AI信任層：Mira網路如何解決AI偏見和幻覺問題

近日，Mira網路的公共測試網正式上線。該項目旨在構建AI的信任層，解決AI系統中存在的偏見和"幻覺"問題。那麼，爲什麼AI需要被信任？Mira又是如何解決這個問題的？

在討論AI時，人們往往更關注其強大的能力。然而，AI存在"幻覺"或偏見的問題卻常常被忽視。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"瞎編"，一本正經地胡說八道。例如，如果你問AI爲什麼月亮是粉色的，它可能會給出一系列看似合理但實際上毫無根據的解釋。

AI出現"幻覺"或偏見與當前的一些AI技術路徑有關。生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫和合理性，但有時無法驗證真僞。此外，訓練數據本身可能包含錯誤、偏見甚至虛構內容，這也會影響AI的輸出。換言之，AI學習的是人類語言模式而非事實本身。

目前的概率生成機制和數據驅動模式幾乎不可避免地會導致AI產生"幻覺"。如果這種帶有偏見或幻覺的輸出僅限於普通知識或娛樂內容，暫時可能不會造成直接後果。但如果發生在醫療、法律、航空、金融等高度嚴謹的領域，可能會產生重大影響。因此，解決AI幻覺和偏見問題成爲AI發展過程中的核心問題之一。

Mira項目試圖通過構建AI的信任層來解決這一問題，提升AI的可靠性。那麼，Mira是如何減少AI的偏見和幻覺，並最終實現可信任的AI呢？

Mira的核心理念是通過多個AI模型的共識來驗證AI輸出。它本質上是一個驗證網路，通過去中心化的共識驗證來確保AI輸出的可靠性。這種方法結合了加密領域擅長的去中心化共識驗證和多模型協同的優勢，通過集體驗證模式來減少偏見和幻覺。

在驗證架構方面，Mira協議支持將復雜內容轉換爲獨立驗證聲明。節點運營商參與驗證這些聲明，通過加密經濟激勵和懲罰機制來確保誠實行爲。不同AI模型和分散的節點運營商共同參與，以保證驗證結果的可靠性。

Mira的網路架構包括內容轉換、分布式驗證和共識機制。首先，系統將客戶提交的候選內容分解成可驗證聲明，然後分發給節點進行驗證。節點確定聲明的有效性，並匯總結果達成共識。爲保護客戶隱私，聲明對會以隨機分片的方式分發給不同節點。

節點運營商通過運行驗證器模型、處理聲明和提交驗證結果來獲得收益。這些收益來自爲客戶創造的價值，即降低AI在關鍵領域的錯誤率。爲防止節點隨機響應，持續偏離共識的節點會被懲罰。

總的來說，Mira提供了一種新的解決思路，通過構建去中心化共識驗證網路，爲客戶的AI服務帶來更高的可靠性。它試圖成爲AI的信任層，推動AI應用的深入發展。

目前，Mira已經與多個AI agent框架展開合作。用戶可以通過Klok（一個基於Mira的LLM聊天應用）參與公共測試網，體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。