هلوسات الذكاء الاصطناعي ليست خطأ – إنها مشكلة في آلية التحقق من الصحة

إحدى أكبر المشكلات الحالية في الذكاء الاصطناعي هي هلوسات الذكاء الاصطناعي – ظاهرة توليد نماذج الذكاء الاصطناعي لمعلومات مغلوطة ولكنها تُعرض وكأنها حقائق. يعتقد الكثيرون أن هذه مجرد أخطاء تقنية في النموذج، لكن الواقع أعمق: فهي مشكلة تتعلق بالإدارة وآلية التحقق من المعلومات. معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية تعمل بنموذج مركزي. يجب على المستخدمين أن يثقوا تمامًا في النتائج التي ينتجها نموذج واحد فقط. وعندما يخطئ هذا النموذج، لا توجد نظام شفاف يمكن من خلاله فحص أو التحقق من المعلومات مرة أخرى. هذا هو الهدف الذي يسعى @mira_network إلى تغييره. كيفية حل Mira Network للمشكلة بدلاً من السماح للذكاء الاصطناعي بإعطاء إجابة كاملة لا يمكن التحقق منها، تقوم شبكة Mira بتقسيم مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى “ادعاءات” – عبارات يمكن فحصها. العملية الأساسية تتضمن: الذكاء الاصطناعي يُنتج النتائجيتم تقسيم النتائج إلى عدة عبارات محددةشبكة من المدققين غير مركزية تتحقق من كل عبارةيتم تسجيل النتائج الموثقة على البلوكتشين وبهذه الطريقة، لا تعتمد كل معلومة على نموذج ذكاء اصطناعي واحد فقط، بل يتم تأكيدها من خلال توافق العديد من الأطراف داخل الشبكة. الثقة تُبنى على التوافق الجوهر في هذا النموذج هو: لم تعد الثقة تعتمد على نظام ذكاء اصطناعي مركزي. بدلاً من ذلك، تُبنى الثقة على: شفافية البلوكتشينآلية التحقق غير المركزيةتوافق العديد من المدققين المستقلين هذه المقاربة تشبه إلى حد كبير طريقة حل البلوكتشين لمشكلة الثقة في المجال المالي: بدلاً من الاعتماد على وسيط، يعتمد النظام على آلية التوافق في الشبكة. مغزى ذلك للمستقبل في الذكاء الاصطناعي إذا استمر استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مهمة مثل: الماليةالطبالقانونالإعلام فإن موثوقية المعلومات ستصبح عنصرًا حيويًا. نماذج مثل Mira Network تفتح آفاقًا جديدة: الذكاء الاصطناعي + البلوكتشين + التحقق اللامركزي. في هذا النموذج، يظل الذكاء الاصطناعي يخلق المعرفة، لكن الحقيقة ستُؤكد بواسطة الشبكة – وليس بواسطة نموذج واحد فقط. بعبارة أخرى، مستقبل الذكاء الاصطناعي قد لا يكون فقط ذكاءً أكثر، بل سيكون أيضًا قابلًا للتحقق. #Mira $MIRA {spot}(MIRAUSDT)