AIの信頼レイヤー：MiraネットワークはAIの偏見と幻想の問題をどのように解決するか

最近、「Mira」という名前のネットワークのパブリックベータ版が発表され、業界内でAIの信頼性に関する問題が注目されています。Miraネットワークの目標は、AIの信頼レイヤーを構築し、AIに存在する「幻影」や偏見の問題を解決することです。それでは、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について議論するとき、人々は通常その強力な能力にもっと注目します。しかし、AIには「幻覚」や偏見の問題があることは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「でたらめ」を言うことです。例えば、月がなぜピンク色なのかAIに尋ねると、見た目には合理的に思えるが実際には根拠のない説明をするかもしれません。

AIの「幻覚」や偏見は、現在のAI技術の進路に関連しています。生成型AIは、「最も可能性の高い」内容を予測することで出力を実現し、一貫性と合理性を持たせますが、時には真偽を検証できません。さらに、トレーニングデータ自体に誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これもAIの出力に影響を与えます。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、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。このような偏見や幻覚を伴う出力が一般的な知識やエンターテインメントコンテンツに限定されている場合、深刻な結果をもたらすことは一時的にはないでしょう。しかし、医療、法律、航空、金融などの厳格な分野で発生した場合、重大な影響を及ぼす可能性があります。そのため、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの発展過程における重要な課題の一つとなっています。

Miraプロジェクトは、まさにこの問題を解決しようとしています。AIの信頼層を構築することで、AIの偏見と幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させます。Miraの核心戦略は、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAIの出力を検証することです。本質的には、分散型のコンセンサスを通じてAIの出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。

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技術を参考にしており、同時に多モデル協調の利点を活用し、集団検証モデルを通じて偏見や幻覚を減少させます。

Miraプロトコルは、検証アーキテクチャにおいて、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とペナルティメカニズムを通じてオペレーターの誠実性を確保します。異なるAIモデルと分散され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、および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ます。ノードは声明の有効性を判断し、結果を集約して合意に達し、最終的に結果を顧客に返します。顧客のプライバシーを保護するために、声明はランダムにシャーディングされた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実行し、ステートメントを処理し、検証結果を提出することで収益を得ます。これらの収益は、主に重要な分野におけるAIのエラー率を低下させることにより、顧客に創造される価値から得られます。顧客はこれに対して支払う意欲がありますが、支払いの持続可能性と規模は、Miraネットワークが顧客に継続的に価値を提供できるかどうかに依存します。ノードがランダムに応答するのを防ぐために、システムは合意から持続的に逸脱するノードに対して罰則を科し、誠実な参加を確保します。

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ています。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の偏見や幻覚を低減し、より高い正確性と精度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ます。Miraの核心的な目標はAIの信頼層を構築し、AIアプリケーションの深い発展を促進することです。

現在、Miraは複数のAIエージェントフレームワークと協力しています。ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じてパブリックテストネットに参加し、検証されたAI出力を体験し、Miraポイントを獲得するチャンスがあります。これらのポイントの将来の用途はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加に対する追加の動機を提供しています。