Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale ha sviluppato a un ritmo incredibile. I modelli sono sempre più intelligenti, le risposte sempre più naturali e gli strumenti di IA appaiono in tutti i settori. Tuttavia, dietro a questo progresso persiste un problema che molti sviluppatori di IA trovano frustrante: l'IA può fornire risposte sbagliate con sicurezza.

Non si tratta solo di piccoli errori innocui, a volte l'IA genera informazioni errate che sono presentate in modo molto convincente. Questo rende gli utenti più inclini a fidarsi di contenuti che in realtà non esistono.

Chiunque abbia lavorato con modelli di linguaggio ha incontrato questa situazione. Ad esempio, quando si chiede all'IA di fornire documentazione di ricerca, potrebbe generare una citazione formattata in modo molto corretto… ma quel documento di ricerca non è mai esistito. Oppure, quando si chiede di una libreria di programmazione, l'IA potrebbe 'creare' una funzione che sembra ragionevole, ma quando si prova a eseguirla non funziona affatto.

Questo non significa che l'IA stia mentendo intenzionalmente. I modelli semplicemente prevedono la sequenza di parole con la probabilità più alta basata sui dati di addestramento. Pertanto, l'accuratezza non è sempre garantita.

È proprio la distanza tra l'intelligenza e l'affidabilità che è il luogo @Mira - Trust Layer of AI che appare.

Un altro approccio al problema dell'IA

Invece di cercare di costruire un modello di IA più intelligente, la Mira Network si concentra su un'altra missione: verificare se le risposte dell'IA siano realmente corrette prima che gli utenti vi credano.

L'idea di #Mira è abbastanza semplice ma molto interessante.

Quando un sistema di IA genera una risposta, il risultato non viene inviato immediatamente all'utente. Invece, passerà attraverso un processo di verifica. Durante questo processo, molti validatori indipendenti analizzeranno le dichiarazioni o i dati nella risposta per verificare l'accuratezza.

Questi validatori possono utilizzare modelli di IA diversi o sistemi di verifica propri per valutare le informazioni. Se la maggior parte dei validatori concorda che la risposta è affidabile, il risultato sarà accettato. Se vengono rilevate contraddizioni o mancanza di prove, la risposta può essere contrassegnata o scartata.

L'obiettivo è dare all'IA un elemento che in precedenza le mancava: responsabilità.

Il ruolo della blockchain nel sistema

La blockchain appare nella Mira Network non solo per 'etichettare' come crypto. Essa svolge il ruolo di fondamento che consente al sistema di operare in modo decentralizzato.

I partecipanti al network possono gestire node di verifica per controllare i risultati dell'IA. Quando eseguono la verifica in modo accurato e onesto, riceveranno un premio in token. Al contrario, se tentano di frodare o manipolare i risultati, potrebbero essere penalizzati economicamente.

Questo meccanismo è piuttosto familiare a coloro che comprendono come funziona la blockchain.

  • Nel Bitcoin, i miner confermano le transazioni finanziarie.

  • Nella Mira Network, i validatori confermano l'accuratezza delle informazioni generate dall'IA.

In altre parole, invece di verificare il denaro, il network sta cercando di verificare la conoscenza generata dall'IA.

Perché questo problema sta diventando sempre più importante?

L'“hallucination” dell'IA ha causato molte situazioni reali degne di nota. Uno dei casi più famosi è quando gli avvocati hanno utilizzato l'IA per preparare documenti legali. L'IA ha creato citazioni di casi che sembravano completamente valide, ma poi si è scoperto che quei casi non erano mai esistiti.

Incidenti come questi dimostrano un problema strutturale dell'IA attuale:
L'IA può generare contenuti che sembrano molto convincenti, ma non ha un meccanismo per verificare autonomamente la verità.

Man mano che l'IA viene utilizzata sempre di più nell'istruzione, nella ricerca, nella finanza o nella sanità, questa debolezza diventa difficile da ignorare.

La Mira Network cerca di affrontare il problema trattando ogni risposta dell'IA come una “dichiarazione” da verificare, piuttosto che un'informazione presumibilmente corretta.

Una parte dell'ecosistema IA decentralizzata

Negli ultimi anni, molti progetti blockchain hanno iniziato a sperimentare la costruzione di infrastrutture per IA decentralizzate.

Alcuni network si concentrano su:

  • fornire potenza di calcolo distribuita per l'addestramento dell'IA

  • costruire un mercato dei dati aperto per condividere e vendere dati

In quell'ecosistema, la Mira Network sceglie un'altra direzione: verificare l'output dell'IA.

Se l'IA decentralizzata del futuro sarà costruita su più livelli, Mira sta cercando di costruire un livello di verifica dell'affidabilità delle informazioni.

Le sfide non sono facili da risolvere

Tuttavia, verificare l'IA non è semplice.

Innanzitutto, eseguire molti modelli di IA per testare ogni risposta richiederà più risorse di calcolo. Questo potrebbe aumentare i costi operativi e rendere più lenta la velocità di risposta rispetto a un singolo sistema di IA.

Inoltre, le reti decentralizzate devono affrontare il problema del coordinamento. I validatori devono valutare le informazioni in modo indipendente ma devono anche evitare il collusionare o manipolare i risultati.

Progettare un sistema che incentivi economicamente a mantenere la rete onesta è un problema complesso. La blockchain può aiutare a regolare gli interessi, ma non elimina completamente tutti i rischi.

Una visione del futuro dell'IA

Anche se ci sono ancora molte sfide, l'idea di Mira riflette una consapevolezza sempre più chiara: l'IA sta diventando troppo importante per operare senza meccanismi di verifica.

Internet ha risolto il problema della fiducia nelle transazioni finanziarie. Grazie alla crittografia e alla blockchain, le reti decentralizzate possono verificare la proprietà degli asset senza la necessità di un singolo intermediario.

Ma per quanto riguarda le informazioni, facciamo ancora principalmente affidamento sulla fiducia nelle piattaforme, nelle organizzazioni o nei siti web.

L'IA sta cambiando quel sistema perché le macchine possono generare contenuti molto più velocemente rispetto alla capacità di verifica degli esseri umani.

Cosa sta sperimentando Mira Network?

La Mira Network non sta cercando necessariamente di costruire una IA migliore. Piuttosto, sta sperimentando un'altra idea: l'IA ha bisogno di un sistema che stia dietro per verificare e convalidare continuamente le informazioni che genera.

Questo approccio non elimina completamente gli errori. Ma può ridurre significativamente la possibilità che informazioni errate vengano diffuse senza essere detectate.

Se Mira avrà successo o meno rimane una domanda aperta. Nel mondo della tecnologia, molte idee ambiziose si sono fermate alla fase di sperimentazione.

Tuttavia, la domanda che Mira pone potrebbe persistere a lungo:

Man mano che l'IA genera sempre più informazioni per gli esseri umani, chi — o quale sistema — sarà responsabile della verifica che tali informazioni siano corrette? $MIRA