AI的信任層：Mira網路如何解決AI偏見和幻覺問題

近日，一個名爲Mira的網路推出了公共測試版，其目標是爲AI構建一個信任層。這引發了人們對AI可信度問題的思考：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"幻覺"或偏見的問題卻常常被忽視。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"瞎編"，一本正經地胡說八道。例如，如果你問AI爲什麼月亮是粉色的，它可能會給出看似合理但實際上毫無根據的解釋。

AI的這些問題與當前的技術路徑有關。生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫和合理性，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。換句話說，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帶來了AI幻覺的可能性。雖然在普通知識或娛樂內容中，這種問題暫時不會造成直接後果，但在醫療、法律、航空、金融等高度嚴謹的領域，卻可能產生重大影響。因此，解決AI幻覺和偏見成爲了AI演化過程中的核心問題之一。

Mira項目正是致力於解決這一問題。它試圖構建AI的信任層，減少AI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的核心方法是通過多個AI模型的共識來驗證AI輸出。Mira本質上是一個驗證網路，它利用多個AI模型的共識來驗證AI輸出的可靠性。更重要的是，它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。這一方法借鑑了加密領域的優勢，同時利用多模型協同的特點，通過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可獨立驗證的聲明。節點運營商參與這些聲明的驗證，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的參與，保證了驗證結果的可靠性。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制。內容轉換是其中的關鍵環節。Mira網路首先將候選內容分解成不同的可驗證聲明，這些聲明被分發給節點進行驗證，以確定其有效性，並匯總結果達成共識。爲保護客戶隱私，聲明對會以隨機分片的方式分發給不同節點，防止信息泄露。

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。他們參與驗證是爲了獲得收益，這些收益來自爲客戶創造的價值。Mira網路的目標是降低AI的錯誤率，特別是在醫療、法律、航空、金融等領域，這可能產生巨大價值。爲防止節點運營商投機取巧，持續偏離共識的節點會被懲罰。

總的來說，Mira爲實現AI的可靠性提供了一種新思路：在多AI模型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正在構建AI的信任層，這將推動AI應用的深入發展。

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。這些積分的未來用途尚未公布，但無疑爲用戶參與提供了額外動力。