Oglądałem rundę weryfikacyjną na Mira i coś mi zaskoczyło. To nie jest coś, co widzisz w raportach porównawczych.
Najszczerzej, co system AI może powiedzieć, to po prostu: jeszcze nie.
Nie błędne. Nie poprawne. Po prostu niedokończone. System zasadniczo mówi, że nie ma wystarczającej liczby walidatorów gotowych wesprzeć to twierdzenie.
Możesz faktycznie zobaczyć ten stan w systemie DVN sieci Mira. Kiedy fragment znajduje się na poziomie 62.8 procent, a próg wynosi 67 procent, to nie jest porażka.
To sieć odmawia udawania, że pewność istnieje, gdy jej nie ma.
Każdy walidator, który nie zaangażował wagi, podejmuje cichą decyzję. Mówią, że nie zaryzykują swojego stawkowanego $MIRA na to twierdzenie, dopóki nie będą wystarczająco pewni, aby je poprzeć.
Tego rodzaju dyscypliny nie da się wyprodukować.
Nie można stworzyć konsensusu za pomocą dobrego marketingu.
Nie można kupić przekonania walidatora za pomocą kampanii PR.
Projekt Mira sprawia, że niepewność jest widoczna, zamiast ją ukrywać.
W świecie, w którym systemy mówią z pewnością, nawet gdy się mylą, sieć Mira zamienia szczerość niepewności w sygnał, który sieć może zmierzyć.
I dziwnie, to może być najbardziej wiarygodny wynik, jaki może wyprodukować system AI.
