AI信頼レイヤー：MiraネットワークがどのようにAIの偏見と幻覚の問題を解決するか

最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式に立ち上がりました。このプロジェクトは、AIの信頼層を構築し、AIシステムに存在する偏見や「幻覚」問題を解決することを目的としています。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について議論する際、人々はその強力な能力により関心を持つことが多い。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」を言うことであり、真面目に無茶を言うことがある。例えば、もしあなたがAIに月がなぜピンク色なのかを尋ねると、AIは一見合理的に見えるが実際には根拠のない一連の説明をするかもしれない。

AIの「幻覚」や偏見は、現在のいくつかのAI技術の道筋に関連しています。生成AIは「最も可能性の高い」内容を予測することによって一貫性と合理性を実現しますが、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が誤りや偏見、さらには虚構の内容を含む可能性があり、これもAIの出力に影響を与えることがあります。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モデルは、AIが「幻覚」を生成することをほぼ避けられない。もしこのような偏見や幻覚を伴う出力が一般的な知識や娯楽コンテンツに限られている場合、一時的には直接的な結果をもたらさないかもしれない。しかし、医療、法律、航空、金融などの非常に厳密な分野で発生すると、重大な影響を及ぼす可能性がある。したがって、AIの幻覚と偏見の問題を解決することは、AIの発展過程における核心的な問題の一つとなっている。

Miraプロジェクトは、AIの信頼層を構築することでこの問題を解決し、AIの信頼性を向上させようとしています。それでは、MiraはどのようにしてAIの偏見や幻想を減少させ、最終的に信頼できるAIを実現するのでしょうか？

Miraのコアコンセプトは、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAI出力を検証することです。本質的には、AI出力の信頼性を確保するための分散型コンセンサス検証を通じた検証ネットワークです。このアプローチは、暗号分野が得意とする分散型コンセンサス検証と複数モデルの協調の利点を組み合わせ、集団検証モデルを通じてバイアスや幻覚を減少させます。

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、暗号経済的なインセンティブと罰則メカニズムを通じて、これらの声明の検証に参加し、誠実な行動を確保します。さまざまなAIモデルと分散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、コンセンサス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、結果を集約してコンセンサスを形成します。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て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、声明を処理し、バリデーション結果を提出することで利益を得ます。これらの利益は、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って顧客に創造された価値から生まれます。ノードがランダムに応答するのを防ぐために、継続的にコンセンサスから逸脱するノードは罰せられます。

全体的に見ると、Miraは分散型コンセンサス検証ネットワークを構築することによって、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらす新しい解決策を提供しています。AIの信頼レイヤーとなり、AIアプリケーションのさらなる発展を促進しようとしています。

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機会があります。