Модель економічної безпеки
Модель економічної безпеки мережі поєднує механізми Proof-of-Work (PoW) та Proof-of-Stake (PoS) для створення стійких стимулів для чесної верифікації, одночасно фіксуючи та розподіляючи реальну економічну цінність. Цей гібридний
підхід вирішує унікальні проблеми у верифікації результатів ШІ.
Мережа генерує відчутну економічну цінність, знижуючи рівень помилок ШІ шляхом верифікації. Клієнти сплачують
мережеві збори за отримання перевірених результатів, а мережа розподіляє ці збори між учасниками — операторами вузлів та постачальниками даних
— через винагороду за верифікацію.
На відміну від традиційних блокчейн-мереж, де PoW передбачає розв'язання криптографічних головоломок з нескінченно низькою
ймовірністю випадкового успіху, мережа Mira перетворює верифікацію на стандартизовані питання з множинним вибором.
Хоча ця стандартизація дозволяє систематичну верифікацію на всіх вузлах, вона також створює фундаментальну проблему:
простір ймовірностей можливих відповідей обмежений. Наприклад, завдання верифікації матиме 50% шанс випадкового успіху з бінарним вибором або 25% з чотирма варіантами. Це робить випадкове вгадування потенційно привабливою
стратегією, що пропонує високу винагороду за відсутність обчислювальних витрат.
Щоб пом'якшити це, вузли повинні поставити на карту цінність для участі у верифікації. Якщо вузол постійно відхиляється від консенсусу
або демонструє закономірності, що свідчать про випадкові відповіді, а не про фактичний висновок, його ставка може бути зменшена. Цей
економічний штраф гарантує, що спроба обдурити систему за допомогою випадкових відповідей стане економічно
ірраціональною.
Таким чином, модель економічної безпеки мережі працює на трьох фундаментальних принципах. По-перше, оператори вузлів поводяться
раціонально у відповідь на економічні стимули, оскільки їхня поставлена цінність знаходиться під загрозою через зменшення штрафів. По-друге,
безпека мережі підтримується доти, доки чесні оператори контролюють більшу частину поставленої цінності, що робить маніпуляції
надмірно дорогими. По-третє, у міру масштабування мережі природна різноманітність моделей верифікаторів зменшує
статистичну зміщення, оскільки різні моделі пропонують різні підходи до навчання та бази знань. Ці принципи підсилюють
один одного: економічні стимули приваблюють різноманітних учасників, чиї різноманітні погляди зміцнюють безпеку, що, у свою чергу,
підтримує економічну модель.
@Mira - Trust Layer of AI $MIRA
