$MIRA #ngockienthucdao #kienthucdaochannel

W ciągu ostatnich kilku lat, gdy AI gwałtownie się rozwijało na całym świecie, rynek kryptowalut również był świadkiem wzrostu nowej grupy projektów: AI + Blockchain.

Nazwy takie jak SingularityNET, Fetch.ai i Ocean Protocol stały się wyróżniającymi się projektami tego trendu. Pojawiły się dość wcześnie i zbudowały dość różne modele, aby połączyć sztuczną inteligencję z blockchainem.

Ostatnio nowy projekt zaczął być częściej wspominany w społeczności: @Mira - Trust Layer of AI .

Interesujące jest to, że Mira nie próbuje zastąpić ani bezpośrednio konkurować z wcześniejszymi projektami AI w kryptowalutach. Zamiast tego pojawia się jako zupełnie inny element w ekosystemie.

Aby lepiej to zrozumieć, trzeba spojrzeć na sposób, w jaki każdy projekt podchodzi do AI.

Trzy różne podejścia AI w blockchainie

Obserwując duże projekty AI w kryptowalutach, można zauważyć, że każdy projekt rozwiązuje zupełnie inny problem.

SingularityNET zostało stworzone z celem stworzenia rynku dla AI. Pomysł projektu jest dość prosty, ale ambitny: stworzyć rynek, na którym deweloperzy mogą oferować usługi AI, a użytkownicy mogą kupować i korzystać z tych usług za pośrednictwem blockchain. SingularityNET chce przekształcić AI w rodzaj usługi, która może być handlowana, podobnie jak API sprzedawane w internecie.

W międzyczasie Fetch.ai idzie inną drogą. Projekt ten koncentruje się na koncepcji autonomicznych agentów, czyli AI, które mogą automatycznie wykonywać zadania w zastępstwie ludzi. Ci agenci mogą komunikować się ze sobą, wymieniać dane i podejmować decyzje w zdecentralizowanym środowisku. Fetch.ai stawia na przyszłość, w której zautomatyzowane systemy zastąpią ludzi w realizacji wielu zadań ekonomicznych.

Inne podejście pochodzi od Ocean Protocol. Projekt ten koncentruje się na danych, które są postrzegane jako 'paliwo' dla AI. Ocean Protocol tworzy rynek, na którym dane mogą być udostępniane, kupowane i wykorzystywane do trenowania modeli AI, jednocześnie zapewniając prywatność i prawa własności.

Te trzy projekty reprezentują trzy różne warstwy w ekosystemie AI: usługi AI, agentów AI i dane AI.

I to jest moment, w którym pojawia się Mira.

Mira Network i koncepcja 'warstwy weryfikacji'

Mira Network nie buduje rynku dla AI.

Nie buduje także agentów automatycznych ani rynku danych.

Zamiast tego, Mira koncentruje się na innym problemie: zaufaniu do AI.

Nowoczesne modele AI mogą generować bardzo przekonujące odpowiedzi, ale nie oznacza to, że odpowiedzi są zawsze poprawne. Zjawisko 'halucynacji' AI – czyli generowanie fałszywych informacji, które brzmią sensownie – wciąż występuje często.

W wielu dziedzinach nie jest to duży problem. Ale gdy AI zaczyna być używane w finansach, prawie czy medycynie, błędy mogą mieć poważne konsekwencje.

Mira stara się rozwiązać ten problem, budując warstwę weryfikacji dla AI. Zamiast weryfikować transakcje, jak w tradycyjnym blockchainie, sieć Miri weryfikuje wyniki generowane przez AI.

Walidatorzy w systemie będą stakować tokeny i uczestniczyć w procesie weryfikacji wyników AI. Jeśli wyniki zostaną potwierdzone jako poprawne, walidatorzy otrzymują nagrody. Jeśli system wykryje oszustwo lub błąd, walidatorzy mogą zostać ukarani.

Innymi słowy, Mira wykorzystuje mechanizm ekonomiczny blockchainu, aby zachęcać do weryfikacji informacji.

Czy Mira konkuruje z innymi projektami AI w kryptowalutach?

Jednym z powszechnych nieporozumień jest myślenie, że projekty AI w kryptowalutach konkurują ze sobą bezpośrednio.

W rzeczywistości często rozwiązują one różne części ekosystemu.

Jeśli SingularityNET oferuje usługi AI, Fetch.ai oferuje agentów automatycznych, a Ocean Protocol dostarcza dane, to Mira może pełnić rolę weryfikacji wyników AI.

To sprawia, że Mira bardziej przypomina dodatkową warstwę infrastruktury niż konkurencję.

W pełnym ekosystemie AI można sobie wyobrazić scenariusz, w którym: dane są dostarczane przez Ocean Protocol, model AI jest wdrażany przez SingularityNET, agent automatyczny Fetch.ai używa tego modelu do wykonywania zadań, a ostateczny wynik jest weryfikowany przez #Mira .

To wciąż tylko hipoteza na przyszłość, ale pokazuje, że Mira dąży do dość odrębnej pozycji.

Mocne strony i ryzyka Miri

Skupienie się na weryfikacji AI daje Mirze dość unikalną narrację na rynku kryptowalut. W miarę jak AI staje się coraz bardziej powszechne, potrzeba zaufania do systemu może stać się poważnym problemem.

Jeśli to się stanie, zdecentralizowana warstwa weryfikacji może stać się ważnym elementem.

Jednak ta strategia wiąże się również z ryzykiem. Technologia AI rozwija się bardzo szybko, a wiele rozwiązań weryfikacyjnych może być zintegrowanych bezpośrednio z modelami AI lub tradycyjnymi systemami oprogramowania, bez potrzeby blockchain.

Ponadto, rzeczywista adopcja zawsze jest dużym pytaniem dla każdego projektu kryptowalutowego. Dobry pomysł nie oznacza, że ekosystem będzie go używał.

Perspektywa inwestycyjna: na jaką przyszłość stawia Mira?

W porównaniu do długoterminowych projektów takich jak SingularityNET, Fetch.ai czy Ocean Protocol, Mira zdecydowanie jest na wcześniejszym etapie.

Oznacza to wyższe ryzyko, ale może także przynieść większe możliwości, jeśli projekt odniesie sukces.

Kluczowe jest zrozumienie, że Mira nie jest zwykłym projektem AI w kryptowalutach. Nie buduje AI, nie sprzedaje usług AI i nie dostarcza danych AI.

To, co Mira chce zbudować, to zaufanie do AI.

W świecie, w którym sztuczna inteligencja coraz bardziej angażuje się w ważne decyzje, pytanie o zaufanie do AI może stać się kluczowym problemem.

Jeśli to się stanie, warstwa weryfikacji, taka jak Mira, może stać się ważnym elementem ekosystemu.

Ale jeśli inne rozwiązania będą w stanie rozwiązać ten problem bez blockchainu, Mira napotka wiele wyzwań.

Wnioski

Obecnie projekty AI w kryptowalutach nie konkurują ze sobą bezpośrednio, ponieważ każdy projekt rozwiązuje inną część ekosystemu.

SingularityNET koncentruje się na usługach AI.
Fetch.ai buduje sieć agentów automatycznych.
Ocean Protocol tworzy rynek danych dla AI.

W międzyczasie, Mira Network stara się zbudować warstwę weryfikacji dla sztucznej inteligencji.

Czy ta infrastruktura jest naprawdę potrzebna w przyszłości, wciąż pozostaje otwartym pytaniem. Ale oczywiście, Mira stawia na bardzo poważny problem ery AI: jak możemy ufać temu, co mówi AI.