# AIの信頼層：MiraネットワークはAIの偏見と幻覚の問題をどのように解決するか最近、Miraというネットワークがパブリックベータ版をローンチしました。その目的はAIのために信頼のレイヤーを構築することです。これにより、AIの信頼性についての考察が生まれました。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について議論するとき、人々はその強力な能力により注目することが多い。しかし、AIには「幻覚」や偏見の問題がしばしば見過ごされる。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」言うことである。例えば、もしあなたがAIに月がなぜピンク色なのかと尋ねると、それは一見合理的に見えるが実際には根拠のない説明をするかもしれない。AIのこれらの問題は、現在の技術的な道筋に関連しています。生成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ますが、このアプローチは時々真偽を検証するのが難しいです。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、これらはAIの出力に影響を与えます。言い換えれば、AIが学ぶのは人間の言語パターンであって、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、ほぼ避けられない形でAIの幻覚の可能性をもたらしています。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは、この問題は一時的に直接的な結果を引き起こさない場合もありますが、医療、法律、航空、金融といった高度に厳密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の幻覚や偏見を解決することは、AIの進化過程における核心的な問題の一つとなっています。Miraプロジェクトはこの問題を解決することに専念しています。AIの信頼レイヤーを構築し、AIの偏見や幻想を減らし、AIの信頼性を向上させようとしています。それでは、Miraはどのようにこの目標を達成しているのでしょうか？Miraのコアメソッドは、複数のAIモデルの合意を通じてAI出力を検証することです。Miraは本質的に検証ネットワークであり、複数のAIモデルの合意を利用してAI出力の信頼性を検証します。さらに重要なことに、それは分散型の合意検証方式を採用しています。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、暗号分野の利点を参考にし、マルチモデルの協調の特徴を利用して、集団検証モデルを通じて偏見と錯覚を減少させます。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。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、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います。異なるAIモデルと分散型のノードオペレーターの参加が、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には、コンテンツ変換、分散検証、コンセンサスメカニズムが含まれています。コンテンツ変換はその中で重要な役割を果たします。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声明に分解し、これらの声明をノードに配布して検証を行い、その有効性を確認し、結果をまとめてコンセンサスを達成します。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、情報漏洩を防ぎます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運用し、声明を処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らは、顧客のために創造された価値から得られる収益を得るために、検証に参加しています。Miraネットワークの目標は、特に医療、法律、航空、金融などの分野において、AIのエラー率を低下させることです。これにより、巨大的な価値を生み出す可能性があります。ノードオペレーターが不正を働くのを防ぐために、コンセンサスから継続的に逸脱するノードは罰せられます。総じて、MiraはAIの信頼性を実現するための新しいアプローチを提供しています：複数のAIモデルに基づいて分散型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、より高い正確性と精度のニーズを満たします。要するに、MiraはAIの信頼層を構築しており、これによりAIアプリケーションの深い発展が促進されます。現在、ユーザーはKlok（Miraに基づく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、検証された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はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加を促す追加の動機を提供しています。
Miraネットワーク：AI信頼レイヤーを構築し、偏見と幻覚の問題を解決する
AIの信頼層：MiraネットワークはAIの偏見と幻覚の問題をどのように解決するか
最近、Miraというネットワークがパブリックベータ版をローンチしました。その目的はAIのために信頼のレイヤーを構築することです。これにより、AIの信頼性についての考察が生まれました。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について議論するとき、人々はその強力な能力により注目することが多い。しかし、AIには「幻覚」や偏見の問題がしばしば見過ごされる。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」言うことである。例えば、もしあなたがAIに月がなぜピンク色なのかと尋ねると、それは一見合理的に見えるが実際には根拠のない説明をするかもしれない。
AIのこれらの問題は、現在の技術的な道筋に関連しています。生成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ますが、このアプローチは時々真偽を検証するのが難しいです。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、これらはAIの出力に影響を与えます。言い換えれば、AIが学ぶのは人間の言語パターンであって、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、ほぼ避けられない形でAIの幻覚の可能性をもたらしています。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは、この問題は一時的に直接的な結果を引き起こさない場合もありますが、医療、法律、航空、金融といった高度に厳密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の幻覚や偏見を解決することは、AIの進化過程における核心的な問題の一つとなっています。
Miraプロジェクトはこの問題を解決することに専念しています。AIの信頼レイヤーを構築し、AIの偏見や幻想を減らし、AIの信頼性を向上させようとしています。それでは、Miraはどのようにこの目標を達成しているのでしょうか？
Miraのコアメソッドは、複数のAIモデルの合意を通じてAI出力を検証することです。Miraは本質的に検証ネットワークであり、複数のAIモデルの合意を利用してAI出力の信頼性を検証します。さらに重要なことに、それは分散型の合意検証方式を採用しています。
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、暗号分野の利点を参考にし、マルチモデルの協調の特徴を利用して、集団検証モデルを通じて偏見と錯覚を減少させます。
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。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、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います。異なるAIモデルと分散型のノードオペレーターの参加が、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には、コンテンツ変換、分散検証、コンセンサスメカニズムが含まれています。コンテンツ変換はその中で重要な役割を果たします。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声明に分解し、これらの声明をノードに配布して検証を行い、その有効性を確認し、結果をまとめてコンセンサスを達成します。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、情報漏洩を防ぎます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運用し、声明を処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らは、顧客のために創造された価値から得られる収益を得るために、検証に参加しています。Miraネットワークの目標は、特に医療、法律、航空、金融などの分野において、AIのエラー率を低下させることです。これにより、巨大的な価値を生み出す可能性があります。ノードオペレーターが不正を働くのを防ぐために、コンセンサスから継続的に逸脱するノードは罰せられます。
総じて、MiraはAIの信頼性を実現するための新しいアプローチを提供しています：複数のAIモデルに基づいて分散型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、より高い正確性と精度のニーズを満たします。要するに、MiraはAIの信頼層を構築しており、これによりAIアプリケーションの深い発展が促進されます。
現在、ユーザーはKlok（Miraに基づく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、検証された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はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加を促す追加の動機を提供しています。