AI信任層：解決人工智能偏見與幻覺的新方案

近日，一個名爲Mira的網路公共測試版引起了業內關注。這個項目的目標是構建人工智能的信任層，旨在解決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又是如何應對這一挑戰的？

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"或偏見這一事實常常被忽視。所謂AI的"幻覺"，簡單來說就是AI有時會"瞎編"，自信地給出錯誤信息。例如，當被問及月亮爲什麼是粉色時，AI可能會提供看似合理但完全虛構的解釋。

這種現象與當前AI技術路徑有關。生成式AI通過預測"最可能"的內容來實現連貫性和合理性，但這種方法難以驗證真僞。此外，訓練數據本身可能包含錯誤、偏見甚至虛構內容，這些都會影響AI的輸出質量。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"。雖然在普通知識或娛樂內容中，這種問題可能不會立即造成嚴重後果，但在醫療、法律、航空、金融等要求高度嚴謹的領域，錯誤的AI輸出可能會產生重大影響。因此，解決AI的幻覺和偏見問題成爲了AI發展過程中的核心課題之一。

Mira項目正是致力於解決這一問題。它試圖通過構建AI的信任層來減少偏見和幻覺，提高AI的可靠性。Mira的核心思路是利用多個AI模型的共識來驗證AI輸出。這個驗證網路借助去中心化的共識機制，結合多模型協同，通過集體驗證模式來降低偏見和幻覺的發生。

在驗證架構方面，Mira協議支持將復雜內容轉換爲可獨立驗證的聲明。節點運營商參與這些聲明的驗證，而爲了確保節點運營商的誠實性，系統採用了加密經濟激勵/懲罰機制。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三個關鍵環節。首先，系統將客戶提交的候選內容分解成不同的可驗證聲明，這些聲明被分發給節點進行驗證。節點確定聲明的有效性後，匯總結果達成共識，最後將結果返回給客戶。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，防止驗證過程中的信息泄露。

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取收益。這些收益來源於爲客戶創造的價值，特別是在降低AI在關鍵領域的錯誤率方面。爲防止節點隨機響應的投機行爲，系統會懲罰持續偏離共識的節點，通過經濟機制的博弈來確保節點運營商誠實參與驗證。

總的來說，Mira爲提高AI可靠性提供了一種新的解決思路。通過在多AI模型基礎上構建去中心化共識驗證網路，Mira旨在爲客戶的AI服務帶來更高的可靠性，降低AI偏見和幻覺，滿足高準確度和精確率的需求。這一創新有望推動AI應用的深入發展，爲構建可信賴的AI系統鋪平道路。

目前，Mira已經與多個知名AI框架建立了合作。隨着公共測試網的推出，用戶可以通過Klok（一個基於Mira的LLM聊天應用）體驗經過驗證的AI輸出，並有機會賺取Mira積分。這爲未來AI可信度的提升提供了一個實際的測試平台。