1. Descompunerea inputului
Când o ieșire generată de AI (de exemplu, un răspuns text, o predicție sau o analiză) este trimisă pentru verificare, Mira o împarte mai întâi în afirmații factuale individuale - declarații mici, verificabile (de exemplu, "Turnul Eiffel are 324 de metri înălțime" sau "Inflația în 2023 a fost de 3,4%").
2. Alocare aleatorie
Fiecare afirmație este trimisă unui subset aleatoriu de noduri din rețea (computere care rulează software-ul Mira). Nodurile sunt selectate într-un mod în care nicio entitate unică nu controlează suficient de multe noduri pentru a manipula rezultatele, iar afirmațiile sunt fragmentate astfel încât niciun nod să nu vadă întregul set de date (protejând intimitatea).
3. Evaluare Independentă
Fiecare nod evaluează reclamația folosind propriul model AI și surse de date. Nodurile nu comunică între ele în această etapă—judecățile lor sunt independente pentru a evita prejudecățile sau coluziunea.
4. Verificarea Consensului
După evaluare, nodurile își trimit rezultatele (de exemplu, "adevărat", "fals" sau "incert") către rețea. Mira verifică apoi pentru acordul supermajoritar (de obicei, un prag ridicat, cum ar fi 80–90% din noduri ajungând la aceeași concluzie).
- Dacă pragul este atins: Reclamația este marcată ca fiind verificată, iar o dovadă criptografică + certificat pe lanț este generată.
- Dacă nu: Reclamația poate fi reevaluată de un nou set de noduri, marcate ca fiind incerte sau respinse ca fiind neverificabile.
5. Stimuli și Penalizări
- Recompense: Nodurile care contribuie cu evaluări precise (aliniate cu consensul) câștigă tokeni MIRA ca compensație.
- Penalizări: Nodurile care trimit evaluări incorecte sau leneșe sunt detectate statistic și pot pierde tokeni MIRA stacuiți sau pot fi temporar/semi-permanent eliminate din rețea. Acest lucru asigură că nodurile au un puternic stimulent pentru a acționa onest și cu atenție.
6. Compilarea Output-ului Final
Odată ce toate reclamațiile individuale sunt verificate, Mira le reunește în output-ul original, acum annotat cu dovezi de acuratețe pentru fiecare parte. Utilizatorii obțin nu doar rezultatul, ci și un înregistrare verificabilă a fiabilității sale.
Acest proces transformă "încrederea oarbă" în AI în încredere demonstrabilă—deoarece rezultatul este validat de multiple surse independente, nu doar de un singur model sau furnizor.$AAPLon $MIRA #MIRA @Mira - Trust Layer of AI
