AI的信任層: Mira網路及其解決AI偏見和幻覺的方案

近日，Mira網路的公共測試網正式推出，這個項目旨在爲人工智能構建一個信任層。那麼，爲什麼AI需要被信任？Mira又是如何解決這個問題的？

在討論AI時，人們往往更關注其強大的能力。然而，AI存在的"幻覺"或偏見問題卻常常被忽視。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"編造"信息，給出看似合理但實際上並不準確的解釋。例如，如果詢問AI爲什麼月亮是粉色的，它可能會提供一系列聽起來合理但實際上並不正確的解釋。

AI出現"幻覺"或偏見與當前的一些AI技術路徑有關。比如，生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫和合理的輸出，但這種方法有時難以驗證真僞。此外，訓練數據本身可能包含錯誤、偏見甚至虛構內容，這些都會影響AI的輸出質量。換言之，AI學習的是人類語言模式，而非事實本身。

目前的概率生成機制和數據驅動模式幾乎不可避免地會導致AI產生幻覺。雖然在普通知識或娛樂內容中，這種問題可能不會立即造成嚴重後果，但在醫療、法律、航空、金融等要求高度嚴謹的領域，卻可能產生重大影響。因此，解決AI的幻覺和偏見問題成爲了AI發展過程中的核心挑戰之一。

Mira項目正是試圖解決這一問題。它的目標是構建AI的信任層，減少AI的偏見和幻覺，提升AI的可靠性。那麼，Mira是如何實現這一目標的呢？

Mira的核心策略是通過多個AI模型的共識來驗證AI輸出。它本質上是一個驗證網路，利用多個AI模型的共識來驗證AI輸出的可靠性。更重要的是，Mira採用了去中心化的共識驗證方式。

Mira網路的關鍵在於去中心化的共識驗證。這不僅利用了加密領域的優勢，還通過多模型協同的集體驗證模式來減少偏見和幻覺。

在驗證架構方面，Mira協議支持將復雜內容轉換爲獨立驗證聲明。節點運營商參與驗證這些聲明，而爲了確保節點運營商的誠實性，Mira採用了加密經濟激勵/懲罰機制。不同AI模型和分散的節點運營商共同參與，以保證驗證結果的可靠性。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制。首先，系統將候選內容分解成不同的可驗證聲明，然後分發給節點進行驗證，最後匯總結果達成共識。爲了保護客戶隱私，聲明對會以隨機分片的方式分發給不同節點。

節點運營商負責運行驗證器模型，處理聲明並提交驗證結果。他們參與驗證的動力來自於可以獲得收益。這些收益源自爲客戶創造的價值，即降低AI在關鍵領域的錯誤率。爲了防止節點隨機響應的投機行爲，持續偏離共識的節點會被扣減質押代幣。

總的來說，Mira爲實現AI的可靠性提供了一種新的解決思路。它在多AI模型的基礎上構建去中心化共識驗證網路，爲客戶的AI服務帶來更高的可靠性，降低AI偏見和幻覺，滿足更高準確度和精確率的需求。簡而言之，Mira正在嘗試構建AI的信任層，這對推動AI應用的深入發展具有重要意義。

目前，用戶可以通過Klok（一個基於Mira的LLM聊天應用）參與Mira公共測試網，體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。這爲用戶提供了一個直觀比較驗證前後AI輸出差異的機會，展示了Mira網路在提升AI可靠性方面的潛力。