Mira Ağı: AI İçin Güven Katmanı Oluşturma

Son günlerde, Mira ağının kamu test ağı resmi olarak çevrimiçi oldu ve sektörde AI güvenilirliği sorunları üzerine geniş bir tartışma başlattı. Mira ağının temel hedefi, AI'nın güven katmanını inşa etmek ve mevcut AI sistemlerinin karşılaştığı "halüsinasyon" ve önyargı sorunlarını çözmektir. Peki, AI neden güvenilir olmalıdır? Mira bu karmaşık sorunu çözmeye nasıl yaklaşıyor?

AI tartışıldığında, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak göz ardı edilmemesi gereken bir gerçek, AI'nın "hayal" veya önyargı sorunlarının varlığıdır. AI'nın "hayali" dediğimizde, basitçe AI'nın bazen "uydurma" bilgiler üretebildiği ve gerçekte var olmayan bazı olguları mantıklı bir şekilde açıklayabildiği anlamına gelir. Örneğin, "Ay neden pembe?" gibi gerçeklerle çelişen bir soruya yanıt verirken, AI mantıklı görünen ancak gerçekte hiçbir temeli olmayan bir dizi açıklama sunabilir.

AI'nın "halüsinasyon" veya önyargı oluşturma nedenleri, mevcut AI teknolojisi yoluyla yakından ilişkilidir. Üretken AI genellikle tutarlı ve mantıklı çıktılar sağlamak için "en olası" içeriği tahmin ederek çalışır, ancak bu yaklaşım çıktının gerçekliğini garanti etmekte zorluk yaşar. Ayrıca, AI'nın eğitim verileri kendisi hata, önyargı veya hatta uydurma içerik içerebilir; bunlar, AI'nın çıktı kalitesini etkileyebilir. Denilebilir ki, AI daha çok insanın dil kalıplarını öğrenmektedir, gerçeğin kendisini değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı modeller, AI'nın "halüsinasyon" üretmesini neredeyse kaçınılmaz hale getiriyor. Genel bilgi veya eğlence içeriği alanlarında bu tür bir sorun geçici olarak ciddi sonuçlar doğurmayabilir, ancak tıp, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek düzeyde titizlik gerektiren alanlarda AI'nın önyargıları ve halüsinasyonları önemli sorunlara yol açabilir. Bu nedenle, AI'nın halüsinasyon ve önyargı sorunlarını çözmek, AI gelişim sürecinde merkezi bir zorluk haline gelmiştir.

Mira projesi, bu soruna yönelik bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. AI'nin önyargılarını ve yanılsamalarını azaltarak AI'nin güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Mira'nın temel fikri, birden fazla AI modelinin uzlaşmasını kullanarak AI'nin çıktısını doğrulamaktır.

Özellikle, Mira, çok sayıda AI modelinin mutabakatı aracılığıyla AI çıktılarının güvenilirliğini doğrulayan bir doğrulama ağıdır. Daha da önemlisi, Mira, kripto alanının uzmanlık alanı olan merkeziyetsiz bir mutabakat doğrulama mekanizması kullanmaktadır. Toplu doğrulama modeli sayesinde, Mira, tekil bir modelin üretebileceği önyargı ve yanılsamaları etkili bir şekilde azaltabilmektedir.

Mira protokolü, doğrulama mimarisi açısından karmaşık içeriklerin bağımsız olarak doğrulanabilir beyanlara dönüştürülmesini destekler. Düğüm işletmecileri, bu beyanların doğrulama sürecine katılırken, düğüm işletmecilerinin dürüst davranışlarını sağlamak için Mira, kripto ekonomik teşvikler ve ceza mekanizmaları getirmiştir.

Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtılmış doğrulama ve konsensüs mekanizması olmak üzere üç ana bölümden oluşmaktadır. İlk olarak, sistem, müşterilerin gönderdiği aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır ve bu beyanlar daha sonra doğrulama için düğümlere dağıtılır. Düğümler, beyanların geçerliliğini belirler ve sonuçları konsensüs sağlamak için toplar. Son olarak, bu sonuçlar ve konsensüs müşteriye geri döner. Müşteri gizliliğini korumak için, aday içerik beyan çiftlerine dönüştürülür ve farklı düğümlere rastgele parçalar halinde dağıtılır, böylece doğrulama sürecinde bilgi sızmasının önüne geçilir.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak ağın işleyişine katılırlar. Kazançları, AI'nın hata oranını düşürmek gibi müşterilere sağladıkları değerden gelir. Sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi alanlarda AI hata oranını düşürmek büyük bir değer yaratabilir, bu nedenle müşteriler bunun için ödeme yapmaya istekli olurlar. Aynı zamanda, düğüm operatörlerinin fırsatçılık yapmasını önlemek için sistem, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümleri cezalandırarak doğrulama sürecinin dürüstlüğünü sağlar.

Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir çözüm yaklaşımı sunmaktadır. Birden fazla AI modelinin temelinde merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, Mira, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik sağlamayı, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmayı, ve müşterilerin yüksek doğruluk ve hassasiyet taleplerini karşılamayı amaçlamaktadır. Bu yenilik, AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik etme ve güvenilir bir AI ekosisteminin inşasına önemli bir katkı sağlama potansiyeline sahiptir.

Şu anda, Mira, birçok tanınmış AI ajansı çerçevesi ile işbirliği kurmuştur. Mira'nın kamu test ağının lansmanı ile kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktısını deneyimlemek için Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) aracılığıyla Mira puanları kazanma fırsatına sahip olacaklar. Bu, kullanıcılara doğrulama öncesi ve sonrası AI çıktıları arasındaki farkları karşılaştırma imkanı sunarak, Mira ağının değerini daha iyi anlamalarına yardımcı olacaktır.