مع الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي، أصبحت مشكلة دقة المعلومات واحدة من أكبر التحديات التقنية، حيث يمكن لنماذج AI إنتاج إجابات تبدو صحيحة لكنها تحتوي على أخطاء أو ما يعرف بالـ “Hallucinations”. هنا يظهر دور @Mira - Trust Layer of AI الذي يهدف إلى إنشاء طبقة تحقق لامركزية تجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للفحص والتوثيق عبر البلوكشين.
تعتمد الشبكة على آلية تحقق جماعي، حيث يتم تقسيم نتائج الذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات صغيرة تقوم نماذج متعددة وعُقد مستقلة بمراجعتها للوصول إلى إجماع موثوق، مما يحول المحتوى الناتج عن AI من معلومات احتمالية إلى بيانات يمكن الوثوق بها واستخدامها في مجالات حساسة مثل التمويل والرعاية الصحية والتعليم .
يلعب رمز $MIRA دورًا محوريًا داخل النظام، إذ يُستخدم في الستيكينغ وتأمين الشبكة ودفع خدمات التحقق والمشاركة في الحوكمة، مما يخلق اقتصادًا رقميًا قائمًا على تحفيز المشاركين لضمان صحة البيانات . ومع توسع استخدام التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، تسعى Mira إلى أن تصبح البنية التحتية التي تضيف عنصر “الثقة” المفقود في الأنظمة الحالية، وهو عامل أساسي لانتقال AI من التجربة إلى الاعتماد الفعلي عالميًا.
في عالم يتجه نحو الأتمتة والقرارات المبنية على البيانات، قد تكون شبكات التحقق اللامركزية مثل Mira خطوة ضرورية لبناء ذكاء اصطناعي يمكن الاعتماد عليه بشكل حقيقي، وليس مجرد أداة توليد محتوى.
