AI的信任層：Mira網路如何解決AI偏見和幻覺問題

近日，一個名爲Mira的公共測試網絡正式推出，其目標是爲AI構建一個可信任的基礎層。這引發了我們思考：爲什麼AI需要被信任？Mira又是如何解決這個問題的？

在討論AI時，人們往往更關注其強大的能力。然而，一個有趣且值得關注的問題是AI存在的"幻覺"或偏見。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"瞎編"，一本正經地胡說八道。例如，如果你問AI爲什麼月亮是粉色的，它可能會給出看似合理但實際上是虛構的解釋。

AI存在"幻覺"或偏見與當前某些AI技術路徑有關。生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫和合理性，但有時無法驗證真僞。此外，訓練數據本身可能包含錯誤、偏見甚至虛構內容，這也會影響AI的輸出。換句話說，AI學習的是人類語言模式，而非事實本身。

目前的概率生成機制和數據驅動模式幾乎不可避免地會帶來AI幻覺的可能性。對於普通知識或娛樂內容，這種帶有偏見或幻覺的輸出暫時可能不會造成直接後果。但如果發生在醫療、法律、航空、金融等高度嚴謹的領域，就可能產生重大影響。因此，如何解決AI幻覺和偏見成爲AI發展過程中的核心問題之一。

Mira項目正是試圖解決AI偏見和幻覺的問題，構建AI的信任層，提升AI的可靠性。那麼，Mira是如何減少AI的偏見和幻覺，並最終實現可信任的AI呢？

Mira的核心方法是通過多個AI模型的共識來驗證AI輸出。Mira本身是一個驗證網路，它驗證AI輸出的可靠性，並借助多個AI模型的共識。另一個重要特點是採用去中心化共識進行驗證。

Mira網路的關鍵在於去中心化的共識驗證，這是加密領域的專長。同時，它利用多模型協同的方式，通過集體驗證模式來減少偏見和幻覺。

在驗證架構方面，Mira協議支持將復雜內容轉換爲獨立驗證聲明。節點運營商參與驗證這些聲明，通過加密經濟激勵/懲罰機制確保節點運營商的誠實行爲。不同AI模型和分散的節點運營商共同參與，以保證驗證結果的可靠性。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制，以實現驗證的可靠性。內容轉換是其中的重要環節。Mira網路首先將候選內容分解成不同的可驗證聲明，這些聲明由系統分發給節點進行驗證，以確定聲明的有效性，並匯總結果達成共識。爲保護客戶隱私，候選內容轉換分解爲聲明對，以隨機分片的方式分配給不同節點，防止驗證過程中的信息泄漏。

節點運營商負責運行驗證器模型，處理聲明並提交驗證結果。他們參與驗證是爲了獲得收益，這些收益來自爲客戶創造的價值。Mira網路的目標是降低AI的錯誤率，一旦實現這一目標，就能在醫療、法律、航空、金融等領域產生巨大價值。爲防止節點隨機響應的投機行爲，持續偏離共識的節點會被消減質押代幣。

總的來說，Mira爲實現AI的可靠性提供了一種新的解決思路。它在多AI模型基礎上構建去中心化共識驗證網路，爲客戶的AI服務帶來更高的可靠性，降低AI偏見和幻覺，滿足客戶對更高準確度和精確率的需求。同時，在爲客戶提供價值的基礎上，爲Mira網路的參與者帶來收益。簡而言之，Mira試圖構建AI的信任層，這將推動AI應用的深入發展。

目前，Mira已與多個AI agent框架合作。隨着Mira公共測試網的推出，用戶可以通過使用基於Mira的LLM聊天應用Klok來參與測試，體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。