Проект #Mira проверяет ответы данные ему другим ИИ.Это ясно и множество других ИИ решает правильный ответ или нет.
То есть если большинство из проверяющих ИИ решат что ответ верный его принимают,а если решат что ответ неверный отвергают.
Только вот это просто тогда когда ИИ операеться на исторические данные и все это он берёт в интернете,и если будет ошибка в интернете то и все проверяющие ИИ примут ответ правдивым, ещё сложность в том чтобы проверить нужный факт из текста,даже в одном предложении может быть 6-7 фактов которые нужно проверить,а если текст большой 7000-10000 слов то и фактов множество и их проверка может быть долгой и дорогой.
А дальше ещё сложнее если брать в расчет:туризм, медицину,науку.
Если в примере с туризмом ещё не так сложно ИИ может взять источники в интернете такие как погода, отзывы других путешественников,потоки туристов., и так далее и тому подобное.
То в медицине всё сложнее
Проверка идёт через базы научных публикаций и заметок,а также клинические испытания,и медицинские исследования.
За частую всего этого в открытом доступе нет особенно если препараты экспериментальные либо секретные.
Тут уже решает вопрос ВРАЧ назначать этот препарат пациенту или нет.Пускай даже ИИ ответил ,что препарат поможет от той или иной болезни.
А в науке так вообще тяжело так как ИИ сможет выдать только гипотезу не чем не проверенную.
Так как нужны эксперименты, данные лаборатории,повторяемость результатов.
Поэтому даже если система вроде $MIRA будет работать хорошо, она чаще будет говорить:
Вероятно верно,или недостаточно данных,или сомнительно.
А не просто ~"правда"/"лож".
Но именно из-за этой проблемы рынок проектов вроде Mira может стать огромным.
К стати подход проекта Mira проверять ответы ИИ через множество других ИИ
и разбивать ответ перед проверкой на несколько утверждений снижает ошибки ИИ
На 90% и на данный момент это лучший результат. Относительно других проектов которые используют ИИ.
