Su uno schermo di laptop, un modello di intelligenza artificiale produce una risposta ordinata e sicura riguardo a uno studio clinico: date, dimensione del campione, misure dei risultati, persino una citazione. Si legge in modo fluido. Sembra finita. Ma chiunque abbia trascorso del tempo con questi sistemi conosce il passo inquietante che segue: controllare la fonte, confermare i numeri, accertarsi che lo studio esista davvero.
Mira inizia in quel momento di dubbio.
Invece di trattare la risposta di un'intelligenza artificiale come un singolo blocco di testo, la scompone. Ogni affermazione fattuale diventa la propria unità: questo studio ha arruolato 240 pazienti; questa regolamentazione è entrata in vigore nel 2021; questa citazione appare nella sezione tre. Quelle affermazioni vengono instradate attraverso una rete decentralizzata in cui modelli indipendenti le valutano rispetto ai dati a cui possono accedere. L'accordo è registrato. Il disaccordo viene evidenziato. Il processo lascia una traccia.
La prova crittografica si trova sotto, silenziosa ma ferma. I validatori allegano firme alle loro valutazioni. Il consenso è scritto in un registro che non può essere rivisto silenziosamente dopo il fatto. Se un'affermazione viene successivamente contestata, esiste un record di chi l'ha sostenuta e quanto stake hanno messo sulla sua accuratezza.
Il risultato non è un paragrafo più intelligente. È una postura diversa verso l'output della macchina. Invece di chiedere agli utenti di fidarsi della fluidità di un modello, Mira chiede alla rete di verificare la sostanza delle sue affermazioni. In un panorama affollato di testi persuasivi, quella distinzione conta più di quanto sembri inizialmente.@Mira - Trust Layer of AI #mira $MIRA