Dopo aver trascorso del tempo a leggere come funziona la rete Mira, ciò che mi ha colpito è che non sta cercando di costruire un altro modello di intelligenza artificiale. L'attenzione è su qualcosa di più silenzioso, ma altrettanto importante: la verifica.
Chiunque abbia utilizzato sistemi di intelligenza artificiale moderni a lungo ha visto il problema. I modelli possono sembrare sicuri mentre sono ancora errati. Allucinazioni, pregiudizi e sottili errori fattuali sono difficili da cogliere, specialmente quando le risposte sono lunghe e complesse.
Mira affronta questo problema separando la generazione dalla validazione.
Invece di fidarsi di un singolo output dell'AI, il sistema suddivide quell'output in affermazioni fattuali più piccole. Queste affermazioni vengono quindi verificate attraverso modelli indipendenti che operano all'interno della rete. Se abbastanza di esse concordano sulla validità di un'affermazione, l'affermazione può essere considerata verificata. Se no, rimane incerta.
In un certo senso, sembra simile a un processo di verifica dei fatti distribuito.
La parte interessante è che questo strato di verifica è coordinato attraverso un'infrastruttura blockchain. Le regole di consenso e le prove crittografiche consentono alla rete di registrare quali affermazioni sono state validate e come è stato raggiunto l'accordo. Il token, $MIRA , aiuta a coordinare gli incentivi affinché i partecipanti abbiano un motivo per contribuire al lavoro di calcolo e verifica.
L'account ufficiale del progetto @Mira - Trust Layer of AI spesso inquadra questa idea come costruire una validazione AI senza fiducia, e quel inquadramento ha effettivamente senso quando si guarda da vicino al meccanismo. Invece di fidarsi del sistema di valutazione interno di un'azienda, la verifica diventa qualcosa in cui partecipano più parti indipendenti.
Tuttavia, l'idea è più facile da spiegare che da scalare.
Eseguire più modelli di AI per controllare ogni affermazione aggiunge costi computazionali e coordinare i validatori distribuiti introduce complessità. Lo spazio dell'infrastruttura AI decentralizzata sta anche diventando affollato, quindi #Mira e #MiraNetwork stanno entrando in un ambiente competitivo.
Anche così, l'idea centrale è semplice: trattare le risposte dell'AI meno come verità finali e più come affermazioni che devono essere verificate.
