AI的信任层：Mira网络如何解决AI偏见和幻觉问题

近日，一个名为Mira的公共测试网络正式推出，其目标是为AI构建一个可信任的基础层。这引发了我们思考：为什么AI需要被信任？Mira又是如何解决这个问题的？

在讨论AI时，人们往往更关注其强大的能力。然而，一个有趣且值得关注的问题是AI存在的"幻觉"或偏见。所谓AI的"幻觉"，简单来说就是AI有时会"瞎编"，一本正经地胡说八道。例如，如果你问AI为什么月亮是粉色的，它可能会给出看似合理但实际上是虚构的解释。

AI存在"幻觉"或偏见与当前某些AI技术路径有关。生成式AI通过预测"最可能"的内容来实现连贯和合理性，但有时无法验证真伪。此外，训练数据本身可能包含错误、偏见甚至虚构内容，这也会影响AI的输出。换句话说，AI学习的是人类语言模式，而非事实本身。

目前的概率生成机制和数据驱动模式几乎不可避免地会带来AI幻觉的可能性。对于普通知识或娱乐内容，这种带有偏见或幻觉的输出暂时可能不会造成直接后果。但如果发生在医疗、法律、航空、金融等高度严谨的领域，就可能产生重大影响。因此，如何解决AI幻觉和偏见成为AI发展过程中的核心问题之一。

Mira项目正是试图解决AI偏见和幻觉的问题，构建AI的信任层，提升AI的可靠性。那么，Mira是如何减少AI的偏见和幻觉，并最终实现可信任的AI呢？

Mira的核心方法是通过多个AI模型的共识来验证AI输出。Mira本身是一个验证网络，它验证AI输出的可靠性，并借助多个AI模型的共识。另一个重要特点是采用去中心化共识进行验证。

Mira网络的关键在于去中心化的共识验证，这是加密领域的专长。同时，它利用多模型协同的方式，通过集体验证模式来减少偏见和幻觉。

在验证架构方面，Mira协议支持将复杂内容转换为独立验证声明。节点运营商参与验证这些声明，通过加密经济激励/惩罚机制确保节点运营商的诚实行为。不同AI模型和分散的节点运营商共同参与，以保证验证结果的可靠性。

Mira的网络架构包括内容转换、分布式验证和共识机制，以实现验证的可靠性。内容转换是其中的重要环节。Mira网络首先将候选内容分解成不同的可验证声明，这些声明由系统分发给节点进行验证，以确定声明的有效性，并汇总结果达成共识。为保护客户隐私，候选内容转换分解为声明对，以随机分片的方式分配给不同节点，防止验证过程中的信息泄漏。

节点运营商负责运行验证器模型，处理声明并提交验证结果。他们参与验证是为了获得收益，这些收益来自为客户创造的价值。Mira网络的目标是降低AI的错误率，一旦实现这一目标，就能在医疗、法律、航空、金融等领域产生巨大价值。为防止节点随机响应的投机行为，持续偏离共识的节点会被消减质押代币。

总的来说，Mira为实现AI的可靠性提供了一种新的解决思路。它在多AI模型基础上构建去中心化共识验证网络，为客户的AI服务带来更高的可靠性，降低AI偏见和幻觉，满足客户对更高准确度和精确率的需求。同时，在为客户提供价值的基础上，为Mira网络的参与者带来收益。简而言之，Mira试图构建AI的信任层，这将推动AI应用的深入发展。

目前，Mira已与多个AI agent框架合作。随着Mira公共测试网的推出，用户可以通过使用基于Mira的LLM聊天应用Klok来参与测试，体验经过验证的AI输出，并有机会赚取Mira积分。