تُمثل الصناديق السوداء الغموض، وكلما زادت عدم اليقين، زادت الصناديق السوداء. تبدو مخرجات الذكاء الاصطناعي التقليدي مقنعة، ولكن لا يمكن أبدًا التأكد من دقة الإجابات. مثل صندوق أسود يتحدث، يعطيك إجابات لكنه لا يخبرك بعملية الاستدلال.

Irys & Mira —— تعزيز موثوقية الذكاء الاصطناعي

@irys_xyz يوفر تخزين بيانات قابلة للبرمجة، مما يجعل سجلات التحقق غير قابلة للتغيير وأصول على السلسلة يمكن تنفيذها مباشرة.

@Mira_Network توفر طبقة تحقق من الذكاء الاصطناعي اللامركزية، من خلال الوصول إلى توافق بين نماذج متعددة لتصفية الأوهام والتحيزات.

فرصة التعاون:
1️⃣ تأكد من دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي
2️⃣ توفير سلسلة أدلة قابلة للتدقيق لقرارات الذكاء الاصطناعي

⚡️ تكرار هيكل التقنية

تضحي الحلول التقليدية دائمًا بالأداء لصالح الشفافية.

تجمع Irys + Mira من خلال المعالجة متعددة الطبقات تلبي في نفس الوقت متطلبات التحقق ومتطلبات التخزين. تتم عملية التحقق في الشبكة اللامركزية لـ Mira، ويتم تخزين نتائج التحقق ومسار التدقيق الكامل على سلسلة البيانات القابلة للبرمجة لـ Irys.

—————————————————————————

عندما تصبح مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق وقابلة للتتبع، فإن المستخدمين فقط هم الذين يجرؤون على تسليم الأعمال الحيوية إلى الذكاء الاصطناعي.

إيريس قد عالجت أكثر من 600 مليون صفقة بيانات، و4000000 محفظة نشطة، وأكثر من 80 شريك استراتيجي يركزون على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

تجعل طبقة التحقق الخاصة بـ Mira هذه البيانات أكثر قيمة، حيث تحمل كل نقطة بيانات علامة موثوقية.

من الممكن أن نموذج التعاون هذا من @irys_xyz يغير معايير بنية الذكاء الاصطناعي.