# AI信頼層：Miraネットワークの革新的な試み最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式に立ち上げられました。このプロジェクトはAIのために信頼の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注目することが多い。しかし、興味深くも見落とされがちな問題は、AIに存在する"幻覚"や偏見である。AIの"幻覚"とは、簡単に言えば、AIが時々"でたらめ"を言い、まるで合理的に見える根拠を持って完全に間違った情報を発信することである。例えば、AIに月がなぜピンク色なのかを尋ねると、一見合理的に見えるが完全に虚構の説明を一連に提供するかもしれない。AIのこの「幻覚」や偏見は、現在のいくつかのAI技術のパスに関連しています。生成的AIは「最も可能性の高い」内容を予測することによって、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できません。さらに、訓練データ自体に誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これらはAIの出力に影響を与えます。言い換えれば、AIが学習す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の幻覚の可能性をほぼ避けられないものにしています。一般的な知識や娯楽コンテンツに関して、このような偏見や幻覚を伴う出力は、当面の間、直接的な結果を引き起こさないかもしれません。しかし、医療、法律、航空、金融などの厳密な分野では、深刻な結果をもたらす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、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、AIのバイアスと幻覚の問題を解決するために生まれました。それは、AIの信頼レイヤーを構築し、AIのバイアスと幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることを試みています。それでは、Miraはどのようにしてこの目標を達成しているのでしょうか？Miraのコアは、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。それは本質的に、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が検証のために分散型のコンセンサス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。この点は暗号分野が得意とするものであり、また、多モデル協調の利点を活用し、集合的検証モデルを通じて偏見や幻覚を減らすことができます。検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑な内容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。これらの声明には、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ており、異なるAIモデルと分散し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、合意メカニズムを含んでおり、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ネットワークは最初に候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、これらの声明はシステムによってノードに配布され、声明の有効性を確認し、結果を集約して合意を形成します。顧客のプライバシーを保護するために、候補コンテンツは声明対に変換され、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、検証モデルを運営し、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のは、顧客に提供する価値から得られる利益があるためです。Miraネットワークの目的は、AIの誤り率を下げることであり、この目標が達成されれば、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。ノードのランダムな応答による投機行為を防ぐために、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を減少させられます。この経済メカニズムのゲーム理論を通じて、ノードオペレーターが誠実に検証に参加することを確保します。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モデルに基づいて、去中心化の合意検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスに高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い精度と正確性のニーズに応えます。同時に、顧客に価値を提供する基盤の上で、Miraネットワークの参加者にも利益をもたらします。要するに、MiraはAIの信頼の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するでしょう。現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと提携しています。ユーザーはMiraのLLMチャットアプリであるKlokを通じてMiraのパブリックテストネットに参加できます。Klokを使用すると、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。これらのポイントの将来の用途については、現時点では発表されていません。
Miraネットワーク: AI信頼層を構築し、幻覚バイアスの問題を解決する
AI信頼層：Miraネットワークの革新的な試み
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立ち上げられました。このプロジェクトはAIのために信頼の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注目することが多い。しかし、興味深くも見落とされがちな問題は、AIに存在する"幻覚"や偏見である。AIの"幻覚"とは、簡単に言えば、AIが時々"でたらめ"を言い、まるで合理的に見える根拠を持って完全に間違った情報を発信することである。例えば、AIに月がなぜピンク色なのかを尋ねると、一見合理的に見えるが完全に虚構の説明を一連に提供するかもしれない。
AIのこの「幻覚」や偏見は、現在のいくつかのAI技術のパスに関連しています。生成的AIは「最も可能性の高い」内容を予測することによって、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できません。さらに、訓練データ自体に誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これらはAIの出力に影響を与えます。言い換えれば、AIが学習す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の幻覚の可能性をほぼ避けられないものにしています。一般的な知識や娯楽コンテンツに関して、このような偏見や幻覚を伴う出力は、当面の間、直接的な結果を引き起こさないかもしれません。しかし、医療、法律、航空、金融などの厳密な分野では、深刻な結果をもたらす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、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、AIのバイアスと幻覚の問題を解決するために生まれました。それは、AIの信頼レイヤーを構築し、AIのバイアスと幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることを試みています。それでは、Miraはどのようにしてこの目標を達成しているのでしょうか？
Miraのコアは、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。それは本質的に、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が検証のために分散型のコンセンサス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。この点は暗号分野が得意とするものであり、また、多モデル協調の利点を活用し、集合的検証モデルを通じて偏見や幻覚を減らすことができます。
検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑な内容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。これらの声明には、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ており、異なるAIモデルと分散し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、合意メカニズムを含んでおり、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ネットワークは最初に候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、これらの声明はシステムによってノードに配布され、声明の有効性を確認し、結果を集約して合意を形成します。顧客のプライバシーを保護するために、候補コンテンツは声明対に変換され、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、検証モデルを運営し、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のは、顧客に提供する価値から得られる利益があるためです。Miraネットワークの目的は、AIの誤り率を下げることであり、この目標が達成されれば、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。ノードのランダムな応答による投機行為を防ぐために、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を減少させられます。この経済メカニズムのゲーム理論を通じて、ノードオペレーターが誠実に検証に参加することを確保します。
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モデルに基づいて、去中心化の合意検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスに高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い精度と正確性のニーズに応えます。同時に、顧客に価値を提供する基盤の上で、Miraネットワークの参加者にも利益をもたらします。要するに、MiraはAIの信頼の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するでしょう。
現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと提携しています。ユーザーはMiraのLLMチャットアプリであるKlokを通じてMiraのパブリックテストネットに参加できます。Klokを使用すると、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。これらのポイントの将来の用途については、現時点では発表されていません。