Pensavo che il principale problema dell'AI fosse rappresentato dagli errori del modello. Ma col tempo è diventato chiaro: il problema è più profondo. La maggior parte dei sistemi si basa semplicemente su un modello, che genera una risposta.
L'architettura @Mira - Trust Layer of AI è strutturata in modo diverso. La risposta del modello viene prima suddivisa in singole affermazioni, dopodiché vengono verificate da più partecipanti della rete. Il risultato non dipende da un solo modello, ma dal consenso di diverse verifiche. Questo meccanismo funziona come un quorum: partecipanti indipendenti valutano le stesse affermazioni, riducendo il rischio che l'errore di un singolo modello diventi il risultato finale.
In questo sistema, $MIRA viene utilizzato come base economica della rete: i partecipanti che verificano le affermazioni ricevono ricompense per una validazione accurata.
Se l'AI partecipa sempre più spesso all'analisi e alle decisioni automatiche, forse la domanda principale sarà: possiamo fidarci della risposta verificata solo da un modello?