AI'nin Güven Katmanı: Mira Ağı, AI'nin Halüsinasyon ve Önyargı Sorunlarını Nasıl Çözüyor

Son günlerde, Mira adında bir kamu test ağı resmi olarak başlatıldı ve amacı yapay zeka için güvenilir bir altyapı oluşturmaktır. Bu, önemli bir soruyu gündeme getiriyor: Neden AI'ya güvenilmesi gerekiyor? Mira bu karmaşık sorunu nasıl çözüyor?

AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, ilginç ama sıklıkla göz ardı edilen bir sorun, AI'nın "hayal" veya önyargılara sahip olmasıdır. AI'nın "hayali" dediğimiz şey, basitçe, AI'nın bazen "saçmalayarak" görünüşte kesin bir şekilde bazı asılsız bilgiler vermesidir. Örneğin, ayın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, AI mantıklı gibi görünen ama aslında hiçbir temeli olmayan bir dizi açıklama sunabilir.

AI'nın bu tür "hayal gücü" veya önyargılarının ortaya çıkması, mevcut bazı AI teknolojisi yollarıyla ilgilidir. Örneğin, üretken AI, "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlı ve mantıklı çıktılar elde eder, ancak bu yöntem bazen doğruluğu doğrulamakta zorluk çıkarır. Ayrıca, eğitim verileri kendisi hatalar, önyargılar veya hatta uydurma içerikler içerebilir; bunlar AI'nın çıktı kalitesini etkileyebilir. Diğer bir deyişle, AI insan dil kalıplarını öğrenir, gerçeğin kendisini değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, AI'nin yanıltıcı sonuçlar üretmesini neredeyse kaçınılmaz hale getiriyor. Bu tür önyargılı veya yanıltıcı çıktılar, yalnızca genel bilgi veya eğlence içeriğiyle sınırlı olduğunda geçici olarak ciddi sonuçlar doğurmayabilir. Ancak, sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi son derece titiz alanlarda meydana geldiğinde önemli etkiler yaratabilir. Bu nedenle, AI'nin yanıltıcı ve önyargılı sonuçlarını çözmek, AI gelişim sürecinin temel zorluklarından biri haline gelmiştir.

Şu anda, bu sorunu çözmeye yönelik bazı yöntemler bulunmaktadır. Bazıları, AI'yi gerçek zamanlı veritabanlarıyla birleştirerek doğrulanmış gerçekleri öncelikli olarak çıkarmak için geri alma güçlendirilmiş üretim teknolojisi kullanmaktadır. Bazıları ise, modelin hatalarını düzeltmek için insan geri bildirimlerini, insan etiketlemesi ve denetimi aracılığıyla kullanmaktadır.

Mira projesi, AI ön yargıları ve yanılsama sorunlarını çözmeye yönelik bir çabadır. AI'nın güvenilirliğini artırmak için bir güven katmanı oluşturmayı hedeflemektedir. Peki, Mira bu hedefe nasıl ulaşıyor?

Mira'nın temel ilkesi, birden fazla yapay zeka modelinin ortak görüşüyle yapay zeka çıktısını doğrulamaktır. Temelde, yapay zeka çıktısının güvenilirliğini değerlendirmek için birden fazla yapay zeka modelinin kolektif aklını kullanan bir doğrulama ağıdır. Daha da önemlisi, Mira doğrulama işlemi için merkeziyetsiz bir konsensüs mekanizması kullanmaktadır.

Bu merkeziyetsiz konsensüs doğrulama, kripto alanında güçlü bir yön olmakla birlikte, çoklu model işbirliğinin avantajlarından da tam olarak yararlanır; önyargı ve yanılsamayı azaltmak için toplu doğrulama modelini kullanır. Doğrulama mimarisi açısından, Mira protokolü karmaşık içeriklerin bağımsız olarak doğrulanabilir beyanlara dönüştürülmesini destekler. Bu beyanların doğrulanmasında düğüm operatörlerinin katılımı gereklidir; düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için Mira, kripto ekonomik teşvikler ve ceza mekanizmaları kullanır.

Mira'nın ağ mimarisi içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizmasını içerir. Öncelikle, sistem aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır, bu beyanlar doğrulama için düğümlere dağıtılır ve sonra sonuçlar konsensüse ulaşmak için toplanır. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar rastgele parçalar halinde farklı düğümlere dağıtılacaktır.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modelini işletmek, beyanları işlemek ve doğrulama sonuçlarını sunmakla sorumludur. Doğrulamaya katılma motivasyonları, kazanç elde etme imkanından gelmektedir. Bu kazanç, AI'nın hata oranını düşürme yoluyla müşterilere sağlanan değerden kaynaklanmaktadır. Sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi alanlarda hata oranını düşürmek büyük bir değer yaratabilir, bu nedenle müşteriler bunun için ödeme yapmaya istekli olmaktadır. Düğüm operatörlerinin istismar etmesini önlemek için, sürekli olarak uzlaşmadan sapma gösteren düğümlerin stake edilmiş token'leri azaltılacaktır.

Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir çözüm önerisi sunmaktadır. Birden fazla AI modelinin temelinde, merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik getirir, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltır ve daha yüksek doğruluk ve hassasiyet gereksinimlerini karşılar. Ayrıca, ağ katılımcılarına kazanç sağlar. Kısacası, Mira, AI'nın güven katmanını inşa etmeye çalışıyor ve bu, AI uygulamalarının derinlemesine gelişimine yardımcı olacaktır.

Şu anda kullanıcılar, Klok uygulaması aracılığıyla Mira kamu test ağına katılabilirler. Klok, Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulamasıdır; kullanıcılar doğrulanmış AI çıktısını deneyimleyebilir ve Mira puanları kazanma fırsatına sahip olabilirler. Puanların gelecekteki kullanımları henüz açıklanmamış olsa da, bu kesinlikle kullanıcılara AI doğrulama sürecini doğrudan deneyimleme fırsatı sunmaktadır.