AI Güven Katmanı: Mira Ağı'nın Yenilikçi Denemesi

Son günlerde, Mira ağı'nın kamu test ağı resmi olarak faaliyete geçti. Bu proje, AI için bir güven katmanı oluşturmayı amaçlıyor. Peki, AI'nın neden güvenilir olması gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözüyor?

AI hakkında konuşurken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanırlar. Ancak, ilginç ama sıkça göz ardı edilen bir sorun, AI'nın var olan "hayal gücü" veya önyargılarıdır. AI'nın "hayal gücü" denildiğinde, basitçe ifade etmek gerekirse, AI'nın bazen "saçmalayarak" tamamen yanlış bilgileri mantıklı bir şekilde sunduğudur. Örneğin, AI'ya ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, mantıklı görünen ama tamamen kurgusal bir dizi açıklama sunabilir.

AI'nin bu tür "hayal" veya önyargıları, mevcut bazı AI teknolojisi yollarıyla ilgilidir. Üretken AI, "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlar; ancak bu yöntem bazen gerçekliği doğrulamakta yetersiz kalabilir. Ayrıca, eğitim verileri kendisi hatalar, önyargılar hatta kurgusal içerikler içerebilir ki bunlar da AI'nın çıktısını etkileyebilir. Diğer bir deyişle, AI, insan dilinin kalıplarını öğrenir, gerçeklerin kendisini değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, neredeyse kaçınılmaz olarak AI halüsinasyonlarının olasılığını artırmaktadır. Genel bilgi veya eğlence içeriği için, bu önyargılı veya halüsinatif çıktılar geçici olarak doğrudan sonuçlar doğurmayabilir. Ancak sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi son derece titiz alanlarda ciddi sonuçlar doğurabilir. Bu nedenle, AI halüsinasyonları ve önyargılarıyla başa çıkmak, AI gelişim sürecinin temel meselelerinden biri haline gelmiştir.

Mira projesi, AI önyargılarını ve yanılsama sorunlarını çözmek için doğmuştur. AI'nın güven katmanını inşa etmeyi, AI önyargılarını ve yanılsamaları azaltmayı, AI'nın güvenilirliğini artırmayı amaçlamaktadır. Peki, Mira bu hedefe nasıl ulaşmayı planlıyor?

Mira'nın temeli, birden fazla AI modelinin konsensüsü aracılığıyla AI çıktısını doğrulamaktır. Temelde, AI çıktısının güvenilirliğini doğrulamak için birden fazla AI modelinin konsensüsünü kullanan bir doğrulama ağıdır. Daha da önemlisi, Mira doğrulama için merkeziyetsiz bir konsensüs benimsemektedir.

Mira ağının anahtarı, merkeziyetsiz konsensüs doğrulamasındadır. Bu, kripto alanının uzmanlık alanıdır ve aynı zamanda çoklu model işbirliğinin avantajlarından yararlanarak, toplu doğrulama modeli ile önyargı ve yanılsamaları azaltır.

Doğrulama yapısı açısından, Mira protokolü karmaşık içeriği bağımsız doğrulama beyanlarına dönüştürmeyi destekler. Bu beyanların doğrulanması için düğüm operatörlerinin katılımı gerekmektedir. Düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için Mira, kriptografik ekonomik teşvik/ceza mekanizması kullanır; farklı AI modelleri ve dağılmış düğüm operatörleri birlikte katılır, böylece doğrulama sonuçlarının güvenilirliği sağlanır.

Mira'nın ağ mimarisi, doğrulamanın güvenilirliğini sağlamak için içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içermektedir. Bu mimaride, içerik dönüşümü önemli bir parçadır. Mira ağı öncelikle aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır, bu beyanlar sistem tarafından doğrulama için düğümlere dağıtılır, beyanın geçerliliğini belirlemek ve sonuçları toplamak için konsensüs sağlanır. Müşteri gizliliğini korumak için, aday içerik beyan çiftlerine dönüştürülür ve rastgele parçalama yöntemiyle farklı düğümlere dağıtılır, böylece doğrulama sürecinde bilgi sızıntısı önlenir.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini çalıştırmaktan, beyanları işlemekte ve doğrulama sonuçlarını sunmaktan sorumludur. Doğrulamaya katılmaları, müşteriler için yarattıkları değerden elde ettikleri kazançlar nedeniyle olmaktadır. Mira ağı, AI'nin hata oranını azaltmayı amaçlamaktadır; bu hedefe ulaşıldığında, sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi alanlarda büyük değerler yaratılabilir. Bu nedenle, müşteriler bunun için ödeme yapmaya istekli olacaktır. Düğümlerin rastgele yanıtlama yoluyla spekülasyon yapmalarını önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümlerin stake edilmiş token'ları azaltılacaktır. Bu ekonomik mekanizma aracılığıyla, düğüm operatörlerinin doğrulamaya dürüst bir şekilde katılmaları sağlanmaktadır.

Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir çözüm yaklaşımı sunmaktadır. Çoklu AI modellerinin temelinde, merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek güvenilirlik kazandırmakta, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmakta ve müşterilerin daha yüksek doğruluk ve hassasiyet taleplerini karşılamaktadır. Aynı zamanda, müşterilere değer sağlarken, Mira ağına katılanlara kazançlar sunmaktadır. Kısacası, Mira, AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik edecek bir güven katmanı inşa etmeyi hedeflemektedir.

Şu anda, Mira birden fazla AI ajan çerçevesiyle iş birliği yapmaktadır. Kullanıcılar, Mira'nın LLM sohbet uygulaması olan Klok aracılığıyla Mira'nın kamu test ağına katılabilirler. Klok'u kullanarak doğrulanmış AI çıktılarının deneyimini yaşayabilir ve Mira puanları kazanma fırsatına sahip olabilirler. Bu puanların gelecekteki kullanım şekli henüz açıklanmamıştır.