AI的信任層：Mira網路的創新之路

近日，一個名爲Mira的網路公共測試版正式上線，其目標是爲人工智能構建一個可信賴的基礎。這個項目的出現引發了我們對AI可靠性的深入思考：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有時會編造看似合理但實際上並不真實的內容。例如，當被問及月亮爲什麼是粉色時，AI可能會給出一系列貌似合理但完全虛構的解釋。

這種現象與當前AI技術路徑有着密切關係。生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫性和合理性，但這種方法難以驗證真僞。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，而非純粹的事實。

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"。對於普通知識或娛樂內容，這種情況可能暫時不會造成嚴重後果。但在醫療、法律、航空、金融等要求高度嚴謹的領域，AI的錯誤可能會引發重大問題。因此，解決AI的幻覺和偏見成爲了AI發展過程中的核心挑戰之一。

Mira項目正是爲解決這一問題而生。它試圖通過構建AI的信任層，減少AI的偏見和幻覺，提升其可靠性。Mira的核心方法是利用多個AI模型的共識來驗證AI輸出，並通過去中心化的共識機制進行驗證。

在Mira的架構中，內容首先會被轉換爲可獨立驗證的聲明。這些聲明由網路中的節點運營商進行驗證，通過加密經濟激勵和懲罰機制確保驗證過程的誠實性。多個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網路的運作流程包括內容轉換、分布式驗證和共識機制。客戶提交的內容會被分解成不同的可驗證聲明，這些聲明隨機分配給不同節點進行驗證，最後匯總結果達成共識。爲保護客戶隱私，內容會以隨機分片的方式分發，防止信息泄露。

節點運營商通過運行驗證器模型、處理聲明和提交驗證結果來參與網路運作，並從中獲得收益。這些收益來源於爲客戶創造的價值，特別是在降低AI錯誤率方面。爲防止節點運營商投機取巧，持續偏離共識的節點會面臨質押代幣被扣減的風險。

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，爲客戶提供更可靠的AI服務，降低AI偏見和幻覺，滿足高準確度和精確率的需求。這不僅爲客戶創造價值，也爲網路參與者帶來收益，推動AI應用的深入發展。

目前，用戶可以通過Klok應用參與Mira公共測試網。Klok是一個基於Mira的LLM聊天應用，用戶可以體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。雖然這些積分的具體用途尚未公布，但這無疑爲AI的可信度探索開闢了一條新路徑。