AI Güven Katmanı: Mira Ağı AI Önyargı ve Halüsinasyon Sorunlarını Nasıl Çözüyor
Son günlerde, Mira ağının kamu test ağı resmi olarak faaliyete geçti. Bu projenin amacı, AI sistemlerinde bulunan önyargı ve "halüsinasyon" sorunlarını çözmek için AI'nın güven katmanını oluşturmaktır. Peki, AI'ya neden güvenilmesi gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözüyor?
AI hakkında tartışırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, AI'nın "halüsinasyonlar" veya önyargılar sorunu sıklıkla göz ardı edilir. "Halüsinasyon" olarak adlandırılan şey, basitçe söylemek gerekirse, AI'nın bazen "saçmaladığı" ve ciddi bir şekilde uydurduğudur. Örneğin, AI'ya ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, mantıklı gibi görünen ama gerçekte hiçbir temeli olmayan bir dizi açıklama verebilir.
Yapay zekanın "hayal görmesi" veya önyargıları, mevcut bazı yapay zeka teknolojisi yollarıyla ilişkilidir. Üretken yapay zeka, "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlarken, bazen gerçekliği doğrulamakta başarısız olabilir. Ayrıca, eğitim verileri kendiliğinden hatalar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir, bu da yapay zekanın çıktısını etkileyebilir. Başka bir deyişle, yapay zeka insan dil kalıplarını öğrenmektedir, gerçekleri değil.
Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, AI'nın "hayal görmesine" neden olma olasılığını neredeyse kaçınılmaz hale getiriyor. Bu tür önyargılı veya hayali çıktılar, yalnızca genel bilgi veya eğlence içeriğiyle sınırlı kaldığında, geçici olarak doğrudan sonuçlar doğurmayabilir. Ancak, tıp, hukuk, havacılık, finans gibi son derece titiz alanlarda meydana geldiğinde, önemli etkilere neden olabilir. Bu nedenle, AI hayalleri ve önyargıları sorununu çözmek, AI gelişim sürecinin en temel meselelerinden biri haline gelmiştir.
Mira projesi, AI'nın güvenilirliğini artırmak için bir güven katmanı inşa ederek bu sorunu çözmeyi amaçlıyor. Peki, Mira, AI'nın önyargılarını ve yanılsamalarını nasıl azaltıyor ve nihayetinde güvenilir bir AI'ya ulaşmayı nasıl sağlıyor?
Mira'nın temel prensibi, birden fazla AI modelinin ortak görüşü aracılığıyla AI çıktısını doğrulamaktır. Temelde, AI çıktısının güvenilirliğini sağlamak için merkezi olmayan bir konsensüs doğrulaması yoluyla çalışan bir doğrulama ağıdır. Bu yöntem, kripto alanında mükemmel bir şekilde uygulanan merkezi olmayan konsensüs doğrulaması ile çoklu model iş birliğinin avantajlarını bir araya getirerek, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamaları azaltmayı hedefler.
Mira protokolü, doğrulama yapıları açısından karmaşık içerikleri bağımsız doğrulama beyanlarına dönüştürmeyi destekler. Düğüm operatörleri, bu beyanların doğrulanmasına katılır ve dürüst davranışı sağlamak için kripto ekonomi teşvikleri ve ceza mekanizmaları kullanılır. Farklı AI modelleri ve dağıtık düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.
Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içermektedir. Öncelikle, sistem müşterilerin sunduğu aday içeriği doğrulanabilir beyanlara ayırır ve ardından doğrulama için düğümlere dağıtır. Düğümler, beyanların geçerliliğini belirler ve sonuçları bir araya getirerek konsensüse ulaşır. Müşteri gizliliğini korumak amacıyla, beyanlar rastgele parçalar halinde farklı düğümlere dağıtılacaktır.
Düğüm işletmecileri, doğrulayıcı modelini çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak gelir elde ederler. Bu gelir, müşterilere sağlanan değerden kaynaklanır; yani, kritik alanlarda AI'nin hata oranını düşürmekten. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapan düğümler cezalandırılır.
Genel olarak, Mira, merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı oluşturarak müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik kazandıran yeni bir çözüm yaklaşımı sunmaktadır. AI'nın güven katmanı olmayı ve AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik etmeyi hedefliyor.
Şu anda, Mira çeşitli AI ajansı çerçeveleriyle işbirliği yapmaktadır. Kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktılarının deneyimlenebileceği ve Mira puanları kazanma fırsatına sahip olacakları Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) aracılığıyla kamu test ağına katılabilirler.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
6
Share
Comment
0/400
DuckFluff
· 10h ago
Hülya ne dersek diyelim, yani AI orada saçmalıyor.
View OriginalReply0
Lonely_Validator
· 10h ago
Yine Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek mi?
View OriginalReply0
SeeYouInFourYears
· 10h ago
Yapay zeka ile uydurulanları çok gördüm.
View OriginalReply0
OnchainUndercover
· 10h ago
Sormak, büyük dil modellerinin hepsinin hikaye anlattığıdır.
Mira Ağı'nın halka açık testinin başlaması: AI güven katmanı, yanılsama yanlılığı sorununu çözebilir mi?
AI Güven Katmanı: Mira Ağı AI Önyargı ve Halüsinasyon Sorunlarını Nasıl Çözüyor
Son günlerde, Mira ağının kamu test ağı resmi olarak faaliyete geçti. Bu projenin amacı, AI sistemlerinde bulunan önyargı ve "halüsinasyon" sorunlarını çözmek için AI'nın güven katmanını oluşturmaktır. Peki, AI'ya neden güvenilmesi gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözüyor?
AI hakkında tartışırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, AI'nın "halüsinasyonlar" veya önyargılar sorunu sıklıkla göz ardı edilir. "Halüsinasyon" olarak adlandırılan şey, basitçe söylemek gerekirse, AI'nın bazen "saçmaladığı" ve ciddi bir şekilde uydurduğudur. Örneğin, AI'ya ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, mantıklı gibi görünen ama gerçekte hiçbir temeli olmayan bir dizi açıklama verebilir.
Yapay zekanın "hayal görmesi" veya önyargıları, mevcut bazı yapay zeka teknolojisi yollarıyla ilişkilidir. Üretken yapay zeka, "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlarken, bazen gerçekliği doğrulamakta başarısız olabilir. Ayrıca, eğitim verileri kendiliğinden hatalar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir, bu da yapay zekanın çıktısını etkileyebilir. Başka bir deyişle, yapay zeka insan dil kalıplarını öğrenmektedir, gerçekleri değil.
Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, AI'nın "hayal görmesine" neden olma olasılığını neredeyse kaçınılmaz hale getiriyor. Bu tür önyargılı veya hayali çıktılar, yalnızca genel bilgi veya eğlence içeriğiyle sınırlı kaldığında, geçici olarak doğrudan sonuçlar doğurmayabilir. Ancak, tıp, hukuk, havacılık, finans gibi son derece titiz alanlarda meydana geldiğinde, önemli etkilere neden olabilir. Bu nedenle, AI hayalleri ve önyargıları sorununu çözmek, AI gelişim sürecinin en temel meselelerinden biri haline gelmiştir.
Mira projesi, AI'nın güvenilirliğini artırmak için bir güven katmanı inşa ederek bu sorunu çözmeyi amaçlıyor. Peki, Mira, AI'nın önyargılarını ve yanılsamalarını nasıl azaltıyor ve nihayetinde güvenilir bir AI'ya ulaşmayı nasıl sağlıyor?
Mira'nın temel prensibi, birden fazla AI modelinin ortak görüşü aracılığıyla AI çıktısını doğrulamaktır. Temelde, AI çıktısının güvenilirliğini sağlamak için merkezi olmayan bir konsensüs doğrulaması yoluyla çalışan bir doğrulama ağıdır. Bu yöntem, kripto alanında mükemmel bir şekilde uygulanan merkezi olmayan konsensüs doğrulaması ile çoklu model iş birliğinin avantajlarını bir araya getirerek, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamaları azaltmayı hedefler.
Mira protokolü, doğrulama yapıları açısından karmaşık içerikleri bağımsız doğrulama beyanlarına dönüştürmeyi destekler. Düğüm operatörleri, bu beyanların doğrulanmasına katılır ve dürüst davranışı sağlamak için kripto ekonomi teşvikleri ve ceza mekanizmaları kullanılır. Farklı AI modelleri ve dağıtık düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.
Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içermektedir. Öncelikle, sistem müşterilerin sunduğu aday içeriği doğrulanabilir beyanlara ayırır ve ardından doğrulama için düğümlere dağıtır. Düğümler, beyanların geçerliliğini belirler ve sonuçları bir araya getirerek konsensüse ulaşır. Müşteri gizliliğini korumak amacıyla, beyanlar rastgele parçalar halinde farklı düğümlere dağıtılacaktır.
Düğüm işletmecileri, doğrulayıcı modelini çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak gelir elde ederler. Bu gelir, müşterilere sağlanan değerden kaynaklanır; yani, kritik alanlarda AI'nin hata oranını düşürmekten. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapan düğümler cezalandırılır.
Genel olarak, Mira, merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı oluşturarak müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik kazandıran yeni bir çözüm yaklaşımı sunmaktadır. AI'nın güven katmanı olmayı ve AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik etmeyi hedefliyor.
Şu anda, Mira çeşitli AI ajansı çerçeveleriyle işbirliği yapmaktadır. Kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktılarının deneyimlenebileceği ve Mira puanları kazanma fırsatına sahip olacakları Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) aracılığıyla kamu test ağına katılabilirler.