。ノードオペレーターの誠実性を確保するために、Miraは暗号経済的なインセンティブ/ペナルティメカニズムを採用し、異なるAIモデルと分散型のノードオペレーターの参加を導入して、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つの部分で構成されており、これにより検証の信頼性を実現しています。このアーキテクチャにおいて、コンテンツ変換は重要な要素です。Miraネットワークは、まず候補コンテンツを異なる検証可能な主張に分解し、これらの主張をシステムがノードに配布して検証し、有効性を確認し、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、候補コンテンツの変換は主張の対に分解され、これらはランダムなシャーディング方式で異なるノードに提供され、検証プロセス中に情報漏洩が発生するのを防ぎます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理してバリデーション結果を提出する責任があります。彼らが声明の検証に参加する動機は、利益を得ることができるからです。これらの利益は、顧客のために創造される価値から生まれます。Miraネットワークの目的は、AIの誤り率（幻覚と偏見）を低下させることであり、この目的が達成されれば、医療、法律、航空、金融などの分野で巨大な価値を生み出すことができます。したがって、顧客はそのために支払う意欲があります。もちろん、支払いの持続可能性と規模は、Miraネットワークが顧客に持続的に価値を提供できるかどうかに依存します。ノードがランダムに応答してずるをする行為を防ぐために、コンセンサスから持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ます。複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスに対してより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客のより高い正確性と精度の要求を満たします。同時に、顧客に価値を提供することに基づいて、Miraネットワークの参加者に利益をもたらします。要するに、MiraはAIの信頼層を構築しようとしており、これがAIアプリケーションのさらなる発展を促進します。現在、ユーザーはKlokを使用してMiraのパブリックテストネットに参加できます。KlokはMiraに基づくLLMチャットアプリで、ユーザーは検証されたAI出力を体験でき、Miraポイントを獲得する機会があります。これらのポイントの将来の用途については、まだ発表されていません。
Miraネットワークのパブリックテストが開始：AI信頼レイヤーを構築し、偏見と幻影の問題を解決する
AIの信頼レイヤー：MiraネットワークがAIのバイアスと幻覚の問題をどのように解決するか
最近、Miraという名前のネットワークパブリックベータが登場し、業界の注目を集めています。このプロジェクトの目標は、AIの信頼層を構築し、AIの偏見や幻覚の問題を解決することです。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はどのようにこの問題を解決するのでしょうか？
AIについて議論する際、人々はしばしばその強力な能力に注目します。しかし、AIが"幻覚"や偏見の問題を抱えていることは、しばしば無視されがちです。AIの"幻覚"とは、簡単に言えば、AIが時々"でたらめ"を"真面目に"言ったりすることです。例えば、もしあなたがAIに月がなぜピンクなのかを尋ねた場合、AIは真剣に見える一連の合理的な説明を提供するかもしれません。
AIの「幻覚」や偏見が現在のいくつかのAI技術の道筋に関連している。例えば、生成型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するが、時には真偽を検証できないことがある。また、トレーニングデータ自体にエラーや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これらがAIの出力に影響を与える。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、事実そのものではない。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、ほぼ避けられない形でAIに幻覚を引き起こすことになります。このような偏見や幻覚を伴う出力が一般知識やエンターテインメントコンテンツに限られている場合、一時的には直接的な結果をもたらすことはありません。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には、重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見の問題を解決することは、AIの開発過程における核心的な問題の一つとなっています。
Miraプロジェクトは、AIの信頼レイヤーを構築することで、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に取り組んでいます。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。さらに重要なのは、Miraが分散型のコンセンサス検証方法を採用していることです。
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。この方法は、暗号分野の利点を活用するだけでなく、複数モデルの協調の利点を借りて、集合検証モデルを通じて偏見や幻影を減少させます。
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て検証可能な声明に変換することをサポートしています。これらの声明は、ノードオペレーターの参加が必要です。ノードオペレーターの誠実性を確保するために、Miraは暗号経済的なインセンティブ/ペナルティメカニズムを採用し、異なるAIモデルと分散型のノードオペレーターの参加を導入して、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つの部分で構成されており、これにより検証の信頼性を実現しています。このアーキテクチャにおいて、コンテンツ変換は重要な要素です。Miraネットワークは、まず候補コンテンツを異なる検証可能な主張に分解し、これらの主張をシステムがノードに配布して検証し、有効性を確認し、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、候補コンテンツの変換は主張の対に分解され、これらはランダムなシャーディング方式で異なるノードに提供され、検証プロセス中に情報漏洩が発生するのを防ぎます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理してバリデーション結果を提出する責任があります。彼らが声明の検証に参加する動機は、利益を得ることができるからです。これらの利益は、顧客のために創造される価値から生まれます。Miraネットワークの目的は、AIの誤り率（幻覚と偏見）を低下させることであり、この目的が達成されれば、医療、法律、航空、金融などの分野で巨大な価値を生み出すことができます。したがって、顧客はそのために支払う意欲があります。もちろん、支払いの持続可能性と規模は、Miraネットワークが顧客に持続的に価値を提供できるかどうかに依存します。ノードがランダムに応答してずるをする行為を防ぐために、コンセンサスから持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ます。複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスに対してより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客のより高い正確性と精度の要求を満たします。同時に、顧客に価値を提供することに基づいて、Miraネットワークの参加者に利益をもたらします。要するに、MiraはAIの信頼層を構築しようとしており、これがAIアプリケーションのさらなる発展を促進します。
現在、ユーザーはKlokを使用してMiraのパブリックテストネットに参加できます。KlokはMiraに基づくLLMチャットアプリで、ユーザーは検証されたAI出力を体験でき、Miraポイントを獲得する機会があります。これらのポイントの将来の用途については、まだ発表されていません。