Alucinações de IA são apenas erros. O preconceito molda o que vemos, como é enquadrado e o que é enfatizado. É sutil, sistêmico e impossível de eliminar em sistemas centralizados. Esse é o problema que @Mira_Network está resolvendo. A maior parte da IA hoje é controlada por um pequeno grupo de organizações centralizadas, principalmente nos EUA e na China. Mesmo com boas intenções, suas perspectivas culturais e políticas definem como a IA se comporta. Isso está embutido nos dados de treinamento, alinhamento e moderação de saída. A solução da Mira: Use incentivos criptoeconômicos para distribuir a verificação e tornar a responsabilidade da IA confiável. Em vez de confiar em uma equipe para moderar os resultados, você conta com diversos participantes que apostam valor real para verificá-los. Se eles manipulam, eles perdem. Se eles se alinharem honestamente, eles são recompensados. Isso cria resultados neutros das forças de mercado, não da autoridade. A estrutura da Mira usa vários modelos de IA com diferentes perspectivas. Quando eles concordam, a saída reflete um amplo consenso. Quando eles discordam, isso expõe divergências culturais ou ideológicas, tornando o viés visível em vez de oculto. Esta abordagem irá: - Reduzir a polarização - Nuance de superfície - Promover a representação global - Habilite sistemas autônomos que se auto-verificam - Remova a necessidade de moderação centralizada O objetivo não é tornar a IA livre de valores (isso não é realista). É para evitar que qualquer conjunto único de valores domine as informações globais. O design criptoeconômico da Mira não é a solução final hoje, mas é uma das tentativas mais confiáveis que vimos para construir uma infraestrutura de IA escalável e imparcial.