شبكة ميرا: بناء طبقة الثقة للذكاء الاصطناعي

مؤخراً، تم إطلاق الشبكة العامة للاختبار لشبكة ميرا، مما أثار نقاشاً واسعاً في الصناعة حول مشكلة موثوقية الذكاء الاصطناعي. الهدف الأساسي لشبكة ميرا هو بناء طبقة الثقة للذكاء الاصطناعي، لحل مشكلات "الهلوسة" والتحيز التي تواجهها أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية. فلماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الثقة؟ وكيف تتعامل ميرا مع هذه المشكلة المعقدة؟

عند مناقشة الذكاء الاصطناعي، يميل الناس إلى التركيز أكثر على قدراته القوية. ومع ذلك، هناك حقيقة لا يمكن تجاهلها وهي أن الذكاء الاصطناعي يعاني من مشكلة "الهلوسة" أو التحيز. "الهلوسة" في الذكاء الاصطناعي تعني ببساطة أن الذكاء الاصطناعي أحيانًا "يخترع" معلومات، ويبدو أنه يفسر بعض الظواهر التي لا توجد في الواقع. على سبيل المثال، عندما يُسأل عن "لماذا القمر وردي؟"، وهو سؤال لا يتوافق مع الواقع، قد يقدم الذكاء الاصطناعي سلسلة من التفسيرات التي تبدو معقولة ولكن في الواقع لا تستند إلى أي دليل.

ترتبط أسباب ظهور "هلوسة" أو تحيزات الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بمسار تقنية الذكاء الاصطناعي الحالي. عادةً ما تحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي مخرجات متسقة ومعقولة من خلال التنبؤ بالمحتوى "الأكثر احتمالًا"، ولكن هذه الطريقة يصعب ضمان صحتها. بالإضافة إلى ذلك، قد تتضمن بيانات التدريب الخاصة بالذكاء الاصطناعي أخطاءً أو تحيزات أو حتى محتوى مختلق، وكل ذلك يؤثر على جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي. يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يتعلم بشكل أكبر أنماط اللغة البشرية، بدلاً من الحقائق نفسها.

إن آلية توليد الاحتمالات الحالية ونموذج البيانات المدفوعة ستؤدي تقريبًا بشكل لا مفر منه إلى ظهور "أوهام" من قبل الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن هذه المشكلة قد لا تترتب عليها عواقب وخيمة في مجالات المعرفة العامة أو المحتوى الترفيهي، إلا أن التحيزات والأوهام في الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى مشاكل كبيرة في المجالات التي تتطلب دقة عالية مثل الطب والقانون والطيران والمالية. لذلك، فإن معالجة مشكلة الأوهام والتحيزات في الذكاء الاصطناعي أصبحت تحديًا أساسيًا في عملية تطويره.

مشروع ميرا هو الحل المقترح لهذه المشكلة. يحاول تقليل تحيزات الذكاء الاصطناعي ووهمه من خلال بناء طبقة ثقة للذكاء الاصطناعي، مما يزيد من موثوقية الذكاء الاصطناعي. الفكرة الأساسية لميرا هي استخدام توافق عدة نماذج ذكاء اصطناعي للتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي.

على وجه التحديد، ميرا هي شبكة تحقق، تقوم بالتحقق من موثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي من خلال توافق عدة نماذج ذكاء اصطناعي. والأهم من ذلك، أن ميرا تعتمد على آلية تحقق لامركزية، وهي من التخصصات في مجال التشفير. من خلال نمط التحقق الجماعي، تستطيع ميرا تقليل التحيزات والهلوسة التي قد تنتج عن نموذج واحد بشكل فعال.

فيما يتعلق بهيكل التحقق، يدعم بروتوكول ميرا تحويل المحتوى المعقد إلى بيانات قابلة للتحقق بشكل مستقل. يشارك مشغلو العقد في عملية التحقق من هذه البيانات، ومن أجل ضمان سلوك مشغلي العقد الأمانة، قدمت ميرا حوافز اقتصادية مشفرة وآليات عقابية.

تتكون بنية شبكة ميرا من ثلاثة أجزاء رئيسية: تحويل المحتوى، والتحقق الموزع، وآلية الإجماع. أولاً، يقوم النظام بتفكيك المحتوى المرشح المقدم من العميل إلى بيانات قابلة للتحقق، ثم يتم توزيع هذه البيانات على العقد للتحقق منها. تحدد العقد صلاحية البيانات وتجمع النتائج للتوصل إلى إجماع. أخيرًا، يتم إعادة هذه النتائج والإجماع إلى العميل. لحماية خصوصية العميل، يتم تحويل المحتوى المرشح إلى بيانات، ويتم توزيعه بطريقة تجزئة عشوائية على العقد المختلفة، لمنع تسرب المعلومات أثناء عملية التحقق.

يشارك مشغلو العقد في تشغيل الشبكة من خلال تشغيل نموذج التحقق، ومعالجة التصريحات وتقديم نتائج التحقق. تأتي عائداتهم من القيمة التي يخلقونها للعملاء، أي تقليل معدل الأخطاء في الذكاء الاصطناعي. في مجالات مثل الطب والقانون والطيران والتمويل، يمكن أن يؤدي تقليل معدل الأخطاء في الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق قيمة هائلة، لذلك يكون العملاء مستعدين لدفع ثمن ذلك. في الوقت نفسه، لمنع مشغلي العقد من التلاعب، سيتعرض النظام لعقوبات على العقد التي تنحرف باستمرار عن الإجماع، مما يضمن نزاهة عملية التحقق.

بشكل عام، توفر Mira فكرة جديدة لتحقيق موثوقية الذكاء الاصطناعي. من خلال بناء شبكة تحقق من الإجماع اللامركزية على أساس نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، تهدف Mira إلى تقديم خدمات ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية للعملاء، وتقليل التحيز والخداع في الذكاء الاصطناعي، وتلبية احتياجات العملاء من حيث الدقة العالية ومعدل الدقة. من المتوقع أن تدفع هذه الابتكار التطور العميق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهم بشكل كبير في بناء نظام بيئي موثوق للذكاء الاصطناعي.

حالياً، قامت ميرا بإقامة شراكات مع العديد من أطر الوكلاء الذكية المعروفة. مع إطلاق شبكة ميرا العامة للاختبار، يمكن للمستخدمين تجربة مخرجات الذكاء الاصطناعي الموثوقة من خلال كلوك (وهو تطبيق محادثة قائم على LLM من ميرا) ولديهم الفرصة لكسب نقاط ميرا. يوفر هذا للمستخدمين فرصة مقارنة واضحة للاختلافات في مخرجات الذكاء الاصطناعي قبل وبعد التحقق، مما يساعد على فهم قيمة شبكة ميرا بشكل أفضل.