può generare risposte impressionanti. Ma l'affidabilità è ancora il suo punto più debole.
Anche i sistemi avanzati a volte producono affermazioni convincenti ma errate. Questo accade perché l'IA prevede le parole in base alla probabilità piuttosto che a fatti confermati.
Mira Network affronta questo problema da un'angolazione diversa.
La sua missione non è costruire un altro modello di IA. Invece, costruisce uno strato di verifica per l'IA.
Quando un'IA genera una risposta, Mira suddivide l'output in singole affermazioni fattuali. Queste affermazioni vengono inviate a più nodi di verifica attraverso la rete. Ogni nodo esegue modelli di IA diversi e valuta in modo indipendente se l'affermazione è vera, falsa o incerta.
Se una supermagioranza concorda sul risultato, l'affermazione diventa verificata. Il record di verifica è memorizzato on-chain, creando una traccia auditabile di come è stata raggiunta la conclusione.
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Questo approccio ha già mostrato miglioramenti drammatici in termini di accuratezza.
In settori come l'istruzione e la finanza, i sistemi di verifica come Mira possono avvicinare l'affidabilità dell'IA a quella del processo decisionale umano.
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