Je suis arrivé à une réalisation concernant l'intelligence artificielle qui m'a surpris : peu importe combien j'essaie de la perfectionner, il y a des erreurs qui continuent d'apparaître. Même si je peux essayer de "l'enseigner" mieux, de lui fournir des données supplémentaires et d'apporter des ajustements à ses paramètres, il y a des problèmes qui ne disparaîtront tout simplement pas. C'est à ce moment-là que j'ai eu la réalisation que la véritable fiabilité de l'IA ne consiste pas simplement à obtenir des réponses correctes la majorité du temps. Trouver les erreurs qui continuent de se produire est l'objectif ici. À cause de cela, j'ai commencé à utiliser le Mira Network. En ce qui concerne la vérité, il ne s'appuie pas sur un seul modèle. Au lieu de cela, les résultats de l'IA sont vérifiés indépendamment par un réseau de vérificateurs tiers. Les erreurs obstinées que je tenais pour acquises sont maintenant signalées, et je peux voir exactement où le modèle rencontre des difficultés. Soudain, la fiabilité n'est pas simplement une hypothèse floue ; au contraire, c'est quelque chose que je peux quantifier et en laquelle j'ai confiance. Je considère cela comme un changement significatif. Il ne s'agit pas d'avoir l'intelligence artificielle la plus avancée ou les réactions les plus rapides. En ce qui concerne la confiance, je peux le vérifier, et avec #Mira , je peux maintenant le faire.
Voici un appel à l'action concis, 1 à 2 lignes :
Ne vous contentez pas d'espérer que votre IA soit fiable— utilisez @Mira - Trust Layer of AI et sachez-le.