L'IA può sembrare molto sicura di sé, anche quando sbaglia. Questa è una delle ragioni per cui le allucinazioni dei modelli rimangono un problema: la risposta sembra convincente, ma è difficile da verificare. E finché l'IA viene utilizzata per testi o idee, non è critico. Ma quando gli algoritmi iniziano a influenzare le finanze o le decisioni, tale incertezza diventa un rischio.
L'approccio di Mira in questo senso è piuttosto pratico. Invece di considerare la risposta dell'IA come definitiva, il sistema la suddivide in affermazioni separate. Queste affermazioni vengono verificate da una rete di validatori indipendenti che formano un consenso.
Il token $MIRA crea un incentivo economico per questa verifica: i validatori rischiano il loro stake e ricevono una ricompensa per risultati accurati. In definitiva, @Mira - Trust Layer of AI costruisce uno strato di verifica, dove le conclusioni dell'IA possono essere non solo intelligenti, ma anche verificate.