Pamiętam, jak patrzyłem na wynik i myślałem, że to jest dobre.
Było to jasne. Ustrukturyzowane. Pewne. Tego rodzaju odpowiedź, której nie czujesz potrzeby, aby podważać.
To było błędne.
Ten moment nie sprawił, że zacząłem nie ufać AI. Sprawił, że zrozumiałem to inaczej. AI nie stara się nikogo oszukać. Przewiduje. Produkuje odpowiedź, która wydaje się najbardziej statystycznie prawdopodobna. Większość czasu to działa. Ale gdy jest błędne, jest błędne z pewnością.
To jest ta część, która pozostaje z tobą.
Jeśli AI pisze umowy, analizuje bilanse lub wyzwala transakcje, pewność bez weryfikacji nie jest małym problemem. To jest ryzyko. A odpowiedź przemysłu w większości polegała na skalowaniu większych modeli, szybszym wnioskowaniu, większej liczbie parametrów. Założenie jest takie, że inteligencja rośnie wraz z rozmiarem. Dokładność nie zawsze podąża za tym.
Co przykuło moją uwagę w Mira, to to, że nie próbuje uczynić jednego modelu mądrzejszym. Kwestionuje założenie, że jeden model powinien być w pierwszej kolejności zaufany.
Zamiast akceptować odpowiedź jako gotowy produkt, wynik jest dzielony na mniejsze roszczenia. Te roszczenia są oceniane niezależnie przez wiele modeli, które są ekonomicznie motywowane, aby mieć rację. Tylko te części, które osiągają konsensus, są zatrzymywane. Proces jest rejestrowany w łańcuchu.
Czuje się to bliżej tego, jak kryptowaluty obsługują transfer wartości: weryfikacja ponad zaufanie. Koordynacja ponad autorytet.
Kiedy z nim interagowałem, doświadczenie wydawało się inne. Wolniejsze, tak. Ale także bardziej świadome. Mniej jak wypolerowane zgadywanie, a bardziej jak coś, co zostało podważone zanim dotarło do mnie. Ta różnica ma znaczenie.
To nie wydaje się być kolejnym połączeniem „AI + blockchain”. To wydaje się być próbą dodania brakującej warstwy odpowiedzialności za informacje. A szczerze mówiąc, po zobaczeniu, jak przekonująca może wyglądać błędna odpowiedź, ta warstwa ma sens.
