# AI信頼層の新しい探求：Miraネットワークの公共テストネットが開始近日、Miraネットワークの公共テストネットが正式にローンチされました。このプロジェクトはAIのための信頼層を構築することを目的としています。では、なぜAIは信頼される必要があるのでしょうか？Miraはどのようにこの問題を解決しているのでしょうか？AIについて議論する際、人々はしばしばその強力な能力に注目します。しかし、AIには「幻覚」や偏見の問題が存在することがしばしば無視されます。いわゆるAIの「幻覚」とは、簡単に言えば、AIが時々「作り上げる」情報を持ち、存在しない現象を合理的に説明することです。AIの「幻覚」や偏見は、現在のAI技術の進展に関連しています。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ていますが、時には真偽を確認するのが難しいことがあります。また、トレーニングデータ自体に誤りや偏見、さらには虚偽の内容が含まれている可能性があり、これがAIの出力に影響を与えることもあります。言い換えれば、AIが学ぶのは人間の言語パターンであり、事実そのものではありません。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、AIが"幻覚"を生成することをほぼ避けられません。この偏見や幻覚を伴う出力は、一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは一時的に直接的な結果を引き起こさないかもしれませんが、医療、法律、航空、金融などの高度に厳密な分野では重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの進化過程における核心的な問題の1つとなっています。Miraプロジェクトは、AIの偏見や幻覚の問題を解決し、AIの信頼層を構築し、AIの信頼性を向上させることを試みています。それでは、MiraはどのようにAIの偏見や幻覚を減少させ、最終的に信頼できるAIを実現するのでしょうか？Miraのコア戦略は、複数のAIモデルの合意を通じてAI出力を検証することです。Miraは本質的に、複数のAIモデルの合意を利用してAI出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。さらに重要なのは、Miraが分散型合意を用いて検証を行っていることです。Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあります。この方法は、暗号分野の利点と多モデル協調の特徴を組み合わせ、集合的な検証モデルを通じて偏見と幻影を減少させます。検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立した検証声明に変換することをサポートしています。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、暗号経済のインセンティブ/ペナルティメカニズムを通じてノードオペレーターの誠実性を確保します。異なる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保証します。Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、そして合意メカニズムを含んでいます。まず、システムは顧客が提出した候補コンテンツを検証可能な声明に分解し、それをノードに配布して検証を行い、最後に結果を集約して合意に達します。顧客のプライバシーを保護するために、声明はランダムなシャーディングの方法で異なるノードに配布されます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理し、バリデーション結果を提出する責任があります。彼らがバリデーションに参加する動機は、顧客に創出する価値から得られる利益にあります。Miraネットワークの目標は、特に医療、法律、航空、金融などの分野でAIのエラー率を低下させることであり、これは大きな価値を生む可能性があります。ノードオペレーターが不正を行うのを防ぐため、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が減少します。この経済メカニズムのゲームは、ノードオペレーターが誠実に検証に参加することを保証します。全体的に、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。それは複数のAIモデルに基づいて分散型のコンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い精度と正確性のニーズを満たします。現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと提携しています。ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じてMiraの公共テストネットに参加し、検証済みのAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。この新しいAI信頼レイヤーは、AIアプリケーションのさらなる発展を促進することが期待されています。
Miraネットワークテスト版の開始：AI信頼層の構築 ドロップバイアスと幻覚
AI信頼層の新しい探求：Miraネットワークの公共テストネットが開始
近日、Miraネットワークの公共テストネットが正式にローンチされました。このプロジェクトはAIのための信頼層を構築することを目的としています。では、なぜAIは信頼される必要があるのでしょうか？Miraはどのようにこの問題を解決しているのでしょうか？
AIについて議論する際、人々はしばしばその強力な能力に注目します。しかし、AIには「幻覚」や偏見の問題が存在することがしばしば無視されます。いわゆるAIの「幻覚」とは、簡単に言えば、AIが時々「作り上げる」情報を持ち、存在しない現象を合理的に説明することです。
AIの「幻覚」や偏見は、現在のAI技術の進展に関連しています。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ていますが、時には真偽を確認するのが難しいことがあります。また、トレーニングデータ自体に誤りや偏見、さらには虚偽の内容が含まれている可能性があり、これがAIの出力に影響を与えることもあります。言い換えれば、AIが学ぶのは人間の言語パターンであり、事実そのものではありません。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動型モデルは、AIが"幻覚"を生成することをほぼ避けられません。この偏見や幻覚を伴う出力は、一般的な知識やエンターテインメントコンテンツでは一時的に直接的な結果を引き起こさないかもしれませんが、医療、法律、航空、金融などの高度に厳密な分野では重大な影響を及ぼす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの進化過程における核心的な問題の1つとなっています。
Miraプロジェクトは、AIの偏見や幻覚の問題を解決し、AIの信頼層を構築し、AIの信頼性を向上させることを試みています。それでは、MiraはどのようにAIの偏見や幻覚を減少させ、最終的に信頼できるAIを実現するのでしょうか？
Miraのコア戦略は、複数のAIモデルの合意を通じてAI出力を検証することです。Miraは本質的に、複数のAIモデルの合意を利用してAI出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。さらに重要なのは、Miraが分散型合意を用いて検証を行っていることです。
Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあります。この方法は、暗号分野の利点と多モデル協調の特徴を組み合わせ、集合的な検証モデルを通じて偏見と幻影を減少させます。
検証アーキテクチャにおいて、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立した検証声明に変換することをサポートしています。ノードオペレーターはこれらの声明の検証に参加し、暗号経済のインセンティブ/ペナルティメカニズムを通じてノードオペレーターの誠実性を確保します。異なる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保証します。
Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、そして合意メカニズムを含んでいます。まず、システムは顧客が提出した候補コンテンツを検証可能な声明に分解し、それをノードに配布して検証を行い、最後に結果を集約して合意に達します。顧客のプライバシーを保護するために、声明はランダムなシャーディングの方法で異なるノードに配布されます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを運営し、声明を処理し、バリデーション結果を提出する責任があります。彼らがバリデーションに参加する動機は、顧客に創出する価値から得られる利益にあります。Miraネットワークの目標は、特に医療、法律、航空、金融などの分野でAIのエラー率を低下させることであり、これは大きな価値を生む可能性があります。
ノードオペレーターが不正を行うのを防ぐため、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が減少します。この経済メカニズムのゲームは、ノードオペレーターが誠実に検証に参加することを保証します。
全体的に、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。それは複数のAIモデルに基づいて分散型のコンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を減少させ、顧客のより高い精度と正確性のニーズを満たします。
現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと提携しています。ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じてMiraの公共テストネットに参加し、検証済みのAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。この新しいAI信頼レイヤーは、AIアプリケーションのさらなる発展を促進することが期待されています。