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

Son günlerde, Mira adı verilen bir ağ genel test sürümü piyasaya sürüldü ve bu durum sektörde dikkat çekti. Bu projenin hedefi, AI'nın güven katmanını inşa etmek ve AI yanlılığı ile yanılsama sorunlarını çözmektir. Peki, AI neden güvenilir olmalıdır? Mira bu sorunu nasıl çözmektedir?

AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanırlar. Ancak, AI'nın "halüsinasyon" veya önyargı gibi sorunları genellikle göz ardı edilir. AI'nın "halüsinasyonu" denildiğinde, basitçe söylemek gerekirse, AI bazen "uydurma" yapar, alenen saçmalıklar üretir. Örneğin, AI'ya ayın neden pembe olduğunu sorarsanız, oldukça ciddiyetle bir dizi makul görünen açıklama sunabilir.

AI'nın "halüsinasyon" veya önyargı geliştirmesi, mevcut bazı AI teknolojileri ile ilgili yollara bağlıdır. Örneğin, üretken AI, tutarlılık ve mantıklılık sağlamak için "en olası" içeriği tahmin ederek çalışır, ancak bazen gerçekliği doğrulamakta zorlanabilir. Ayrıca, eğitim verileri kendisi hatalar, önyargılar veya hatta uydurma içerikler içerebilir ve bunlar AI'nın çıktısını etkileyebilir. Başka bir deyişle, AI, insan dil kalıplarını öğrenir, gerçekleri değil.

Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, neredeyse kaçınılmaz olarak AI'nın yanılsamalar üretmesine yol açacaktır. Eğer bu önyargılı veya yanıltıcı çıktılar yalnızca genel bilgi veya eğlence içeriği ile sınırlı kalıyorsa, geçici olarak doğrudan sonuçlar doğurmayabilir. Ancak, bu durum tıbbi, hukuki, havacılık, finans gibi yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda meydana gelirse, önemli etkiler yaratabilir. Bu nedenle, AI'nın yanılsama ve önyargı sorunlarını çözmek, AI gelişim sürecinin temel sorunlarından biri haline gelmiştir.

Mira projesi, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltarak AI'nın güvenilirliğini artırmak için bir güven katmanı inşa etmeye odaklanarak bu sorunu çözmeyi amaçlamaktadır. Peki, Mira bu hedefe nasıl ulaşmayı planlıyor?

Mira'nın temel stratejisi, birden fazla AI modelinin konsensüsü aracılığıyla AI çıktılarının doğruluğunu doğrulamaktır. Temelde, AI çıktılarının güvenilirliğini doğrulamak için birden fazla AI modelinin konsensüsüne dayanan bir doğrulama ağıdır. Daha da önemlisi, Mira merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama yöntemi benimsemektedir.

Mira ağının anahtarı, merkeziyetsiz konsensüs doğrulamasındadır. Bu yöntem yalnızca kripto alanının avantajlarını kullanmakla kalmaz, aynı zamanda çoklu model işbirliğinin faydalarından da yararlanarak, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsamayı azaltır.

Mira protokolü, doğrulama mimarisi açısından karmaşık içerikleri bağımsız olarak doğrulanabilir beyanlara dönüştürmeyi destekler. Bu beyanların doğrulanmasında düğüm işletmecilerinin katılımı gereklidir. Düğüm işletmecilerinin dürüstlüğünü sağlamak için, Mira kriptografik ekonomi teşvik/ceza mekanizmasını benimsemiş ve doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için farklı AI modelleri ve dağıtık düğüm işletmecilerini dahil etmiştir.

Mira'nın ağ mimarisi, doğrulamanın güvenilirliğini sağlamak için içerik dönüştürme, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizması olmak üzere üç bölümden oluşmaktadır. Bu mimaride, içerik dönüştürme önemli bir halkadır. Mira ağı önce aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır, bu beyanlar sistem tarafından düğümlere doğrulama için dağıtılır, böylece beyanların geçerliliği belirlenir ve sonuçlar bir araya getirilerek konsensüs sağlanır. Müşteri gizliliğini korumak için, aday içerik beyan çiftlerine dönüştürülür, bunlar rastgele parçalanmış bir şekilde farklı düğümlere verilir, böylece doğrulama sürecinde bilgi sızıntısı önlenir.

Düğüm operatörleri doğrulayıcı modelini çalıştırmaktan, beyanları işlemekte ve doğrulama sonuçlarını sunmaktan sorumludur. Beyan doğrulama sürecine katılma motivasyonları, elde edebilecekleri kazançlardan gelmektedir. Bu kazançlar, müşterilere sağladıkları değerden kaynaklanmaktadır. Mira ağı, AI'nın hata oranını (halüsinasyonlar ve önyargılar) azaltmayı amaçlamaktadır; bu amaç başarıldığında, sağlık, hukuk, havacılık, finans gibi alanlarda büyük değer yaratabilir. Bu nedenle, müşteriler bunun için ödeme yapmaya istekli olacaktır. Elbette, ödeme sürdürülebilirliği ve ölçeği, Mira ağının müşterilere sürekli değer sağlayıp sağlayamayacağına bağlıdır. Düğümün rastgele yanıt vermesinin istismarını önlemek için, sürekli uzlaşmadan sapma gösteren düğümlerin stake edilmiş token'ları azaltılacaktır.

Genel olarak, Mira, AI'nın güvenilirliğini sağlamak için yeni bir çözüm sunmaktadır. Birden fazla AI modelinin temelinde merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı inşa ederek, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek güvenilirlik kazandırmakta, AI önyargılarını ve halüsinasyonları azaltmakta ve daha yüksek doğruluk ve hassasiyet taleplerini karşılamaktadır. Aynı zamanda, müşterilere değer sunarken, Mira ağına katılanlara da kazanç sağlamaktadır. Kısacası, Mira, AI'nın güven katmanını inşa etmeye çalışmaktadır ki bu, AI uygulamalarının derinlemesine gelişimini teşvik edecektir.

Şu anda kullanıcılar, Mira kamu test ağına katılmak için Klok kullanabilirler. Klok, Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulamasıdır; kullanıcılar doğrulanmış AI çıktısını deneyimleyebilir ve Mira puanları kazanma fırsatına sahip olabilirler. Bu puanların gelecekteki kullanımına dair henüz bir açıklama yapılmamıştır.