# Miraネットワーク：AIの信頼層を構築する最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式に立ち上げられ、業界内でAIの信頼性問題についての広範な議論が巻き起こっています。Miraネットワークの核心的な目標は、AIの信頼層を構築し、現在のAIシステムが直面している「幻覚」と偏見の問題を解決することです。では、なぜAIは信頼される必要があるのでしょうか？Miraはこの複雑な問題にどのように取り組んでいるのでしょうか？AIについて議論する際、人々はその強力な能力により多くの関心を持つことが多い。しかし、無視できない事実は、AIには"幻覚"や偏見の問題が存在するということだ。AIの"幻覚"とは、簡単に言えば、AIが時々"情報を捏造"し、実際には存在しない現象を合理的に説明することがあるということだ。例えば、"月はなぜピンク色なのか"という現実に合わない質問をされたとき、AIは一見合理的に見えるが、実際には根拠のない一連の説明をするかもしれない。AIが"幻覚"や偏見を示す理由は、現在のAI技術の道筋と密接に関連しています。生成的AIは通常、"最も可能性の高い"内容を予測することによって、一貫性と合理性のある出力を実現しますが、この方法では出力の真実性を保証することが難しいです。さらに、AIのトレーニングデータ自体には誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これがAIの出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIは事実そのものよりも、人間の言語パターンを学習していると言えます。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動モデルは、AIが「幻覚」を生成することをほぼ避けられない原因となります。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツの分野では、この問題は一時的に深刻な結果をもたらさない可能性がありますが、医療、法律、航空、金融など高度な厳密さが求められる分野では、AIの偏見や幻覚が重大な問題を引き起こす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見の問題を解決することは、AIの発展過程における核心的な課題となっています。Miraプロジェクトは、この問題に対するソリューションとして提案されました。AIの信頼層を構築することで、AIの偏見や幻覚を減らし、AIの信頼性を向上させることを目指しています。Miraの核心的な考え方は、複数のAIモデルの合意を利用してAIの出力を検証することです。具体的には、Miraは検証ネットワークであり、複数のAIモデルの合意を通じてAIの出力の信頼性を検証します。さらに重要なことに、Miraは分散型の合意検証メカニズムを採用しており、これは暗号分野の専門知識です。集団検証モデルを通じて、Miraは単一のモデルが引き起こす可能性のある偏見や幻覚を効果的に減少させることができます。検証アーキテクチャに関して、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立して検証可能な声明に変換することをサポートしています。ノードオペレーターはこれらの声明の検証プロセスに参加し、ノードオペレーターの誠実な行動を確保するために、Miraは暗号経済的インセンティブと罰則メカニズムを導入しています。Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、合意メカニズムの3つの主要な部分で構成されています。まず、システムは顧客が提出した候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、これらの声明はノードに配布されて検証されます。ノードは声明の有効性を判断し、結果を集約して合意に達します。最後に、これらの結果と合意は顧客に返されます。顧客のプライバシーを保護するために、候補コンテンツは声明ペアに変換され、ランダムなシャーディング方式で異なるノードに配布され、検証プロセス中の情報漏えいを防ぎます。ノードオペレーターは、バリデーターモデルを実行し、声明を処理し、検証結果を提出することでネットワークの運営に参加します。彼らの収益は、AIの誤り率を低下させることによって顧客に創出される価値に由来します。医療、法律、航空、金融などの分野では、AIの誤り率を低下させることが巨大な価値を生むため、顧客はそれに対して支払う意欲があります。同時に、ノードオペレーターが不正を行うのを防ぐために、システムは継続的にコンセンサスから逸脱するノードに対して罰を与え、検証プロセスの誠実さを確保します。全体的に見て、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築することで、Miraは顧客のAIサービスに対してより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客の高い精度と精確性の要求に応えようとしています。この革新は、AIアプリケーションのさらなる発展を促進し、信頼できるAIエコシステムの構築に重要な貢献をすることが期待されています。現在、Miraは複数の有名なAIエージェントフレームワークと提携しています。Miraのパブリックテストネットの導入に伴い、ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じて検証されたAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。これは、ユーザーに検証前後のAI出力の違いを直感的に比較する機会を提供し、Miraネットワークの価値をより良く理解するのに役立ちます。
Miraネットワーク：AIの信頼レイヤーを構築し、幻覚と偏見のリスクをドロップする
Miraネットワーク：AIの信頼層を構築する
最近、Miraネットワークのパブリックテストネットが正式に立ち上げられ、業界内でAIの信頼性問題についての広範な議論が巻き起こっています。Miraネットワークの核心的な目標は、AIの信頼層を構築し、現在のAIシステムが直面している「幻覚」と偏見の問題を解決することです。では、なぜAIは信頼される必要があるのでしょうか？Miraはこの複雑な問題にどのように取り組んでいるのでしょうか？
AIについて議論する際、人々はその強力な能力により多くの関心を持つことが多い。しかし、無視できない事実は、AIには"幻覚"や偏見の問題が存在するということだ。AIの"幻覚"とは、簡単に言えば、AIが時々"情報を捏造"し、実際には存在しない現象を合理的に説明することがあるということだ。例えば、"月はなぜピンク色なのか"という現実に合わない質問をされたとき、AIは一見合理的に見えるが、実際には根拠のない一連の説明をするかもしれない。
AIが"幻覚"や偏見を示す理由は、現在のAI技術の道筋と密接に関連しています。生成的AIは通常、"最も可能性の高い"内容を予測することによって、一貫性と合理性のある出力を実現しますが、この方法では出力の真実性を保証することが難しいです。さらに、AIのトレーニングデータ自体には誤りや偏見、さらには虚構の内容が含まれている可能性があり、これがAIの出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIは事実そのものよりも、人間の言語パターンを学習していると言えます。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動モデルは、AIが「幻覚」を生成することをほぼ避けられない原因となります。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツの分野では、この問題は一時的に深刻な結果をもたらさない可能性がありますが、医療、法律、航空、金融など高度な厳密さが求められる分野では、AIの偏見や幻覚が重大な問題を引き起こす可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見の問題を解決することは、AIの発展過程における核心的な課題となっています。
Miraプロジェクトは、この問題に対するソリューションとして提案されました。AIの信頼層を構築することで、AIの偏見や幻覚を減らし、AIの信頼性を向上させることを目指しています。Miraの核心的な考え方は、複数のAIモデルの合意を利用してAIの出力を検証することです。
具体的には、Miraは検証ネットワークであり、複数のAIモデルの合意を通じてAIの出力の信頼性を検証します。さらに重要なことに、Miraは分散型の合意検証メカニズムを採用しており、これは暗号分野の専門知識です。集団検証モデルを通じて、Miraは単一のモデルが引き起こす可能性のある偏見や幻覚を効果的に減少させることができます。
検証アーキテクチャに関して、Miraプロトコルは複雑なコンテンツを独立して検証可能な声明に変換することをサポートしています。ノードオペレーターはこれらの声明の検証プロセスに参加し、ノードオペレーターの誠実な行動を確保するために、Miraは暗号経済的インセンティブと罰則メカニズムを導入しています。
Miraのネットワークアーキテクチャは、コンテンツ変換、分散検証、合意メカニズムの3つの主要な部分で構成されています。まず、システムは顧客が提出した候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、これらの声明はノードに配布されて検証されます。ノードは声明の有効性を判断し、結果を集約して合意に達します。最後に、これらの結果と合意は顧客に返されます。顧客のプライバシーを保護するために、候補コンテンツは声明ペアに変換され、ランダムなシャーディング方式で異なるノードに配布され、検証プロセス中の情報漏えいを防ぎます。
ノードオペレーターは、バリデーターモデルを実行し、声明を処理し、検証結果を提出することでネットワークの運営に参加します。彼らの収益は、AIの誤り率を低下させることによって顧客に創出される価値に由来します。医療、法律、航空、金融などの分野では、AIの誤り率を低下させることが巨大な価値を生むため、顧客はそれに対して支払う意欲があります。同時に、ノードオペレーターが不正を行うのを防ぐために、システムは継続的にコンセンサスから逸脱するノードに対して罰を与え、検証プロセスの誠実さを確保します。
全体的に見て、MiraはAIの信頼性を実現するための新しい解決策を提供しています。複数のAIモデルに基づいて分散型コンセンサス検証ネットワークを構築することで、Miraは顧客のAIサービスに対してより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客の高い精度と精確性の要求に応えようとしています。この革新は、AIアプリケーションのさらなる発展を促進し、信頼できるAIエコシステムの構築に重要な貢献をすることが期待されています。
現在、Miraは複数の有名なAIエージェントフレームワークと提携しています。Miraのパブリックテストネットの導入に伴い、ユーザーはKlok（Miraに基づくLLMチャットアプリ）を通じて検証されたAI出力を体験し、Miraポイントを獲得する機会があります。これは、ユーザーに検証前後のAI出力の違いを直感的に比較する機会を提供し、Miraネットワークの価値をより良く理解するのに役立ちます。