AI Güven Katmanı: Mira Ağı, AI'nın Önyargı ve Hayal Sorunlarını Nasıl Çözüyor

Son günlerde, Mira adında bir çevrimiçi kamu test sürümü piyasaya sürüldü ve bu, sektörde AI güvenilirliği sorununa dikkat çekti. Mira ağının hedefi, AI'nın kullanım sürecinde ortaya çıkabilecek önyargı ve "halüsinasyon" sorunlarını çözmek için AI'nın güven katmanını inşa etmektir. Peki, AI'nın neden güvenilir olması gerekiyor? Mira bu sorunu nasıl çözmektedir?

AI tartışıldığında, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, AI'nın var olan "hayal" veya önyargı sorunları sıklıkla göz ardı edilir. AI'nın "hayal"ı, kısaca, AI'nın bazen "saçmalaması" ve ciddiyetle uydurduğu anlamına gelir. Örneğin, Ay'ın neden pembe olduğu sorulduğunda, AI makul görünen ama tamamen kurgusal bir açıklama verebilir.

Yapay zekanın "halüsinasyon" veya önyargı yaşaması, mevcut bazı yapay zeka teknolojisi yolları ile ilgilidir. Üretken yapay zeka, "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlar, ancak bazen doğruluğu doğrulamakta zorlanır. Ayrıca, eğitim verileri kendisi hatalar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir, bunlar da yapay zekanın çıktısını etkiler. Diğer bir deyişle, yapay zeka insan dil kalıplarını öğrenir, gerçeğin kendisini değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, neredeyse kaçınılmaz olarak AI yanılsamalarının ortaya çıkmasına yol açmaktadır. Genel bilgi veya eğlence içeriği alanında, bu tür önyargılı veya yanıltıcı çıktılar geçici olarak doğrudan sonuçlar doğurmayabilir, ancak sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek düzeyde titizlik gerektiren alanlarda ciddi etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI yanılsamaları ve önyargıları çözmek, AI gelişim sürecindeki temel sorunlardan biri haline gelmiştir.

Mira projesi, AI önyargı ve yanılsama sorunlarını çözmeye, AI'nın güven katmanını oluşturmaya ve AI'nın güvenilirliğini artırmaya adanmıştır. Peki, Mira bu hedefe nasıl ulaşmayı planlıyor?

Mira'nın temel yöntemi, birden fazla AI modelinin mutabakatı aracılığıyla AI çıktısını doğrulamaktır. Mira esasen, AI çıktısının güvenilirliğini sağlamak için merkeziyetsiz mutabakat doğrulaması yoluyla çalışan bir doğrulama ağıdır. Bu yöntem, kripto alanında uzmanlaşmış merkeziyetsiz mutabakat doğrulaması ve çoklu model iş birliğinin avantajlarını bir araya getirerek, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamaları azaltmayı amaçlamaktadır.

Doğrulama mimarisi açısından, Mira protokolü karmaşık içeriklerin bağımsız doğrulama beyanlarına dönüştürülmesini destekler. Düğüm operatörleri, bu beyanların doğrulanmasında yer alır ve düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için kripto ekonomik teşvik/ceza mekanizmaları aracılığıyla çalışırlar. Farklı AI modelleri ve dağılmış düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.

Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içermektedir. İlk olarak, sistem müşterinin sunduğu aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır ve doğrulama için düğümlere dağıtır. Düğümler beyanların geçerliliğini belirledikten sonra, sistem sonuçları toplar, konsensüs oluşturur ve sonuçları müşteriye geri gönderir. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar farklı düğümlere rastgele parçalar halinde dağıtılacaktır.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak gelir elde ederler. Bu gelir, müşteriler için yarattıkları değer olan, AI'nın çeşitli alanlardaki hata oranını düşürmekten gelmektedir. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için, sürekli olarak konsensüsten sapma gösteren düğümlerin stake token'ları azaltılacaktır.

Genel olarak, Mira, AI 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 güvenilirlik kazandırmayı, AI önyargılarını ve yanıltıcı sonuçları azaltmayı ve daha yüksek doğruluk ve hassasiyet gereksinimlerini karşılamayı amaçlamaktadır. Bu yaklaşım yalnızca müşterilere değer sağlamakla kalmaz, aynı zamanda Mira ağına katılanlara da kazanç getirir ve AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik etme potansiyeline sahiptir.

Şu anda, kullanıcılar Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) aracılığıyla Mira halka açık test ağına katılabilir, doğrulanmış AI çıktısını deneyimleyebilir ve Mira puanları kazanma şansına sahip olabilir. Puanların gelecekteki kullanımı henüz açıklanmamış olsa da, bu kesinlikle kullanıcılara AI güven katmanını deneyimleme fırsatı sunuyor.