AI'nin Güven Yolu: Mira Ağı, AI Ön yargı ve Yanılgı Sorunlarını Nasıl Çözüyor

Son zamanlarda, Mira adında bir kamu test ağı sektörde dikkatleri üzerine çekti. Bu ağ, AI için bir güven katmanı oluşturmayı amaçlıyor. Bu da bizi düşündürüyor: Neden AI'ya güvenilmesi gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözüyor?

AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanıyor. Ancak, ilginç ve sıklıkla göz ardı edilen bir sorun, AI'nın var olan "hayalleri" veya önyargılarıdır. AI'nın "hayalleri" dediğimiz şey, basitçe, AI'nın bazen "saçmalaması" ve ciddi bir şekilde saçmalaması anlamına gelir. Örneğin, AI'ya neden ayın pembe olduğunu sorarsanız, mantıklı gibi görünen ama aslında hiçbir temeli olmayan bir dizi cevap verebilir.

AI'nin "hayal" veya önyargı yaşamasının bazı mevcut AI teknolojik yollarıyla ilgili olduğu anlaşılmaktadır. Üretken AI genellikle "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlamakta, ancak bu yöntem doğruluğu doğrulamakta zorluk çekmektedir. Ayrıca, eğitim verileri kendisi hatalar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir; bunlar AI'nın çıktı kalitesini etkileyebilir. Başka bir deyişle, AI insan dil kalıplarını öğrenmektedir, gerçeği değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, neredeyse kaçınılmaz olarak yapay zeka yanılsamalarının olasılığını beraberinde getiriyor. Genel bilgi veya eğlence içeriği için, bu önyargılı veya yanıltıcı çıktılar geçici olarak doğrudan sonuçlar doğurmayabilir. Ancak, sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda gerçekleşirse, önemli etkiler yaratabilir. Bu nedenle, yapay zeka yanılsamalarını ve önyargıları çözmek, yapay zekanın evrim sürecindeki temel sorunlardan biri haline geldi.

Bu soruna yönelik olarak, endüstride çeşitli çözümler önerilmiştir. Bazıları, AI'yi gerçek zamanlı veritabanlarıyla birleştirerek doğrulanmış gerçekleri öncelikli olarak çıkarmak için arama güçlendirilmiş üretim teknolojisi kullanmaktadır. Bazıları, modelin hatalarını düzeltmek için insan geri bildirimi ve insan denetimi ile insan etiketlemesini devreye almaktadır.

Mira projesinin hedefi, AI'nın güven katmanını inşa etmek, AI önyargılarını ve yanılsamaları azaltmak, AI'nın güvenilirliğini artırmaktır. Peki, Mira bu hedefe nasıl ulaşmayı planlıyor?

Mira'nın temel ilkesi, birden fazla AI modelinin mutabakatı aracılığıyla AI çıktısını doğrulamaktır. Temelde, birden fazla AI modelinin mutabakatını kullanarak AI çıktısının güvenilirliğini doğrulayan bir doğrulama ağıdır. Dahası, Mira merkeziyetsiz bir mutabakat doğrulama yöntemi benimsemektedir.

Mira ağının anahtarı, merkeziyetsiz konsensüs doğrulamasındadır. Kripto alanındaki uzmanlıktan yararlanırken, çoklu model iş birliğinin avantajlarını birleştirerek, toplu doğrulama modeli ile önyargı ve yanılsamayı azaltır.

Doğrulama mimarisi açısından, Mira protokolü karmaşık içeriklerin bağımsız olarak doğrulanabilir ifadelere dönüştürülmesini destekler. Bu ifadelerin doğrulanmasında düğüm operatörlerinin katılımı gerekmektedir. Düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için, Mira şifreleme ekonomik teşvikleri ve ceza mekanizmaları kullanmaktadır. Farklı AI modelleri ve dağılmış düğüm operatörleri birlikte çalışarak doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamaktadır.

Mira'nın ağ mimarisi, doğrulamanın güvenilirliğini sağlamak için içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizması olmak üzere üç bölümden oluşmaktadır. Burada, içerik dönüşümü önemli bir aşamadır. Mira ağı, öncelikle aday içeriği farklı doğrulanabilir ifadelere ayırarak, modelin içeriği aynı bağlamda anlamasını sağlamaktadır. Bu ifadeler daha sonra sistem tarafından doğrulama için düğümlere dağıtılır, geçerlilikleri belirlenir ve sonuçlar konsensüs sağlamak için bir araya getirilir. Son olarak, bu sonuçlar ve konsensüs müşteriye geri döner. Müşteri gizliliğini korumak için, aday içerik, ifade çiftlerine dönüştürülerek ve rastgele parçalar halinde farklı düğümlere dağıtılarak doğrulama sürecinde bilgi sızıntısını önlemek amacıyla yapılır.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modeli çalıştırmak, beyanları işlemek ve doğrulama sonuçlarını sunmaktan sorumludur. Doğrulamaya katılma istekleri, kazanç elde etme fırsatından kaynaklanmaktadır. Bu kazançlar, müşteriler için yaratılan değerden gelmektedir. Mira ağı, AI'nın hata oranını (halüsinasyon ve önyargı) azaltmayı hedeflemektedir; bu hedef gerçekleştirildiğinde, sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi alanlarda büyük değer yaratılacaktır. Bu nedenle, müşteriler bunun için ödeme yapmaya istekli olacaktır. Elbette, ödeme sürdürülebilirliği ve ölçeği, Mira ağının müşterilere sürekli değer sunup sunamayacağına bağlıdır. Düğümün rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümler, stake token'larından kesinti yapılacaktır. Genel olarak, Mira, ekonomik mekanizmaların oyunuyla düğüm operatörlerinin dürüst bir şekilde doğrulamaya katılmalarını sağlamaktadır.

Mira, AI'nin güvenilirliğini sağlamak için yeni bir çözüm yaklaşımı sunuyor. Çoklu AI modelleri temelinde, merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik kazandırıyor, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltıyor ve müşterilerin daha yüksek doğruluk ve kesinlik taleplerini karşılıyor. Aynı zamanda, müşterilere değer sunarken, Mira ağına katılanlara da kazanç sağlıyor. Kısacası, Mira, AI'nin güven katmanını inşa etmeye kararlıdır ve bu, AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik edecektir.

Şu anda, bazı tanınmış AI ajan çerçeveleri Mira ile iş birliği yapmıştır. Mira'nın kamu test ağının lansmanı ile birlikte, kullanıcılar Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) aracılığıyla teste katılabilirler. Klok uygulamasını kullanmak, yalnızca doğrulanmış AI çıktılarının deneyimlenmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda Mira puanları kazanma imkanı da sunar. Bu puanların gelecekteki kullanım şekli henüz açıklanmamış olsa da, şüphesiz kullanıcıların katılımı için ek bir motivasyon sağlamaktadır.