# AIの信頼の道：MiraネットワークはどのようにAIの偏見と幻覚の問題を解決するか最近、「Mira」と呼ばれる公共テストネットワークが業界の注目を集めています。このネットワークはAIのための信頼層を構築することを目的としており、私たちは考えずにはいられません：なぜAIは信頼される必要があるのか？Miraはこの問題をどのように解決しているのでしょうか？AIについて議論する際、人々はその強力な能力にもっと注目することが多い。しかし、興味深くかつ見落とされがちな問題は、AIに存在する「幻覚」や偏見である。AIの「幻覚」とは、簡単に言うと、AIが時々「でたらめ」を言ってしまうことである。例えば、AIに月がなぜピンク色なのか尋ねると、一見合理的に思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"や偏見を持つ理由は、現在のいくつかのAI技術の道筋に関係しています。生成型AIは通常、"最も可能性の高い"コンテンツを予測することで一貫性と合理性を実現しますが、この方法は真偽を検証するのが難しいです。また、トレーニングデータ自体に誤りや偏見、さらには虚偽の内容が含まれている可能性があり、これらはAIの出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIは事実そのものではなく、人間の言語パターンを学習しているのです。現在の確率生成メカニズムとデータ駆動モデルは、AIの幻覚の可能性をほぼ避けられないものにしています。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツにおいては、このような偏見や幻覚を伴う出力は、当面直接的な結果をもたらさないかもしれません。しかし、医療、法律、航空、金融などの高い厳密さが要求される分野で発生した場合、重大な影響を与える可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの進化過程における核心的な問題の一つとなっています。この問題に対して、業界ではさまざまな解決策が提案されています。中には、検索強化生成技術を採用し、AIとリアルタイムデータベースを組み合わせて、検証済みの事実を優先的に出力するものもあります。また、人間のフィードバックを取り入れ、人工的なラベリングや人間の監視を通じてモデルのエラーを修正する方法もあります。Miraプロジェクトの目標は、AIの信頼レイヤーを構築し、AIの偏見や幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることです。それでは、Miraはどのようにこの目標を達成するのでしょうか？Miraのコア理念は、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAI出力を検証することです。これは本質的に、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAI出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。さらに重要なのは、Miraが分散型のコンセンサス検証方式を採用していることです。Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあります。これは、暗号分野の専門知識を利用し、多モデル協調の利点を組み合わせ、集合的検証モデルを通じて偏見と幻想を減少させることによって実現されます。検証アーキテクチャにおいて、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。これらの声明は、ノードオペレーターの参加による検証を必要とします。ノードオペレーターの誠実さを確保するために、Miraは暗号経済的なインセンティブと罰則メカニズムを採用しています。異なるAIモデルと分散型ノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を保証します。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つの部分で構成されており、検証の信頼性を実現しています。その中で、コンテンツ変換は重要なプロセスです。Miraネットワークはまず、候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、モデルが同じ背景のもとでコンテンツを理解できるようにします。これらの声明はシステムによってノードに配布され、妥当性を確認するために検証され、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の対に変換分解され、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洩を防ぎます。ノードオペレーターは、バリデータモデルを運営し、声明を処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らが検証に参加する意欲があるのは、利益を得ることができるからです。これらの利益は、顧客のために創造された価値から得られます。Miraネットワークの目標は、AIのエラー率（幻覚と偏見）を低下させることであり、この目標が達成されれば、医療、法律、航空、金融などの分野で巨大な価値を生み出すことができます。したがって、顧客はそのために支払う意欲があります。もちろん、支払いの持続可能性と規模は、Miraネットワークが顧客に持続的な価値を提供できるかどうかに依存しています。ノードがランダムに応答する投機的行動を防ぐために、コンセンサスから持続的に逸脱するノードは、ステーキングトークンが減少します。全体として、Miraは経済的メカニズムのゲームを通じて、ノードオペレーターが誠実に検証に参加することを確保しています。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ます。複数のAIモデルを基に、分散型のコンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客のより高い精度と正確性のニーズを満たします。同時に、顧客に価値を提供する基盤の上で、Miraネットワークの参加者にも利益をもたらします。簡単に言えば、MiraはAIの信頼層を構築することに専念しており、これがAIアプリケーションの深化を促進します。現在、いくつかの有名なAIエージェントフレームワークがMira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）を通じてテストに参加できます。Klokアプリを使用することで、検証済みのAI出力を体験できるだけでなく、Miraポイントを獲得することもできます。これらのポイントの将来的な用途はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加を促す追加の動機を提供しています。
Miraネットワーク：多モデルコンセンサス検証がAIの偏見と幻覚の問題を解決します
AIの信頼の道：MiraネットワークはどのようにAIの偏見と幻覚の問題を解決するか
最近、「Mira」と呼ばれる公共テストネットワークが業界の注目を集めています。このネットワークはAIのための信頼層を構築することを目的としており、私たちは考えずにはいられません：なぜAIは信頼される必要があるのか？Miraはこの問題をどのように解決しているのでしょうか？
AIについて議論する際、人々はその強力な能力にもっと注目することが多い。しかし、興味深くかつ見落とされがちな問題は、AIに存在する「幻覚」や偏見である。AIの「幻覚」とは、簡単に言うと、AIが時々「でたらめ」を言ってしまうことである。例えば、AIに月がなぜピンク色なのか尋ねると、一見合理的に思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"や偏見を持つ理由は、現在のいくつかのAI技術の道筋に関係しています。生成型AIは通常、"最も可能性の高い"コンテンツを予測することで一貫性と合理性を実現しますが、この方法は真偽を検証するのが難しいです。また、トレーニングデータ自体に誤りや偏見、さらには虚偽の内容が含まれている可能性があり、これらはAIの出力品質に影響を与えます。言い換えれば、AIは事実そのものではなく、人間の言語パターンを学習しているのです。
現在の確率生成メカニズムとデータ駆動モデルは、AIの幻覚の可能性をほぼ避けられないものにしています。一般的な知識やエンターテインメントコンテンツにおいては、このような偏見や幻覚を伴う出力は、当面直接的な結果をもたらさないかもしれません。しかし、医療、法律、航空、金融などの高い厳密さが要求される分野で発生した場合、重大な影響を与える可能性があります。したがって、AIの幻覚と偏見を解決することは、AIの進化過程における核心的な問題の一つとなっています。
この問題に対して、業界ではさまざまな解決策が提案されています。中には、検索強化生成技術を採用し、AIとリアルタイムデータベースを組み合わせて、検証済みの事実を優先的に出力するものもあります。また、人間のフィードバックを取り入れ、人工的なラベリングや人間の監視を通じてモデルのエラーを修正する方法もあります。
Miraプロジェクトの目標は、AIの信頼レイヤーを構築し、AIの偏見や幻覚を減少させ、AIの信頼性を向上させることです。それでは、Miraはどのようにこの目標を達成するのでしょうか？
Miraのコア理念は、複数のAIモデルのコンセンサスを通じてAI出力を検証することです。これは本質的に、複数のAIモデルのコンセンサスを利用してAI出力の信頼性を検証する検証ネットワークです。さらに重要なのは、Miraが分散型のコンセンサス検証方式を採用していることです。
Miraネットワークの鍵は、分散型のコンセンサス検証にあります。これは、暗号分野の専門知識を利用し、多モデル協調の利点を組み合わせ、集合的検証モデルを通じて偏見と幻想を減少させることによって実現されます。
検証アーキテクチャにおいて、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。これらの声明は、ノードオペレーターの参加による検証を必要とします。ノードオペレーターの誠実さを確保するために、Miraは暗号経済的なインセンティブと罰則メカニズムを採用しています。異なるAIモデルと分散型ノードオペレーターが共同で参加し、検証結果の信頼性を保証します。
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つの部分で構成されており、検証の信頼性を実現しています。その中で、コンテンツ変換は重要なプロセスです。Miraネットワークはまず、候補コンテンツを異なる検証可能な声明に分解し、モデルが同じ背景のもとでコンテンツを理解できるようにします。これらの声明はシステムによってノードに配布され、妥当性を確認するために検証され、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の対に変換分解され、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洩を防ぎます。
ノードオペレーターは、バリデータモデルを運営し、声明を処理し、検証結果を提出する責任があります。彼らが検証に参加する意欲があるのは、利益を得ることができるからです。これらの利益は、顧客のために創造された価値から得られます。Miraネットワークの目標は、AIのエラー率（幻覚と偏見）を低下させることであり、この目標が達成されれば、医療、法律、航空、金融などの分野で巨大な価値を生み出すことができます。したがって、顧客はそのために支払う意欲があります。もちろん、支払いの持続可能性と規模は、Miraネットワークが顧客に持続的な価値を提供できるかどうかに依存しています。ノードがランダムに応答する投機的行動を防ぐために、コンセンサスから持続的に逸脱するノードは、ステーキングトークンが減少します。全体として、Miraは経済的メカニズムのゲームを通じて、ノードオペレーターが誠実に検証に参加することを確保しています。
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ます。複数のAIモデルを基に、分散型のコンセンサス検証ネットワークを構築し、顧客のAIサービスにより高い信頼性をもたらし、AIの偏見や幻覚を低減し、顧客のより高い精度と正確性のニーズを満たします。同時に、顧客に価値を提供する基盤の上で、Miraネットワークの参加者にも利益をもたらします。簡単に言えば、MiraはAIの信頼層を構築することに専念しており、これがAIアプリケーションの深化を促進します。
現在、いくつかの有名なAIエージェントフレームワークがMira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）を通じてテストに参加できます。Klokアプリを使用することで、検証済みのAI出力を体験できるだけでなく、Miraポイントを獲得することもできます。これらのポイントの将来的な用途はまだ発表されていませんが、間違いなくユーザーの参加を促す追加の動機を提供しています。