Halucynacje AI to po prostu błędy. Bias kształtuje to, co widzimy, jak to jest przedstawione i co jest podkreślane. Jest to subtelne, systemowe i niemożliwe do wyeliminowania w scentralizowanych systemach. To jest problem, który rozwiązuje @Mira_Network. Większość AI dzisiaj jest kontrolowana przez małą grupę scentralizowanych organizacji, głównie w USA i Chinach. Nawet przy dobrych intencjach, ich kulturowe i polityczne perspektywy definiują, jak AI się zachowuje. To jest wbudowane w dane treningowe, dostosowanie i moderację wyników. Rozwiązanie Mira: Użyj zachęt kryptograficznych do rozproszenia weryfikacji i uczynienia odpowiedzialności AI bezzaufaną. Zamiast ufać zespołowi do moderowania wyników, polegasz na różnorodnych uczestnikach, którzy stawiają prawdziwą wartość, aby je zweryfikować. Jeśli manipulują, tracą. Jeśli działają uczciwie, są nagradzani. To tworzy neutralne wyniki z sił rynkowych, a nie z autorytetu. Ramy Mira wykorzystują wiele modeli AI z różnymi perspektywami. Kiedy się zgadzają, wynik odzwierciedla szeroki konsensus. Kiedy się nie zgadzają, ujawnia kulturowe lub ideologiczne różnice, czyniąc bias widocznym zamiast ukrytym. To podejście: - Zmniejszy polaryzację - Ujawni niuanse - Promuje globalną reprezentację - Umożliwi autonomiczne systemy, które same się weryfikują - Usunie potrzebę scentralizowanej moderacji Celem nie jest uczynienie AI wolnym od wartości (to nie jest realistyczne). Chodzi o zapobieżenie dominacji jakiegoś pojedynczego zestawu wartości w globalnych informacjach. Kryptograficzny projekt Mira nie jest dzisiaj ostatecznym rozwiązaniem, ale jest jednym z najbardziej wiarygodnych prób, jakie widzieliśmy, aby zbudować skalowalną, bezstronną infrastrukturę AI.