AI的信任之路：Mira網路如何解決AI偏見和幻覺問題

近期，一個名爲Mira的公共測試網引起了業界的關注。該網路旨在爲AI構建信任層，這讓我們不禁思考：爲什麼AI需要被信任？Mira又是如何解決這個問題的？

在討論AI時，人們往往更多地關注其強大的能力。然而，一個有趣且常被忽視的問題是AI存在的"幻覺"或偏見。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"瞎編"，一本正經地胡說八道。例如，如果你問AI爲什麼月亮是粉色的，它可能會給出一系列看似合理但實際上毫無根據的解釋。

AI之所以存在"幻覺"或偏見，與當前的一些AI技術路徑有關。生成式AI通常通過預測"最可能"的內容來實現連貫和合理性，但這種方法難以驗證真僞。另外，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帶來AI幻覺的可能性。對於普通知識或娛樂內容，這種帶有偏見或幻覺的輸出可能暫時不會造成直接後果。但如果發生在醫療、法律、航空、金融等要求高度嚴謹的領域，就可能產生重大影響。因此，解決AI幻覺和偏見成爲了AI演化過程中的核心問題之一。

針對這一問題，業界已經提出了多種解決方案。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，通過人工標注和人類監督來糾正模型的錯誤。

Mira項目的目標是構建AI的信任層，減少AI偏見和幻覺，提升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，借助多個AI模型的共識來驗證AI輸出的可靠性。更重要的是，Mira採用了去中心化的共識驗證方式。

Mira網路的關鍵在於去中心化的共識驗證。它利用了加密領域的專長，同時結合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採用了加密經濟激勵和懲罰機制。不同的AI模型和分散的節點運營商共同參與，以保證驗證結果的可靠性。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制三個部分，以實現驗證的可靠性。其中，內容轉換是一個重要環節。Mira網路首先將候選內容分解成不同的可驗證聲明，確保模型能在相同背景下理解內容。這些聲明然後被系統分發給節點進行驗證，以確定其有效性，並匯總結果達成共識。最後，這些結果和共識會返回給客戶。爲了保護客戶隱私，候選內容會被轉換分解爲聲明對，並以隨機分片的方式分發給不同節點，防止驗證過程中產生信息泄漏。

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。他們之所以願意參與驗證，是因爲可以獲得收益。這些收益來自爲客戶創造的價值。Mira網路的目標是降低AI的錯誤率（幻覺和偏見），一旦實現這個目標，就能在醫療、法律、航空、金融等領域產生巨大價值。因此，客戶願意爲此付費。當然，付費的可持續性和規模取決於Mira網路能否持續爲客戶帶來價值。爲了防止節點隨機響應的投機行爲，持續偏離共識的節點會被扣減質押代幣。總的來說，Mira通過經濟機制的博弈來確保節點運營商誠實參與驗證。

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，滿足客戶對更高準確度和精確率的需求。同時，在爲客戶提供價值的基礎上，也爲Mira網路的參與者帶來收益。簡而言之，Mira致力於構建AI的信任層，這將推動AI應用的深入發展。

目前，已有一些知名的AI agent框架與Mira展開合作。隨着Mira公共測試網的推出，用戶可以通過Klok（一個基於Mira的LLM聊天應用）參與測試。使用Klok應用不僅可以體驗經過驗證的AI輸出，還可以賺取Mira積分。雖然這些積分的未來用途尚未公布，但無疑爲用戶參與提供了額外的動力。