Im więcej myślę o Mira Network, tym bardziej zdaję sobie sprawę, jak dziwne jest to, że tak szybko zaakceptowaliśmy niezweryfikowane wyniki AI. Kilka lat temu, jeśli oprogramowanie generowało niepewne dane, natychmiast byśmy je kwestionowali. Teraz, jeśli model odpowiada gładko, przechodzimy dalej. Ta zmiana nastąpiła szybko. Mira wydaje się być reakcją na tę prędkość.
To, co wyróżnia się dla mnie, to fakt, że nie atakuje bezpośrednio warstwy inteligencji. Nie twierdzi, że szkoli lepszy model ani nie eliminuje halucynacji całkowicie. Zakłada, że niedoskonałość jest trwała i projektuje weryfikację wokół niej. Dzieląc wyniki na mniejsze roszczenia i pozwalając niezależnym systemom je weryfikować, tworzy napięcie wewnątrz sieci. Roszczenie musi przetrwać kontrolę, zanim zostanie uznane za wiarygodne. To wydaje się zdrowsze niż ślepe zaufanie.
Element księgi ma znaczenie, ponieważ weryfikacja bez zapisu staje się tymczasowa. Kiedy walidacja jest publicznie zakotwiczona, tworzy odpowiedzialność w czasie. Możesz śledzić, jak powstał konsensus, a nie tylko to, że odpowiedź się pojawiła. To zmienia strukturę władzy z centralnych dostawców AI na rozproszonych oceniających, którzy są zharmonizowani przez zachęty.
Istnieje kompromis między prędkością a kosztem, ale ten kompromis może być konieczny, jeśli AI wkracza głębiej w badania systemów finansowych i zarządzanie. Mira wydaje się mniej konsumpcyjnym produktem, a bardziej infrastrukturą cicho przygotowującą się do świata, w którym maszyny nie mogą być pozostawione samym sobie w zgadywaniu.