En surface, MIRA développe une couche décentralisée qui vérifie l'exactitude des résultats de l'IA. Elle utilise des incitations financières pour faire appel à la validation plutôt que de dépendre du personnel interne d'une seule organisation ou d'un système d'évaluation fermé. Après avoir examiné les résultats de l'IA, les participants parient sur leurs opinions quant à leur exactitude ou non. Ils sont récompensés si leur décision est en ligne avec le consensus ou la vérité confirmée. Ils perdent de la valeur sinon.
Examinez l'ampleur du problème pour comprendre pourquoi cela a de l'importance. Les grands modèles de langage d'aujourd'hui analysent des milliards d'indices chaque jour, ce qui implique que les erreurs individuelles s'accumulent pour créer des distorsions au niveau du système. Des millions de réponses erronées circulent dans des bases de code, des projets juridiques, des résumés médicaux et des choix financiers si même 1 % des résultats contiennent des erreurs significatives. Savoir cela facilite la compréhension de pourquoi la validation n'est pas une fonctionnalité. L'infrastructure est ce qu'elle est.
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