AI的信任层：Mira网络如何解决AI偏见和幻觉问题

近日，一个名为Mira的网络推出了公共测试版，其目标是为AI构建一个信任层。这引发了人们对AI可信度问题的思考：为什么AI需要被信任？Mira又是如何解决这个问题的？

在讨论AI时，人们往往更关注其强大的能力。然而，AI存在"幻觉"或偏见的问题却常常被忽视。所谓AI的"幻觉"，简单来说就是AI有时会"瞎编"，一本正经地胡说八道。例如，如果你问AI为什么月亮是粉色的，它可能会给出看似合理但实际上毫无根据的解释。

AI的这些问题与当前的技术路径有关。生成式AI通过预测"最可能"的内容来实现连贯和合理性，但这种方法有时难以验证真伪。此外，训练数据本身可能包含错误、偏见甚至虚构内容，这些都会影响AI的输出。换句话说，AI学习的是人类语言模式，而非事实本身。

目前的概率生成机制和数据驱动模式几乎不可避免地带来了AI幻觉的可能性。虽然在普通知识或娱乐内容中，这种问题暂时不会造成直接后果，但在医疗、法律、航空、金融等高度严谨的领域，却可能产生重大影响。因此，解决AI幻觉和偏见成为了AI演化过程中的核心问题之一。

Mira项目正是致力于解决这一问题。它试图构建AI的信任层，减少AI偏见和幻觉，提升AI的可靠性。那么，Mira是如何实现这一目标的呢？

Mira的核心方法是通过多个AI模型的共识来验证AI输出。Mira本质上是一个验证网络，它利用多个AI模型的共识来验证AI输出的可靠性。更重要的是，它采用了去中心化的共识验证方式。

Mira网络的关键在于去中心化的共识验证。这一方法借鉴了加密领域的优势，同时利用多模型协同的特点，通过集体验证模式来减少偏见和幻觉。

在验证架构方面，Mira协议支持将复杂内容转换为可独立验证的声明。节点运营商参与这些声明的验证，而为了确保节点运营商的诚实性，Mira采用了加密经济激励/惩罚机制。不同AI模型和分散的节点运营商的参与，保证了验证结果的可靠性。

Mira的网络架构包括内容转换、分布式验证和共识机制。内容转换是其中的关键环节。Mira网络首先将候选内容分解成不同的可验证声明，这些声明被分发给节点进行验证，以确定其有效性，并汇总结果达成共识。为保护客户隐私，声明对会以随机分片的方式分发给不同节点，防止信息泄露。

节点运营商负责运行验证器模型，处理声明并提交验证结果。他们参与验证是为了获得收益，这些收益来自为客户创造的价值。Mira网络的目标是降低AI的错误率，特别是在医疗、法律、航空、金融等领域，这可能产生巨大价值。为防止节点运营商投机取巧，持续偏离共识的节点会被惩罚。

总的来说，Mira为实现AI的可靠性提供了一种新思路：在多AI模型基础上构建去中心化共识验证网络，为客户的AI服务带来更高的可靠性，降低AI偏见和幻觉，满足更高准确度和精确率的需求。简而言之，Mira正在构建AI的信任层，这将推动AI应用的深入发展。

目前，用户可以通过Klok（一个基于Mira的LLM聊天应用）参与Mira公共测试网，体验经过验证的AI输出，并有机会赚取Mira积分。这些积分的未来用途尚未公布，但无疑为用户参与提供了额外动力。