الرزاق الله

@Mira - Trust Layer of AI
عندمايتحدث الجميع عن مدى قوة الذكاء الاصطناعي الذي أصبح عليه. إصدارات جديدة، تفكير أفضل، توليد أسرع، وكلاء يقومون بمهام أكثر تعقيدًا. هذا الجزء من القصة سهل الرؤية. ما هو أقل وضوحًا هو الطبقة الثانية التي تتشكل بهدوء تحتها، وهي مسألة الثقة.
لا تثق بمعنى الإيمان بوجود الذكاء الاصطناعي. لقد تجاوزنا تلك النقطة بالفعل. القضية الحقيقية هي معرفة متى يمكن الاعتماد فعلاً على مخرجات الذكاء الاصطناعي.
أي شخص قضى وقتًا في استخدام هذه الأنظمة قد مر على الأرجح بنفس التجربة. تسأل سؤالًا وتحصل على إجابة تبدو واثقة للغاية. التفسير واضح، والنبرة تبدو موثوقة، ويبدو كل شيء منطقيًا. ثم تكتشف لاحقًا أن جزءًا من الإجابة كان خاطئًا، أو غير مكتمل، أو مبنيًا على افتراضات لم يتم شرحها.
يحدث هذا أكثر مما يحب الناس الاعتراف به.
على نطاق صغير، ليس هذا كارثة. إذا ارتكب الذكاء الاصطناعي خطأ أثناء المساعدة في كتابة بريد إلكتروني أو تلخيص مقال، فإن الأضرار تكون طفيفة. لكن الوضع يتغير عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي في المشاركة في أنظمة أكبر مثل الأدوات المالية، ومنصات البحث، والخدمات المؤتمتة، أو سير العمل المدفوع بالوكيل.
في تلك البيئات، المعلومات غير الصحيحة لا تبدو محرجة فحسب. بل يمكن أن تؤدي إلى عواقب حقيقية.
هنا تبدأ فكرة أسواق ثقة الذكاء الاصطناعي في أن تكون منطقية.
الفكرة الأساسية وراء سوق الثقة بسيطة بشكل مدهش: بدلاً من افتراض أن المعلومات الناتجة عن الآلة صحيحة، تخلق الأنظمة حوافز للتحقق مما إذا كانت فعلاً كذلك. يقيم المشاركون المختلفون الادعاءات، وتظهر الموثوقية من خلال التوافق الاقتصادي بدلاً من القبول الأعمى.
بطريقة ما، يعكس هذا ما حدث مع البلوك تشين قبل سنوات.
قبل الشبكات اللامركزية، كانت المعاملات الرقمية تعتمد على وسطاء موثوقين مثل البنوك، ومعالجات المدفوعات، وأنظمة التسوية. قدمت البلوك تشين نهجًا مختلفًا. بدلاً من الاعتماد على المؤسسات وحدها، تحقق شبكات من المشاركين بشكل جماعي مما حدث.
حل الإجماع محل السلطة.
يواجه الذكاء الاصطناعي الآن لحظة مشابهة. يتم إنتاج الذكاء في كل مكان، لكن التحقق لم يتسارع بنفس الوتيرة. نتيجة لذلك، غالبًا ما تعتمد الثقة في مخرجات الذكاء الاصطناعي على الشركة التي بنت النموذج أو المنصة التي قدمت الإجابة.
قد لا تدوم تلك الهيكلية إلى الأبد.
إذا استمر الذكاء الاصطناعي في التوسع إلى أدوار ذاتية التنفيذ، قد تحتاج الأنظمة التي تتفاعل مع أنظمة أخرى إلى الثقة أن تأتي من شيء أكثر توزيعًا. ليس نموذجًا واحدًا يقول "هذا صحيح"، بل شبكات تقيم ما إذا كانت الإجابة تستحق التدقيق.
هذا هو المكان الذي تدخل فيه شبكة ميرا في المحادثة.
بدلاً من التركيز على توليد الذكاء، تنظر ميرا إلى الطبقة التي تأتي بعد ذلك. البروتوكول يعامل مخرجات الذكاء الاصطناعي كادعاءات يمكن تقييمها بدلاً من كونها إجابات نهائية يجب قبولها. المشاركون في الشبكة يتحققون من تلك الادعاءات، وتساعد الحوافز على تشجيع التقييمات الصادقة.
إنه محاولة لإنشاء بنية تحتية حول الثقة نفسها.
ما يجعل المفهوم مثيرًا للاهتمام هو أنه لا يتطلب من نماذج الذكاء الاصطناعي تغيير كيفية عملها. يمكن أن تستمر عملية التوليد في التطور بشكل مستقل. ميرا ببساطة تضيف خطوة بين إنتاج المعلومات والتصرف بناءً عليها.
فكر في الأمر كأقل بديل للذكاء الاصطناعي وأكثر كنقطة تفتيش.
إذا أنتج الذكاء الاصطناعي بيانًا أو تحليلًا، يمكن للشبكة تقييم ما إذا كان ذلك الادعاء صحيحًا بناءً على نماذج أخرى، أو مصادر بيانات، أو فحوصات منطقية. مع مرور الوقت، يبني النظام نوعًا من السوق حيث يتم مكافأة المشاركين على تحديد المعلومات الموثوقة.
لذلك، تأتي فكرة سوق الثقة.
بالطبع، يثير هذا الكثير من الأسئلة العملية. التحقق من الذكاء أصعب من التحقق من المعاملات. المعلومات ليست دائمًا ثنائية. السياق مهم. أحيانًا يمكن أن تحتوي إجابتان على جزء من الحقيقة.
تصميم أنظمة تتعامل مع الفروق الدقيقة دون أن تصبح بطيئة أو معقدة سيكون أحد أكبر التحديات لأي شبكة تحقق.
ومع ذلك، يشعر الحاجة الأساسية بأنها حقيقية.
في الوقت الحالي، يملأ الإنترنت بمحتوى مولد آليًا بوتيرة لا يمكن للبشر مجاراتها. المقالات، والتقارير، والملخصات، والشرح الفني، الكثير منها يتم إنتاجه أو مساعدته بواسطة الذكاء الاصطناعي. مع زيادة الحجم، يتسع الفجوة بين المعلومات والتحقق.
في نهاية المطاف، تصبح تلك الفجوة غير مريحة.
يبدأ الناس في التساؤل كيف من المفترض أن يعرفوا ما هو موثوق عندما تنتج الآلات معظم المعرفة التي يتفاعلون معها. قد تحاول المنصات التعامل مع هذا داخليًا، لكن الحلول المركزية غالبًا ما تكافح للحفاظ على المصداقية على نطاق واسع.
يوفر التحقق اللامركزي طريقًا آخر.
إذا أصبحت الثقة شيئًا تنتجه الشبكات بشكل جماعي بدلاً من أن تكون شيئًا تعلنه الشركات بشكل فردي، فقد تكسب أنظمة الذكاء الاصطناعي أساسًا أكثر استقرارًا. بدلاً من الاعتماد على سمعة العلامة التجارية وحدها، يمكن للأنظمة الاعتماد على عمليات التحقق الشفافة.
هذا أساسًا هو البيئة التي تحاول شبكة ميرا استكشافها.
سواء نجح في ذلك أم لا، سيعتمد على التبني أكثر من النظرية. تصبح البنية التحتية ذات معنى فقط عندما يدمجها المطورون وتبدأ الأنظمة في الاعتماد عليها في الممارسة العملية. حتى ذلك الحين، تظل طبقات التحقق مفاهيم تنتظر الضغط من العالم الحقيقي.
كل تحول تكنولوجي رئيسي ينتهي به المطاف إلى مواجهة نفس المشكلة: بمجرد أن تنمو القدرات بشكل كبير بما يكفي، تصبح الثقة هي العقبة. كان على الإنترنت حلها بالنسبة للمدفوعات. كان يجب على البلوك تشين حلها بالنسبة للملكية الرقمية. قد يقترب الذكاء الاصطناعي الآن من نسخته الخاصة من هذا التحدي.
إذا كان ذلك صحيحًا، فقد لا يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي مجرد مسألة جعل النماذج أكثر أهمية هيكلية للنظام البيئي.💜👍
$MIRA
#Mira
@Mira - Trust Layer of AI
#AltcoinSeasonTalkTwoYearLow

في وقتنا الحاظر عندما يتحدث الناس عن الاقتصادات الرقمية اليوم، غالبًا ما تنتقل المحادثة مباشرة إلى الأجزاء المرئية مثل منصات DeFi والأسواق الإلكترونية، أو العدد المتزايد من الخدمات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. هذه هي الأشياء التي يتفاعل معها الناس بشكل مباشر، لذا من الطبيعي أن تحصل على معظم الانتباه.
ولكن إذا قضيت وقتًا كافيًا في النظر إلى كيفية عمل هذه الأنظمة البيئية، ستبدأ في ملاحظة شيء آخر. خلف كل اقتصاد رقمي توجد طبقة من البنية التحتية التي لا يراها معظم المستخدمين أبدًا.
وتميل تلك الطبقة إلى تشكيل كل ما يأتي بعدها.
هذه واحدة من الأسباب التي تجعل اتجاه مؤسسة بروتوكول Fabric مثيرًا للاهتمام لمشاهدته. بدلاً من التركيز فقط على التطبيقات أو الاتجاهات قصيرة الأجل، يبدو أن المؤسسة أكثر قلقًا بشأن بناء أنظمة تسمح للشبكات الرقمية بالتنسيق مع بعضها.
قد لا يبدو هذا مثيرًا في البداية، ولكن تاريخيًا، تنتهي تلك الأنواع من قرارات البنية التحتية إلى التأثير على كامل نظم التكنولوجيا.
إذا نظرت إلى الطريقة التي تطورت بها الاقتصاديات الرقمية على مدار العقد الماضي، فإن النمو كان ملحوظًا جدًا. ما بدأ كمدفوعات عبر الإنترنت بسيطة قد توسع تدريجيًا ليشمل مشهدًا أوسع بكثير. الآن لدينا تمويل لامركزي، أصول رمزية، منصات منشئين، عوالم افتراضية، مقتنيات رقمية، وزيادة، خدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتفاعل مع هذه البيئات.
التحدي هو أن العديد منها لا يزال يعمل بشكل منفصل. غالبًا ما تستخدم الشبكات المختلفة معايير مختلفة، وبنية تحتية مختلفة، وأنظمة اقتصادية مختلفة. نقل الأصول أو البيانات بين تلك البيئات ليس دائمًا مباشرًا، وأحيانًا يقدم مخاطر لا يلاحظها المستخدمون على الفور.
كلما نمت الاقتصاديات الرقمية أكبر، تصبح تلك التجزئة أصعب تجاهلًا.
بدلاً من الأنظمة المعزولة، ما يبدأ في الظهور هو شبكة من المنصات المترابطة. تتفاعل أنظمة الألعاب مع الأسواق. تتصل الشبكات المالية مع منصات الأصول الرقمية. تسحب خدمات الذكاء الاصطناعي البيانات من عدة بيئات وتعيد نتائج تؤثر على النشاط الاقتصادي.
عند تلك النقطة، يتوقف التحدي الحقيقي عن كونه المنصات الفردية ويبدأ في أن يصبح التنسيق.
هنا حيث قد تلعب مشاريع البنية التحتية مثل Fabric دورًا أكبر.
تبدو الفكرة الأساسية بسيطة إلى حد ما: من المرجح أن تستمر الاقتصاديات الرقمية في التوسع عبر شبكات متعددة بدلاً من الانهيار في نظام واحد مهيمن. ستتخصص البيئات المختلفة في أدوار مختلفة. ستتركز بعض الشبكات على التمويل، وأخرى على البيانات، وأخرى على التطبيقات أو أنظمة الذكاء الاصطناعي.
إذا حدث ذلك، قد لا تكون التكنولوجيا الأكثر أهمية هي المنصات الفردية نفسها، بل البنية التحتية التي تسمح لها بالتفاعل بسلاسة.
يبدو أن تصميم Fabric يميل في هذا الاتجاه. بدلاً من أن تتموضع فقط كبيئة واحدة تتنافس على المستخدمين، يبدو أن المشروع يركز أكثر على بناء بنية تحتية تساعد الأنظمة المختلفة على التنسيق.
هذا النوع من النهج يميل إلى أن يكون أكثر أهمية مع نمو النظم البيئية.
سبب آخر قد يجعل هذا مهمًا هو الدور المتزايد للسيارات في الاقتصاديات الرقمية.
تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل في التأثير على كيفية تحليل البيانات، وكيفية عمل الخدمات، وكيفية اتخاذ القرارات في البيئات عبر الإنترنت. مع نضوج هذه التقنيات، من الممكن أن تشارك الوكلاء الذكيون بشكل أكثر مباشرة في الشبكات الاقتصادية.
لكن النشاط المدفوع بالذكاء الاصطناعي يقدم مجموعة جديدة من المتطلبات.
الأنظمة الآلية لا تعمل بنفس الطريقة التي يعمل بها البشر. تتفاعل باستمرار، تعالج كميات كبيرة من البيانات وغالبًا ما تحتاج إلى ظروف قابلة للتنبؤ لتعمل بشكل صحيح. يجب أن تكون البنية التحتية التي تدعم هذه التفاعلات موثوقة بما يكفي لتتمكن الأنظمة من العمل دون إشراف بشري مستمر.
بهذا المعنى، تصبح البنية التحتية للتنسيق أكثر أهمية.
من المرجح أن تحتاج الاقتصاديات الرقمية المبنية حول خدمات الذكاء الاصطناعي، والأسواق الآلية، وأنظمة البيانات الموزعة إلى شبكات تسمح لتلك المكونات بالتفاعل بكفاءة. تصبح البنية التحتية التي تدعم التواصل الآمن، والقواعد الاقتصادية المستقرة، والحوكمة الشفافة جزءًا من الأساس.
هذه منطقة أخرى حيث يصبح النهج الأوسع لمؤسسة Fabric ذا صلة.
بالطبع، من الصعب دائمًا التنبؤ بالتأثير طويل المدى لأي تقنية. تكنولوجيا البلوكشين لا تزال تتطور، والعديد من المشاريع المختلفة تجرب نماذج مختلفة. يركز البعض على القابلية للتوسع، والبعض الآخر على الخصوصية، والبعض الآخر على أنظمة التطبيقات.
لكن نمطًا واحدًا يميل إلى تكرار نفسه في تاريخ التكنولوجيا.
غالبًا ما تحظى التطبيقات بالاهتمام في البداية بينما تحدد البنية التحتية بهدوء ما يصبح ممكنًا لاحقًا.
إذا استمرت الاقتصاديات الرقمية في التوسع كما كانت عليه خلال العقد الماضي، قد تصبح الأنظمة التي تساعد الشبكات على التنسيق أكثر أهمية بشكل متزايد. تأتي المنصات وتذهب، تتغير الاتجاهات بسرعة، لكن البنية التحتية التي تدعم النظم البيئية الكبيرة تميل إلى الاستمرار.
تبدو مؤسسة بروتوكول @Fabric Foundation وكأنها تتموضع في تلك الطبقة، الطبقة التي لا يفكر فيها معظم الناس ولكنها في النهاية تدعم كل شيء آخر إنها تولد مخرجات محسوبة إحصائيًا.⭐️👋
#robo
$ROBO
#ROBO
@Fabric Foundation
#Mira

في عالم البلوكشين كلما ظهرت فكرة جديدة في مجال التشفير أو الذكاء الاصطناعي، فإن المحادثة المبكرة عادة ما تبدو واثقة للغاية. الرؤية تبدو منطقية، والإمكانات تبدو واضحة، والتكنولوجيا تبدو وكأنها تشير في الاتجاه الصحيح. لكن بمجرد أن تقضي بعض الوقت مع هذه المشاريع، تميل الواقع إلى طرح أسئلة أكثر صعوبة.
بروتوكول @Mira - Trust Layer of AI مثير للاهتمام لأن الفكرة وراءه سهلة الفهم إلى حد ما. الذكاء الاصطناعي ينتج المزيد والمزيد من المعلومات، ولا بد من أننا سنحتاج في وقت ما إلى طرق أفضل للتحقق مما إذا كانت تلك المعلومات موثوقة. يبدو أن تلك المرحلة شبه حتمية.
ومع ذلك، فإن التعرف على المشكلة وحلها فعليًا هما أمران مختلفان تمامًا.
إذا كانت ميرا تريد حقًا أن تصبح شيئًا مثل طبقة تحقق للذكاء الاصطناعي، فهناك بعض التحديات التي تواجهها والتي ليست صغيرة.
المسألة الأولى هي طبيعة المعلومات نفسها. تعتبر البلوكشين جيدة جدًا في التحقق من المعاملات لأن المعاملات بسيطة. إما أن حدث شيء ما أو لم يحدث. تمت معالجة التحويل أم فشل. يعمل الإجماع بشكل جيد عندما تكون النتيجة واضحة.
لا تتصرف المعلومات بهذه الطريقة.
غالبًا ما تتضمن ردود الذكاء الاصطناعي تفسيرًا، افتراضات، أو حقائق جزئية مختلطة معًا. أحيانًا تكون الإجابة صحيحة من الناحية التقنية ولكنها تفتقر إلى السياق. في أوقات أخرى، قد لا تكون خاطئة بالكامل، لكنها ليست موثوقة تمامًا أيضًا. محاولة تحويل هذا النوع من التعقيد إلى شيء يمكن للشبكة التحقق منه باستمرار ليس بالأمر السهل.
وهذا قبل أن تفكر حتى في السرعة.
أحد الأسباب التي تجعل الناس يستمتعون باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي هو مدى سرعة ردها. تسأل سؤالًا وتحصل على إجابة تقريبًا على الفور. إذا كانت طبقات التحقق تبطئ هذه العملية كثيرًا، فقد يتردد المطورون في الاعتماد عليها. حتى التأخيرات الصغيرة يمكن أن تشعر بالإحباط في التطبيقات الحقيقية.
لذا يجب على #Mira أن تجد توازنًا. يجب أن تكون عملية التحقق ذات معنى، ولكن يجب أن تبقى سريعة بما يكفي حتى لا يلاحظها المستخدمون.
تحدٍ آخر هو التبني، وهو شيء تكافح معه تقريبًا كل مشروع بنية تحتية في البداية.
لا تصبح شبكة التحقق مفيدة بين عشية وضحاها. تحتاج إلى مشاركين، ومدققين، ومطورين يبنون عليها، وتطبيقات تعتمد فعليًا على النظام. حتى توجد هذه القطع معًا، يبقى البروتوكول في الغالب فكرة.
والجزء المثير للاهتمام هو أن كل جزء يعتمد على الآخرين.
يريد المطورون رؤية شبكات نشطة قبل دمج شيء جديد. يريد المدققون حوافز تجعل المشاركة تستحق العناء. تريد التطبيقات الموثوقية قبل أن تعتمد على النظام. إن جعل كل ذلك يتحرك في نفس الوقت أصعب مما يبدو.
المنافسة هي عامل آخر يستحق الذكر.
تتحرك مساحة الذكاء الاصطناعي و Web3 بسرعة كبيرة الآن. كل بضعة أسابيع، يبدو أنه يظهر نهج جديد لشبكات الحوسبة اللامركزية، وأطر الوكلاء، وأسواق البيانات، وأنظمة الهوية لنماذج الذكاء الاصطناعي. تركيز ميرا على التحقق مختلف نوعًا ما، لكن هذا لا يعني أن المساحة ستبقى هادئة إلى الأبد.
إذا أصبح التحقق حاجة واضحة، فمن المحتمل أن تحاول المزيد من المشاريع حلها.
ثم هناك تحدي شرح لماذا تعتبر هذه الطبقة مهمة في المقام الأول.
لا يعد التحقق من الميزات التي تنتج عروضًا لامعة. إنه لا ينتج لحظات فيروسية بالطريقة التي يفعلها الذكاء الاصطناعي التوليدي. يبدأ معظم الناس فقط بالاهتمام بالتحقق بعد حدوث خطأ ما.
غالبًا ما تعاني البنية التحتية من هذه المشكلة. تصبح مهمة ببطء، وأحيانًا لا يدرك الناس مدى ضرورتها حتى تبدأ الأنظمة في الفشل بدونها.
الثقة هي جزء آخر من اللغز.
من المثير للسخرية، أن بروتوكولًا مبنيًا حول التحقق يجب أن يكسب مصداقيته أولاً. يحتاج المدققون إلى الثقة في أن هيكل الحوافز يعمل بشكل عادل. يحتاج المطورون إلى الاعتقاد بأن نتائج الشبكة موثوقة. ويحتاج المستخدمون إلى الاطمئنان أن النظام لا يمكن التلاعب به بسهولة.
لا يحدث أي من ذلك على الفور.
تدخل الحوافز نفسها تعقيدها الخاص. يجب أن يتم مكافأة المدققين على عملهم الدقيق، ولكن يجب على النظام أيضًا تجنب المواقف التي يشارك فيها الناس فقط من أجل المكافآت دون التحقق من المعلومات بشكل صحيح. يعد تصميم الحوافز التي تشجع المشاركة الصادقة على المدى الطويل أحد أصعب أجزاء الأنظمة اللامركزية.
قد تلعب التوقيتات أيضًا دورًا في كيفية تطور هذا.
تصل البنية التحتية التكنولوجية أحيانًا في وقت مبكر جدًا. إذا لم يكن النظام البيئي جاهزًا بعد، فإن التبني يتحرك ببطء لأن المشكلة لم تظهر بالكامل بعد. في أوقات أخرى، تظهر البنية التحتية في اللحظة التي يدرك فيها الناس أنهم يحتاجون إليها.
لا يزال الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، وقد تزداد الحاجة إلى طبقات التحقق تدريجيًا بدلاً من أن تحدث دفعة واحدة.
على الرغم من كل هذه التحديات، لا يزال الفكرة وراء ميرا تبدو ذات معنى.
مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى جزء من الأنظمة اليومية، من المحتمل أن تتحول المحادثة بعيدًا عن مدى إعجاب التكنولوجيا نحو مدى موثوقيتها فعليًا. الذكاء وحده ليس كافيًا إذا لم يثق الناس في النتائج.
قد ينتهي الأمر بالتحقق إلى أن يكون القطعة المفقودة التي تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق تبدو مستقرة.
وإذا نجح شيء مثل ميرا، فمن المحتمل ألا يكون المشروع الأكثر ضجيجًا في الغرفة. نادرًا ما تكون البنية التحتية كذلك. تميل أهم طبقات التكنولوجيا إلى الاختفاء في الخلفية بمجرد أن تبدأ في العمل بشكل صحيح ويضمن الوصول القابل للتحقق.🚀💜
@Mira - Trust Layer of AI
#robo
#AltcoinSeasonTalkTwoYearLow

عندما لاحظت أن الجميع في مجال الذكاء الاصطناعي مهووسون بالذكاء، لكن لا أحد تقريبًا يتحدث عن النزاهة.
لقد وصلنا إلى نقطة يمكن فيها لنماذج الذكاء الاصطناعي كتابة التعليمات البرمجية، وتشخيص الأمراض، وحتى تداول العملات المشفرة، لكنها لا تزال تعاني من عيب قاتل واحد: إنها كاذبة مهنية. تتوهم بثقة عالية لدرجة أنه يكاد يكون من المستحيل على إنسان تمييز الحقيقة من الخيال دون القيام بالعمل بأنفسنا. وإذا كان علينا القيام بالعمل بأنفسنا، فما الفائدة من الذكاء الاصطناعي؟
لقد قضيت الكثير من الوقت في التعمق في الورقة البيضاء لشبكة @Mira - Trust Layer of AI ، وأدركت أنهم يحلون الشيء الوحيد الذي سيجعل أو يكسر العقد القادم من التكنولوجيا، وهو فجوة موثوقية الذكاء الاصطناعي.
كيف تعمل شبكة #Mira
يعتقد معظم الناس أن الذكاء الاصطناعي هو عقل واحد. لكن Mira تعتبره هيئة محلفين. وفقًا لأبحاثهم، لا يمكن لنموذج واحد، مهما كان كبيرًا، القضاء على التحيز أو الأوهام بمفرده. إنها قيود رياضية على الشبكات العصبية.
حل Mira هو طبقة تحقق لامركزية. عندما تستخدم تطبيقًا مدعومًا من Mira، لا تحصل على إجابة لمرة واحدة. بل تمر عبر خط أنابيب عالي المخاطر:
التثبيت هو جوهر بروتوكول Mira. يأخذ النظام استجابة الذكاء الاصطناعي المعقدة ويقوم بتفكيكها إلى ادعاءات منفصلة يمكن التحقق منها. إنه مثل أخذ عقد قانوني طويل وتحويله إلى سلسلة من التصريحات الواقعية بنعم/لا.
التحقق اللامركزي: يتم تقسيم هذه الادعاءات ثم إرسالها إلى شبكة عالمية من العقد المستقلة. هذه العقد ليست مجرد مراقبة؛ بل تعمل على تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة للتحقق المتبادل من الادعاءات.
التوافق & الإثبات: تجمع الشبكة هذه الأصوات المستقلة. إذا اتفقت غالبية كبيرة من النماذج المتنوعة، يتم التحقق من الادعاء. ثم تصدر Mira شهادة تشفير، وهي دليل رقمي حرفي على أن المعلومات قد تم اختبارها بشكل صارم.
بيانات حقيقية، ليست مجرد ضجيج خارطة الطريق
لقد سئمت من رؤية مشاريع كلها ورقة بيضاء ولا منتج. Mira مختلفة. لقد بدأ التشغيل الرئيسي في أواخر عام 2025، والمعايير التشغيلية مذهلة فعليًا لمشروع الذكاء الاصطناعي-البلوكشين:
4 مليون+ مستخدم نشط: هذا ليس مجرد شبكة اختبار للمطورين؛ بل إن الناس يستخدمونها بالفعل.
19 مليون استفسار أسبوعيًا: تعمل الشبكة على معالجة حجم ضخم من مهام التحقق المباشرة.
3 مليار رمز يوميًا: يشير هذا إلى حجم البيانات (رموز LLM) التي تتدفق عبر خط أنابيب التحقق.
95%+ دقة: من خلال استخدام توافق متعدد النماذج، تمكنت Mira من دفع الدقة الواقعية من المعيار الصناعي البالغ ~70% إلى أكثر من 95%.
لماذا MIRA أكثر من مجرد رمز
رمز MIRA هو المحرك الاقتصادي الذي يجبر الشبكة على أن تكون صادقة. في الورقة البيضاء، يصفون اقتصاد "آلة الحقيقة":
تكلفة الكذب: يجب على مشغلي العقد أن يراهنوا بـ MIRA للمشاركة. إذا حاولت عقدة ما التخمين الكسول أو تقديم تحقق زائف، يتم خصم رهانهم. وهذا يجعل الصدق هو الطريق الوحيد المربح.
وقود واجهة برمجة التطبيقات الموثوقة: يدفع المطورون الذين يبنون تطبيقات عالية المخاطر (مثل في DeFi أو Legal-Tech) بـ MIRA للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات الموثوقة.
تدفقات Mira: اعتبرها مخططات ذكاء اصطناعي معيارية. إذا كنت ترغب في بناء ذكاء اصطناعي يلخص التقارير المالية دون كذب، تستخدم تدفق Mira، الذي يحتوي على منطق تحقق مدمج. MIRA هي العملة التي تدعم هذه سير العمل.
أعتقد أننا ندخل عصر الوكلاء الذكيين، الروبوتات المستقلة التي ستدير أموالنا وبياناتنا. لكن، هل ستعطي مفاتيحك الخاصة لذكاء اصطناعي قد يتوهم عنوان محفظة وهمية؟ بالتأكيد لا.
لهذا السبب تعتبر MIRA مهمة للغاية. إنها توفر مسار تدقيق يحتاجه الوكلاء للعمل. تنقلنا من عالم يقول فيه الذكاء الاصطناعي ذلك إلى الشبكة اللامركزية التي أثبتت ذلك.
لقد secured المشروع بالفعل 9 ملايين دولار من عمالقة مثل Bitkraft وFramework Ventures، ومع قاعدة المستخدمين الحالية، أصبحوا بهدوء Oracle للذكاء الاصطناعي. بنفس الطريقة التي أصبحت بها Chainlink ضرورية لبيانات الأسعار، تصبح Mira ضرورية لبيانات الحقيقة.
إذا كنت تتابع رواية الذكاء الاصطناعي، توقف عن النظر إلى النماذج وابدأ في النظر إلى طبقة التحقق. هناك حيث يتم بناء القيمة الحقيقية والأمان الحقيقي في الوقت الحقيقي وفي عالم العملات المشفرة.💜🚀

#Mira
@Mira - Trust Layer of AI

عندما كنت أبحث في ROBO على بروتوكول @Fabric Foundation وشيء واحد يبرز لي حقًا هو أن الشبكات الروبوتية التي لا مركزية غالبًا ما تواجه صعوبة في التأكد من أن الروبوتات تقوم بما يُفترض بها القيام به بصدق وأن الأشخاص الذين يتحققون منهم، المُصدقين، يقومون بعملهم بشكل صحيح.
يحل بروتوكول Fabric هذه المشكلة من خلال إضافة طريقة للتحقق من العمل الذي تقوم به الروبوتات على الشبكة.
هذا يمنحنا وسيلة لإثبات أن كل مهمة قد تم إنجازها بشكل صحيح ويضمن أن المُصدقين يقومون بعملهم.
تغير الحوسبة القابلة للتحقق تمامًا دور المدققين. لم يعودوا مجرد أشخاص يضيفون كتل إلى الشبكة بعد الآن. عليهم التأكد من أن العمل الذي تقوم به الروبوتات يتوافق مع معايير البروتوكول.
إذا قام المدققون بعملهم بشكل صحيح، فإنهم يحصلون على مكافآت. إذا ارتكبوا أخطاء أو حاولوا اتخاذ اختصارات، فإنهم يتلقون عقوبات. هذا يخلق نظامًا حيث تكون الروبوتات والمدققون مسؤولين تجاه بعضهم البعض.
تعتبر رموز ROBO مهمة جدًا لهذا النظام. يتم استخدامها لتأمين الشبكة ودفع ثمن المعاملات واتخاذ القرارات حول كيفية عمل الشبكة. من المهم أيضًا ملاحظة أن الطريقة التي يتم بها توزيع الرموز تكافئ الروبوتات على القيام بمهامها والمدققين على التحقق من أن العمل قد تم بشكل صحيح.
هذا يعني أن الشبكة تكافئ الناس على القيام بشيء ما وليس فقط لوجودهم هناك.
لا تزال هناك بعض المشكلات التي يجب حلها. فهم ما يعنيه أن يكمل الروبوت مهمة بشكل صحيح أمر معقد. إذا لم تكن معايير الإثبات جيدة بما فيه الكفاية، فقد يجد المدققون طرقًا للغش في النظام. التأكد من أن الشبكة يمكنها التعامل مع العديد من الروبوتات والمهام دون إبطاء هو أيضًا مصدر قلق.
مع إضافة المزيد من الروبوتات والمهام إلى الشبكة، سنحتاج إلى إيجاد طرق للتحقق من أن كل شيء يعمل بشكل صحيح دون تحميل الشبكة.
إن الطريقة التي تُدار بها الشبكة مهمة أيضًا. الأشخاص الذين يمتلكون رموز ROBO يمكنهم التصويت على أشياء مثل كيفية عمل البروتوكول، وكيف يتم التحقق من المهام، وكيف يتم تحديث النظام.
هذا يعني أن الأشخاص الذين يتحكمون في الشبكة هم الذين يستخدمونها فعليًا، وهو أمر جيد. من المهم أيضًا التأكد من أن للجميع صوت، وليس فقط الأشخاص الذين هم خبراء.
لذا، نحتاج إلى إيجاد توازن بين التأكد من أن الجميع مشمولون والتأكد من أن الأشخاص الذين يتخذون القرارات يعرفون ما يفعلونه.
في الختام، فإن الطريقة التي تستخدم بها ROBO الحوسبة تغير من كيفية مسؤولية المدققين.
من خلال ربط إثبات العمل بإكمال المهام والحوافز الاقتصادية، يخلق بروتوكول Fabric #robo نظامًا حيث تعمل الروبوتات والمدققون والأشخاص الذين يديرون الشبكة معًا بطريقة قابلة للتحقق في الوقت الحقيقي وفي عالم البلوكشين.🚀💜
#ROBO
$ROBO
@Fabric Foundation

@Mira - Trust Layer of AI
من خلال عدم الثقه بالذكاء الاصطناعي أدركت آنه لايجب أن أثق إلى بما يمكن التحقق منه وهذا يغير كل شيء حول كيف يجب أن نفكر في الذكاء الاصطناعي. هناك لحظة يعرفها كل متداول. السوق يتحرك بسرعة. تحتاج إلى إجابة الآن. لذا تفعل ما يفعله الجميع في 2024 تسأل ChatGPT.
تحصل على رد واثق، منظم جيدًا. فقرات نظيفة. نبرة موثوقة. يبدو وكأن شخصًا يعرف عما يتحدث. إلا أنه كان خاطئًا.
تمامًا، بصمت، بشكل كارثي خاطئ. لا تحذير. لا إخلاء مسؤولية. لا "مرحبًا، قد أكون أختلق هذا." فقط هلوسة مصقولة مرتدية كبحث وقد تصرفت بناءً عليها. هذه هي الأزمة التي لا يتحدث عنها أحد بصوت عالٍ بما فيه الكفاية. السر القذر للذكاء الاصطناعي الحديث إليك ما لا تضعه المختبرات الكبرى OpenAI وGoogle وAnthropic على صفحات الهبوط الخاصة بها: نماذج الذكاء الاصطناعي تتوهم. باستمرار. بثقة. دون إخبارك. تشير الدراسات إلى أن نماذج اللغة الكبيرة تصنع معلومات في أي مكان من 3% إلى أكثر من 20% من الردود اعتمادًا على المهمة. ألا يبدو ذلك كثيرًا؟ في التداول، في الطب، في البحث القانوني حتى معدل خطأ 3% في القرارات الحرجة ليس خطأً. إنه كارثة تنتظر الحدوث. لكن مشكلة الهلوسة هي في الواقع المشكلة الأصغر. المشكلة الأكبر هي: من الذي يتحقق؟ عندما يعطيك ChatGPT إجابة، تأتي من نظام مركزي واحد، مدرب على بيانات تم اختيارها بواسطة شركة واحدة، مصفاة من خلال حواجز مصممة من قبل نفس الشركة، لأسباب قد تتماشى أو لا تتماشى مع مصالحك. لا يمكنك تدقيقها. لا يمكنك التحقق من المصدر. أنت فقط... تثق. والثقة، بدون تحقق، ليست ميزة. إنها نقطة ضعف. هذا هو ما يبدو عليه الذكاء الاصطناعي المركزي في الواقع فكر في ما يعنيه عندما تتحكم شركة واحدة في كيفية إجابة الذكاء الاصطناعي على الأسئلة. هم يقررون ما هو دقيق. هم يقررون ما يتم تصفيته. هم يقررون ما يعنيه "آمن" و"آمن" لشركة تواجه ضغطًا تنظيميًا يبدو مختلفًا جدًا عن "صادق" لشخص يحتاج إلى إجابات حقيقية. ليس بالضرورة خبيثًا. لا يحتاج أن يكون. الهيكل نفسه هو المشكلة. نقطة تحكم واحدة تعني نقطة فشل واحدة. نقطة انحياز واحدة. نقطة واحدة يمكن للحكومات الضغط عليها، يمكن للمعلنين التأثير عليها، يمكن للسياسة الداخلية أن تفسدها بهدوء وكل ذلك دون أن تعرف أبدًا. أنت لا تستخدم أداة. أنت تثق في صندوق أسود.
ادخل شبكة ميرا وفكرة مختلفة تمامًا. تبدأ شبكة ميرا من فرضية جذرية: ماذا لو كانت نتائج الذكاء الاصطناعي يمكن التحقق منها مثل معاملة البلوك تشين؟ ليس موثوقًا. تحقق. إليك كيف يعمل ذلك في الممارسة العملية. عندما تسأل ميرا سؤالًا، لا يرسل النظام ذلك فقط إلى نموذج واحد ويعيد لك إجابة. بل يقوم بتقسيم الاستفسار إلى مطالب محددة وقابلة للتحقق. يتم توزيع هذه المطالب عبر شبكة من نماذج الذكاء الاصطناعي المستقلة. كل نموذج يقيم بشكل مستقل، بدون تنسيق، بدون تفكير جماعي. ثم يبدأ التوافق. إذا تقاربت النماذج على نفس الإجابة، يتم تسجيل هذا التوافق تشفيرياً على البلوك تشين. أنت لا تحصل فقط على إجابة. أنت تحصل على دليل، سجل يمكن التحقق منه رياضيًا بأن أنظمة مستقلة متعددة توصلت إلى نفس الاستنتاج. لم تقم شركة واحدة بهذا القرار. لم توافق هيئة مركزية على تلك النتيجة. الرياضيات فعلت. لماذا تغير الحوافز الاقتصادية كل شيء؟ هنا الجزء الذي يجعل ميرا مختلفة حقًا عن كل مشروع "ذكاء اصطناعي لامركزي" جاء قبله. العقد في شبكة ميرا لا يشاركون بدافع الخير. إنهم يشاركون لأن هناك حوافز اقتصادية حقيقية على المحك. يحصل المدققون الذين يقدمون تحققًا دقيقًا باستمرار على مكافآت. بينما يتم معاقبة المدققين الذين يدفعون نتائج كاذبة أو منخفضة الجودة. هذه هي الرؤية الرئيسية: لا تحتاج إلى الثقة في الأشخاص إذا كانت مصالحهم متوافقة بشكل صحيح. في النموذج الحالي، فإن الأشخاص الذين يبنون الذكاء الاصطناعي لديهم كل الحوافز لجعله يبدو موثوقًا بينما يركزون على التفاعل، والاحتفاظ، والبقاء التنظيمي. في نموذج ميرا، لكل مشارك في الشبكة حصة مالية مباشرة في الحصول على الأشياء بشكل صحيح. إنه يحول التحقق من تكلفة إلى حافز. هذا ليس تحولًا صغيرًا. إنها ثورة هيكلية. ماذا يعني هذا للتاجر أو أي شخص يتخذ قرارات حقيقية؟ دعنا نعود إلى تلك التجارة. في العالم القديم: تسأل ذكاءً اصطناعيًا، تحصل على إجابة واثقة، ليس لديك طريقة لمعرفة ما إذا كانت موثوقة أو مصنوعة، وتتخذ قرارًا بناءً على الإيمان. في عالم ميرا: تسأل، يتم تقسيم الاستفسار إلى مطالب قابلة للتحقق، وتقوم نماذج مستقلة متعددة بتقييمه، ويتم الوصول إلى توافق تشفيري، وتحصل على إجابة مع دليل موثوقية مرفق بها. أحدهما أداة بحث. والآخر هو رمية عملة مع خطوات إضافية. بالنسبة للأسئلة ذات المخاطر المنخفضة مثل أفكار الوصفات، والفضول العابر، ومساعدة الكتابة، فإن الذكاء الاصطناعي المركزي قد يكون جيدًا. لكن في اللحظة التي ترتفع فيها المخاطر، يتغير السؤال. ليس "ماذا يقول الذكاء الاصطناعي؟" ولكن "كيف أعلم أن هذا صحيح؟" تم بناء ميرا لهذا السؤال. الصورة الأكبر نحن في المراحل الأولى من تحول الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية، نوع البنية التحتية التي ستدعم التشخيصات الطبية، والبحث القانوني، والقرارات المالية، وفي النهاية الحوكمة نفسها. إذا كانت تلك البنية التحتية مبنية على أنظمة مركزية وغير قابلة للتحقق، فإن العواقب لن تكون تدريجية. ستكون مفاجئة، كبيرة، وموزعة بشكل غير متساوٍ، ستسقط بقوة على الأشخاص الذين لديهم أقل قوة للرد. التحقق اللامركزي ليس مجرد ميزة تقنية. إنها موقف سياسي. تقول: يجب أن تُبنى المساءلة في النظام، لا أن تُعد من قبل الأشخاص الذين يديرونه. شبكة ميرا هي واحدة من أولى المحاولات الجادة لبناء ذكاء اصطناعي يكسب الثقة من خلال الرياضيات بدلاً من التسويق. الفكرة النهائية السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مفيدًا. إنه واضح. السؤال هو ما إذا كنا نبنيه بطريقة تظل مسؤولة أمام الأشخاص الذين يستخدمونه أم أننا نقوم بتسليم سلطة استثنائية لعدد قليل من الشركات ونسمي ذلك تقدمًا. كنت أثق في الصندوق الأسود. لم أعد كذلك. ليس لأن الذكاء الاصطناعي سيء. لأن التحقق أفضل من الإيمان وأخيرًا لدينا طريقة للقيام بذلك. شبكة ميرا هي بروتوكول تحقق من الذكاء الاصطناعي لامركزي يستخدم توافق البلوك تشين والحوافز الاقتصادية لجعل نتائج الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق في عالم التشفير.🚀💜
#Mira @Mira - Trust Layer of AI

$MIRA

@Fabric Foundation
منذ فترة لقد لاحظتُ أن أول علامة على انحراف النظام ليست فشلًا صاخبًا — بل هي توقفٌ هادئ. ينظر أحدهم إلى لوحة تحكم مليئة بالعلامات الخضراء، فيرى النشر موسومًا بـ«ناجح»، ومع ذلك يفتح سجلات الأحداث بدافع العادة. يبدو كل شيء صحيحًا. لا شيء يصرخ. لكن النظام يبدو «مشدودًا» قليلًا، وكأنه يعمل طالما لمستَه في الأماكن الصحيحة.
عندما يكون المرور منخفضًا، يمكنك التظاهر بأن هذه الحواف لا تهم. عندما يصبح النظام مشغولًا، تصبح الحواف هي التجربة الكاملة. تبدأ الطوابير في النبض بدلاً من التدفق بسلاسة. تتوقف المحاولات عن كونها “حالات طارئة نادرة” وتبدأ في الظهور مثل نبض طبيعي. شيء صحيح تقنيًا لا يزال يصبح محيرًا لأنه يصل في اللحظة الخاطئة، أو لأن مكونًا آخر قد انتقل بالفعل. لا ترى الأخطاء دائمًا - أحيانًا ترى فقط السحب. يقضي الناس المزيد من الوقت في التحقق. تؤدي الأتمتة إلى المزيد من سلوكيات “فقط في حالة”. تبدأ الفرق في إضافة بقع صغيرة حول النقاط الساخنة نفسها.
هذه هي النقطة التي أعود إليها دائمًا: النظام لا يعمل فقط القواعد التي كتبتها. إنه ينمو مجموعة ثانية من القواعد - غير رسمية - لأن القواعد الرسمية لا تغطي ما تشعر به تحت الضغط.
عادة ما تبدأ بعادة شخصية صغيرة. يضيف شخص ما تأخيرًا قصيرًا قبل تنفيذ إجراء لا يمكن عكسه - ليس لأن المواصفات تقول ذلك، ولكن لأنهم تعلموا أن “مؤكد” و “مستقر” ليسا دائمًا نفس الشيء في تلك اللحظة. يبدأ شخص آخر في وضع علامات على مخرجات معينة في حقل تعليق، أو في علامة لم تكن مخصصة حقًا لذلك الغرض، فقط لمساعدة الآخرين في معرفة ما هو آمن للاعتماد عليه. يتعلم مشغل ما هي التكاملات التي تكون “مستقرة في يوم جيد” وأي منها “مستقرة في الساعة 3 صباحًا خلال ذروة”، ويضبط ثقته وفقًا لذلك، دون أن يكتبها أبدًا.
في البداية، تبدو هذه كخيارات فردية. ثم تنتشر.
يصبح التأخير متوقعًا. تبدأ الأنظمة السفلية بهدوء في افتراض أن التوقف موجود، وتقوم بضبط مهلاتها الخاصة حوله. تكتسب لوحات المراقبة معاني غير مكتوبة: هذا التنبيه حقيقي، ذلك واحد ضجيج، هذا فقط يهم إذا استمر لأكثر من دقيقة. يتم تعديل الأتمتة لتفسير الصمت على أنه “لا يزال مستقرًا” بدلاً من “فشل”، لأن شخصًا ما يتذكر الحادثة التي تسبب فيها رد الفعل السريع في ضرر أكبر من الانتظار.
ثم، دون أن يقرر أحد بشكل رسمي، تصبح تلك العادة هي الحقيقية.
أرى نفس الشيء يحدث مع “الحقيقة”. نظريًا، هناك مصدر واحد للحقيقة: السجل، قاعدة البيانات، المعرف القياسي. في الممارسة العملية، يصبح مصدر الحقيقة هو ما يمكن للناس فعلاً استخدامه خلال لحظة فوضوية. قد يكون المعرف الذي من الأسهل البحث عنه عبر السجلات. قد يكون السجل الذي يتم تحديثه بشكل أسرع. قد يكون النظام الأكثر قابلية للقراءة عندما يكون كل شيء آخر ضجيجًا. مع مرور الوقت، تبدأ الفرق في التنسيق حول تلك الحقيقة العملية، حتى وإن لم تكن الرسمية. تبدأ الأدوات في دعمها. تبدأ كتب التشغيل في الإشارة إليها. تبدأ التكاملات في التعامل معها كنقطة مرجعية.
الشيء المضحك هو: أن هذه الطبقة غير الرسمية تجعل النظام البيئي بأكمله أكثر موثوقية. تقلل هذه السلوكيات الهادئة الحوادث وتنعيم الحواف الخشنة. لهذا السبب تنتشر بسرعة. يتم دمجها في إعدادات التكوين الافتراضية. يتم نسخها إلى السكربتات. تظهر في افتراضات الاختبار التي لا يتذكر أحد كتابتها. يرث المهندسون الجدد هذه كـ “كيف تسير الأمور هنا”، حتى وإن لم يتمكنوا من العثور على وثيقة تقول ذلك.
بعد فترة، يمكنك النظر إلى مخطط الهندسة المعمارية والشعور بالفرق بين النظام الموجود على الورق والنظام الموجود في الحركة. النظام الورقي نظيف ومنطقي. النظام العامل تم التفاوض عليه - ممسكًا معًا من خلال طقوس التوقيت، إشارات الثقة الصغيرة، ومجموعة من القرارات الصغيرة التي اتخذها أشخاص أرادوا فقط أن تبقى الأمور مستقرة.
وبمجرد أن تبدأ في رؤيته، لا يمكنك عدم رؤيته. النظام أخضر. تمر الفحوصات. كل شيء يقول جيد وفي هذاالطريق سوف نصل.💜🚀
@Fabric Foundation
#ROBO

$ROBO

@Mira - Trust Layer of AI
في عالم التشفير ألاحظ بسبب شعور غير مريح قليلاً: AI الحالي ذكي بما يكفي بالفعل.
لكنها ليست موثوقة بما فيه الكفاية.
الشيئان ليسا متماثلين.
عندما أستخدم AI الآن، لم أعد أشك في قدرته على إنشاء المحتوى. إنه يقوم بذلك بشكل جيد جداً.
السؤال الحقيقي هو: هل يمكنني الوثوق في هذا الناتج دون الحاجة إلى التحقق من كل سطر بنفسي؟
وإذا كنت صادقًا، فإن الجواب لا يزال لا.
ظهرت شبكة ميرا تمامًا في تلك الفجوة.
لم يبنوا نموذج لغة أكبر. لا تنافس على المعيار.
يضعون أنفسهم بين ناتج الذكاء الاصطناعي والثقة.
بدلاً من اعتبار إجابة النموذج كتلة كاملة، تقوم ميرا بتفكيكها إلى بيانات صغيرة يمكن التحقق منها.
يتم توزيع كل بيان على شبكة المدققين المستقلين. قد تكون تلك المدققين أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى. يقومون بالتقييم بشكل منفصل، ويتم تشكيل الإجماع من خلال آلية البلوكشين والدوافع الاقتصادية.
طريقة الثقة تتغير من الجذور.
لم تعد تعتمد على ثقة نموذج واحد.
أنت تعتمد على الإجماع الموزع، مع وجود رهان خلفه.
يتم تسجيل نتائج التحقق على السلسلة. من يقيم، ومتى يقيم، وكيف يوافق الشبكة - كل ذلك له أثر.
لم تعد الثقة تعتمد على السمعة.
إنه "مضمون" من خلال الاقتصاد.
يبدو أن هذا نظري، حتى ننظر إلى الاتجاه الذي يتجه فيه الذكاء الاصطناعي.
لقد رأينا وكلاء يديرون محافظ تلقائيًا، يتفاعلون مع DeFi، يautomate تدفقات العمل، يجمعون الأبحاث.
عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من "الاقتراح" إلى "التنفيذ"، فإن "ربما يكون صحيحًا" لم يعد كافيًا.
لا تفترض ميرا أن النموذج الأكبر سيقضي تمامًا على الهلوسة.
يقبلون أن الناتج الاحتمالي هو جوهر المعمارية الحالية.
بدلاً من الإصلاح في مستوى النموذج، يبنون طبقة موثوقية تحيط به.
تبدو هذه الطريقة أكثر واقعية من الحلم بذكاء اصطناعي مثالي.
بالطبع، المعمارية مثل هذه ليست بسيطة.
فصل الاستنتاج إلى بيانات يمكن اختبارها ليس بالأمر السهل. إضافة طبقة تحقق ستخلق تأخيرًا. يجب أن يكون المدققون متنوعين بما يكفي لتجنب الانحياز الجماعي. يجب أخذ مخاطر التواطؤ في الاعتبار.
هذه معادلة توازن صعبة جدًا.
لكن الحجة الجوهرية أجد صعوبة في دحضها:
الذكاء بدون تحقق لن يتوسع بأمان.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي بنية تحتية للتمويل والقانون والصناعة... فإن الرقابة المركزية لن تكون كافية. السمعة أيضًا لن تكون كافية.
عندما يعمل النظام بشكل مستقل، يجب توزيع الثقة.
تحدد ميرا نفسها كـ "طبقة الثقة" للذكاء الاصطناعي.
لا ضجيج. لا ملاحقة لمؤشر المعيار. فقط التركيز على نقطة ضعف هيكلية في كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي.
وإذا استمر الذكاء الاصطناعي في التقدم نحو الأتمتة الحقيقية، فقد لا تصبح طبقات التحقق مثل هذه ميزات إضافية.
يمكن أن تصبح هذه شروطًا إلزامية.
لست متأكدًا مما إذا كانت السوق قد قيمت بشكل صحيح أهمية هذه الطبقة.
لكن إذا أصبح الذكاء الاصطناعي حقًا وكيلًا اقتصاديًا مستقلًا، فإن الفجوة بين "الذكاء" و"الجدارة بالثقة" ستصبح أكثر وضوحًا.
#Mira بما تكون تلك الفجوة هي المكان الذي يتم فيه بناء القيمة على المدى الطويل وفي الوقت المناسب والحقيقي.💜🚀
@Mira - Trust Layer of AI
$MIRA

È ROBO che non puoi ancora chiamare, ma lo senti.
Vedi un numero di commissioni.
Continui.
Vai alla schermata di "conferma".
Il numero sta cambiando.
Stai tornando.
Sta cambiando di nuovo.
Inizi a chiederti se il sistema sta rispondendo al mercato... o sta rispondendo a te.
Ecco dove vedo il design delle commissioni di
- E indirettamente, esperienza su