AIの信頼性向上:Mira NetworkがAIトラストレイヤーを構築

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ローンチされ、AIの信頼層を構築することを目的としています。これにより、AIの信頼性について考えるきっかけが与えられました：なぜAIは信頼される必要があるのか？Miraはこの問題をどのように解決するのでしょうか？

AIについて議論する際、人々はその強力な能力により注目しがちですが、AIに存在する「幻覚」や偏見の問題を見落としがちです。AIの「幻覚」とは、AIが時折、見かけ上は合理的に思えるが実際には不正確な内容を「作り出す」ことを指します。例えば、月がなぜピンクであるかを尋ねられたとき、AIは一連の聞こえは良いが実際には架空の説明を提供することがあります。

AIの"幻覚"や偏見は、現在のいくつかのAI技術の道筋に関連しています。生成的AIは、"最も可能性の高い"内容を予測することで一貫性と合理性を実現していますが、時には真偽を確認できないこともあります。さらに、トレーニングデータ自体には誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これもAIの出力に影響を与えることがあります。要するに、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型モデルは、AIの幻覚の可能性をほぼ避けられないものにします。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは、このような偏見や幻覚の出力が一時的に直接的な結果をもたらさないことがありますが、医療、法律、航空、金融などの高度に厳格な分野では重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの発展過程における核心的な問題の1つとなっています。

Miraプロジェクトは、AIの信頼層を構築することにより、この問題を解決し、AIのバイアスと幻覚を減らし、AIの信頼性を向上させることを目指しています。Miraの核心的な考え方は、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAIの出力を検証することです。これは、複数のAIモデルのコンセンサスと分散型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。

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。これは、暗号分野の利点とマルチモデル協調の方法を組み合わせ、集体検証モデルを通じて偏見と錯覚を減らします。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た検証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、暗号経済のインセンティブと罰則メカニズムを通じてノードオペレーターの誠実性を確保します。

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、およびコンセンサスメカニズムを含んでいます。コンテンツ変換はその重要な部分であり、Miraネットワークは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。顧客のプライバシーを保護するために、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、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、顧客に創出された価値から得られる利益を得るためです。Miraネットワークの目標は、特に医療、法律、航空、金融などの分野でAIのエラー率を低下させることであり、これにより巨大な価値が生まれます。

全体的に見て、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。これは複数のAIモデルに基づいて構築された分散型コンセンサス検証ネットワークであり、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客のより高い正確性と精度の要求を満たすことを目指しています。MiraはAIの信頼レイヤー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 Klok（Mira の LLM チャットアプリ）を通じて Mira のパブリックテストネットに参加し、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。