# AIの信頼レイヤー：Miraネットワークの革新の道最近、「Mira」という名前のネットワーク公共テスト版が正式にローンチされ、人工知能のために信頼できる基盤を構築することを目指しています。このプロジェクトの登場は、私たちにAIの信頼性についての深い考察を引き起こしました：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焦点を当てることが多い。しかし、AIが存在する“幻覚”や偏見の問題はしばしば無視されがちである。AIの“幻覚”とは、簡単に言えば、AIが時々見かけ上合理的に思えるが実際には真実ではない内容をでっち上げることである。例えば、月がなぜピンク色なのかと尋ねられたとき、AIは一連の見かけ上合理的だが完全に虚構の説明をするかもしれない。この現象は現在のAI技術の進路と密接な関係があります。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、この方法では真偽を検証することが難しいです。さらに、トレーニングデータ自体には誤り、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の出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIが学習しているのは人間の言語パターンであり、純粋な事実ではありません。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型のモデルは、ほぼ避けられない形でAIに「幻覚」を引き起こす可能性があります。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツに関しては、この状況が一時的に深刻な結果を招くことはないかもしれません。しかし、医療、法律、航空、金融など、高度な厳密さが求められる分野では、AIの誤りが重大な問題を引き起こ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の発展過程における核心的な課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ために生まれました。AIの信頼層を構築することによって、AIの偏見や幻想を減らし、その信頼性を向上させることを試みています。Miraの核心的な方法は、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAIの出力を検証し、分散型のコンセンサスメカニズムを通じて検証を行うことです。Miraのアーキテクチャでは、コンテンツは最初に独立して検証可能な声明に変換されます。これらの声明はネットワーク内のノードオペレーターによって検証され、暗号経済のインセンティブと罰則メカニズムを通じて検証プロセスの誠実性が保証されます。複数のAIモデルと分散したノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を確保します。Miraネットワークの運用プロセスには、コンテンツの変換、分散検証、およびコンセンサスメカニズムが含まれます。クライアントが提出したコンテンツは、異なる検証可能なステートメントに分解され、これらのステートメントは異なるノードにランダムに割り当てられて検証され、最終的に結果が集約されてコンセンサスが形成されます。クライアントのプライバシーを保護するために、コンテンツはランダムにシャーディングされて配布され、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実行し、声明を処理し、バリデーション結果を提出することでネットワークの運営に参加し、そこから利益を得ます。これらの利益は、特にAIのエラー率を下げることにおいて、顧客に創出された価値に由来します。ノードオペレーターが不正を行うのを防ぐために、コンセンサスから継続的に逸脱するノードは、ステーキングトークンの減少リスクに直面します。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ます：複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客により信頼性の高いAIサービスを提供し、AIの偏見や幻覚を低減し、高い精度と正確性のニーズを満たします。これは顧客に価値を創造するだけでなく、ネットワーク参加者にも利益をもたらし、AIアプリケーションの深化を促進します。現在、ユーザーはKlokアプリを通じてMiraのパブリックテストネットに参加できます。KlokはMiraに基づいたLLMチャットアプリで、ユーザーは検証されたAI出力を体験でき、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具体的な用途はまだ発表されていませんが、これはAIの信頼性探索に新たな道を開くことに間違いありません。
Miraネットワークのパブリックテストが開始：AIの信頼レイヤーを構築し、幻覚と偏見の問題を解決する
AIの信頼レイヤー：Miraネットワークの革新の道
最近、「Mira」という名前のネットワーク公共テスト版が正式にローンチされ、人工知能のために信頼できる基盤を構築することを目指しています。このプロジェクトの登場は、私たちにAIの信頼性についての深い考察を引き起こしました：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焦点を当てることが多い。しかし、AIが存在する“幻覚”や偏見の問題はしばしば無視されがちである。AIの“幻覚”とは、簡単に言えば、AIが時々見かけ上合理的に思えるが実際には真実ではない内容をでっち上げることである。例えば、月がなぜピンク色なのかと尋ねられたとき、AIは一連の見かけ上合理的だが完全に虚構の説明をするかもしれない。
この現象は現在のAI技術の進路と密接な関係があります。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、この方法では真偽を検証することが難しいです。さらに、トレーニングデータ自体には誤り、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の出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIが学習しているのは人間の言語パターンであり、純粋な事実ではありません。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型のモデルは、ほぼ避けられない形でAIに「幻覚」を引き起こす可能性があります。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツに関しては、この状況が一時的に深刻な結果を招くことはないかもしれません。しかし、医療、法律、航空、金融など、高度な厳密さが求められる分野では、AIの誤りが重大な問題を引き起こ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の発展過程における核心的な課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ために生まれました。AIの信頼層を構築することによって、AIの偏見や幻想を減らし、その信頼性を向上させることを試みています。Miraの核心的な方法は、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAIの出力を検証し、分散型のコンセンサスメカニズムを通じて検証を行うことです。
Miraのアーキテクチャでは、コンテンツは最初に独立して検証可能な声明に変換されます。これらの声明はネットワーク内のノードオペレーターによって検証され、暗号経済のインセンティブと罰則メカニズムを通じて検証プロセスの誠実性が保証されます。複数のAIモデルと分散したノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を確保します。
Miraネットワークの運用プロセスには、コンテンツの変換、分散検証、およびコンセンサスメカニズムが含まれます。クライアントが提出したコンテンツは、異なる検証可能なステートメントに分解され、これらのステートメントは異なるノードにランダムに割り当てられて検証され、最終的に結果が集約されてコンセンサスが形成されます。クライアントのプライバシーを保護するために、コンテンツはランダムにシャーディングされて配布され、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実行し、声明を処理し、バリデーション結果を提出することでネットワークの運営に参加し、そこから利益を得ます。これらの利益は、特にAIのエラー率を下げることにおいて、顧客に創出された価値に由来します。ノードオペレーターが不正を行うのを防ぐために、コンセンサスから継続的に逸脱するノードは、ステーキングトークンの減少リスクに直面します。
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ます：複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客により信頼性の高いAIサービスを提供し、AIの偏見や幻覚を低減し、高い精度と正確性のニーズを満たします。これは顧客に価値を創造するだけでなく、ネットワーク参加者にも利益をもたらし、AIアプリケーションの深化を促進します。
現在、ユーザーはKlokアプリを通じてMiraのパブリックテストネットに参加できます。KlokはMiraに基づいたLLMチャットアプリで、ユーザーは検証されたAI出力を体験でき、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具体的な用途はまだ発表されていませんが、これはAIの信頼性探索に新たな道を開くことに間違いありません。