AI的信任層：Mira網路如何解決AI的幻覺和偏見問題

近日，一個名爲Mira的公共測試網絡正式啓動，其目標是爲人工智能構建一個可信賴的基礎。這引發了一個重要問題：爲什麼AI需要被信任？Mira又是如何解決這個復雜問題的？

在討論AI時，人們往往更關注其強大的能力。然而，一個有趣但常被忽視的問題是AI存在"幻覺"或偏見。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"信口開河"，看似言之鑿鑿地說出一些不實信息。例如，當被問及月亮爲什麼是粉色時，AI可能會提供一系列看似合理但實際上毫無根據的解釋。

AI出現這種"幻覺"或偏見，與當前的一些AI技術路徑有關。比如，生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫和合理的輸出，但這種方法有時難以驗證真僞。此外，訓練數據本身可能包含錯誤、偏見甚至虛構內容，這些都會影響AI的輸出質量。換句話說，AI學習的是人類的語言模式，而非事實本身。

目前的概率生成機制和數據驅動模式幾乎不可避免地會導致AI產生幻覺。這種帶有偏見或幻覺的輸出，如果僅限於普通知識或娛樂內容，可能暫時不會造成嚴重後果。但如果發生在醫療、法律、航空、金融等高度嚴謹的領域，就可能產生重大影響。因此，解決AI的幻覺和偏見問題成爲了AI發展過程中的核心挑戰之一。

目前，已有一些方法試圖解決這個問題。有的採用檢索增強生成技術，將AI與實時數據庫結合，優先輸出已驗證的事實。有的引入人類反饋，通過人工標注和監督來糾正模型的錯誤。

Mira項目正是致力於解決AI偏見和幻覺問題的一項嘗試。它試圖構建AI的信任層，提高AI的可靠性。那麼，Mira是如何實現這一目標的呢？

Mira的核心理念是通過多個AI模型的共識來驗證AI輸出。它本質上是一個驗證網路，利用多個AI模型的集體智慧來評估AI輸出的可靠性。更重要的是，Mira採用去中心化的共識機制進行驗證。

這種去中心化的共識驗證是加密領域的強項，同時也充分利用了多模型協同的優勢，通過集體驗證模式來減少偏見和幻覺。在驗證架構方面，Mira協議支持將復雜內容轉換爲可獨立驗證的聲明。這些聲明需要節點運營商參與驗證，爲了確保節點運營商的誠實性，Mira採用加密經濟激勵和懲罰機制。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制。首先，系統將候選內容分解成不同的可驗證聲明，這些聲明被分發給節點進行驗證，然後匯總結果達成共識。爲保護客戶隱私，聲明對會以隨機分片的方式分發給不同節點。

節點運營商負責運行驗證器模型，處理聲明並提交驗證結果。他們參與驗證的動力來自於可以獲得收益。這些收益源於爲客戶創造的價值，即降低AI的錯誤率。在醫療、法律、航空、金融等領域，降低錯誤率可以產生巨大價值，因此客戶願意爲此付費。爲防止節點運營商投機取巧，持續偏離共識的節點會被減少質押代幣。

總的來說，Mira爲實現AI的可靠性提供了一種新的解決思路。它在多AI模型的基礎上構建了去中心化的共識驗證網路，爲客戶的AI服務帶來更高的可靠性，降低AI偏見和幻覺，以滿足更高準確度和精確率的需求。同時，它還爲網路參與者帶來收益。簡而言之，Mira正在嘗試構建AI的信任層，這將有助於推動AI應用的深入發展。

目前，用戶可以通過Klok應用參與Mira公共測試網。Klok是一個基於Mira的LLM聊天應用，用戶可以體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。雖然積分的未來用途尚未公布，但這無疑爲用戶提供了一個親身體驗AI驗證過程的機會。