Lapisan Kepercayaan AI: Bagaimana Jaringan Mira Mengatasi Masalah Ilusi dan Bias dalam Kecerdasan Buatan
Baru-baru ini, jaringan pengujian publik bernama Mira resmi diluncurkan, yang bertujuan untuk membangun lapisan dasar yang dapat dipercaya untuk kecerdasan buatan. Proyek inovatif ini bertujuan untuk mengatasi tantangan penting yang dihadapi teknologi AI saat ini: bagaimana mengurangi "ilusi" dan bias dalam output AI, sehingga meningkatkan keandalannya.
Saat membahas AI, orang sering kali lebih fokus pada kemampuannya yang luar biasa, sementara kurang memperhatikan masalah "ilusi" atau bias yang ada pada AI. Apa yang disebut "ilusi" AI, secara sederhana, adalah bahwa AI kadang-kadang dengan percaya diri menciptakan konten yang tampaknya masuk akal tetapi sebenarnya sepenuhnya salah. Misalnya, ketika ditanya mengapa bulan berwarna pink, AI mungkin akan memberikan serangkaian penjelasan yang tampaknya masuk akal, meskipun penjelasan tersebut sepenuhnya fiktif.
Masalah munculnya AI ini berkaitan dengan jalur teknologi saat ini. AI generatif biasanya mencapai koherensi dan rasionalitas dengan memprediksi konten yang "paling mungkin", tetapi metode ini sulit menjamin kebenaran dari output yang dihasilkan. Selain itu, data pelatihan mungkin mengandung kesalahan, bias, atau bahkan konten fiktif, yang semuanya dapat mempengaruhi kualitas output AI. Dengan kata lain, AI mempelajari pola bahasa manusia, bukan fakta murni.
Output yang memiliki bias atau ilusi ini mungkin tidak akan menyebabkan konsekuensi serius dalam bidang pengetahuan umum atau hiburan untuk sementara waktu, tetapi dalam bidang yang memerlukan ketelitian tinggi seperti medis, hukum, penerbangan, dan keuangan, hal ini dapat menyebabkan hasil yang bencana. Oleh karena itu, menyelesaikan masalah ilusi dan bias AI menjadi salah satu tantangan inti dalam proses pengembangan AI.
Proyek Mira adalah solusi yang diusulkan untuk masalah ini. Ini bertujuan untuk mengurangi bias dan halusinasi AI, serta meningkatkan keandalannya dengan membangun lapisan kepercayaan AI. Inti dari konsep Mira adalah menggunakan konsensus dari beberapa model AI untuk memverifikasi output AI, dan melakukan verifikasi melalui mekanisme konsensus terdesentralisasi.
Dalam arsitektur jaringan Mira, konten pertama-tama akan diubah menjadi pernyataan yang dapat diverifikasi secara independen. Pernyataan ini kemudian divalidasi oleh operator node di jaringan. Untuk memastikan keadilan dalam proses validasi, Mira menerapkan insentif ekonomi kriptografi dan mekanisme hukuman, mendorong operator node untuk berpartisipasi dengan jujur.
Proses verifikasi Mira terdiri dari tiga langkah utama: konversi konten, verifikasi terdistribusi, dan mekanisme konsensus. Pertama, konten yang diajukan oleh klien dipecah menjadi berbagai pernyataan yang dapat diverifikasi, yang kemudian didistribusikan ke node di jaringan untuk diverifikasi. Setelah node menyelesaikan verifikasi, sistem akan merangkum hasil dan mencapai konsensus, akhirnya mengembalikan hasil kepada klien. Untuk melindungi privasi klien, pernyataan akan didistribusikan kepada node yang berbeda dengan cara pemotongan acak.
Operator node memperoleh pendapatan dengan menjalankan model validator, memproses klaim, dan mengirimkan hasil verifikasi. Pendapatan ini berasal dari nilai yang diciptakan oleh jaringan Mira untuk pelanggan, yaitu mengurangi tingkat kesalahan AI di bidang-bidang penting. Untuk mencegah operator node melakukan tindakan curang, sistem akan menghukum node yang terus-menerus menyimpang dari konsensus.
Inovasi dari jaringan Mira terletak pada penggabungan keunggulan dari berbagai model AI dan verifikasi konsensus terdesentralisasi, yang menawarkan pendekatan baru untuk meningkatkan keandalan AI. Dengan menyediakan layanan AI yang lebih akurat dan dapat diandalkan kepada pelanggan, Mira tidak hanya dapat menciptakan nilai bagi pelanggan, tetapi juga membawa keuntungan bagi para peserta jaringan.
Saat ini, Mira telah menjalin kemitraan dengan beberapa kerangka agen AI terkenal. Dengan peluncuran jaringan pengujian publik, pengguna dapat merasakan keluaran AI yang telah terverifikasi melalui Klok (aplikasi obrolan LLM berbasis Mira) dan memiliki kesempatan untuk mendapatkan poin Mira.
Perkembangan proyek Mira tanpa diragukan lagi akan memberikan dukungan penting untuk promosi mendalam aplikasi AI, dan diharapkan dapat memainkan peran kunci dalam meningkatkan keandalan dan kredibilitas AI.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
20 Suka
Hadiah
20
4
Bagikan
Komentar
0/400
MidnightSeller
· 08-03 10:17
Sudah kembali untuk mengangkat konsep lagi, ritme dianggap bodoh.
Lihat AsliBalas0
ImaginaryWhale
· 08-03 10:17
Biarkan AI tidak terlalu pandai berkelit.
Lihat AsliBalas0
PanicSeller69
· 08-03 10:07
Ah ini... AI juga bisa jatuh cinta?
Lihat AsliBalas0
All-InQueen
· 08-03 09:59
Sebuah proyek AI lainnya yang didukung oleh misteri
Mira Network: Membangun Lapisan Kepercayaan AI untuk Mengatasi Masalah Ilusi dan Bias
Lapisan Kepercayaan AI: Bagaimana Jaringan Mira Mengatasi Masalah Ilusi dan Bias dalam Kecerdasan Buatan
Baru-baru ini, jaringan pengujian publik bernama Mira resmi diluncurkan, yang bertujuan untuk membangun lapisan dasar yang dapat dipercaya untuk kecerdasan buatan. Proyek inovatif ini bertujuan untuk mengatasi tantangan penting yang dihadapi teknologi AI saat ini: bagaimana mengurangi "ilusi" dan bias dalam output AI, sehingga meningkatkan keandalannya.
Saat membahas AI, orang sering kali lebih fokus pada kemampuannya yang luar biasa, sementara kurang memperhatikan masalah "ilusi" atau bias yang ada pada AI. Apa yang disebut "ilusi" AI, secara sederhana, adalah bahwa AI kadang-kadang dengan percaya diri menciptakan konten yang tampaknya masuk akal tetapi sebenarnya sepenuhnya salah. Misalnya, ketika ditanya mengapa bulan berwarna pink, AI mungkin akan memberikan serangkaian penjelasan yang tampaknya masuk akal, meskipun penjelasan tersebut sepenuhnya fiktif.
Masalah munculnya AI ini berkaitan dengan jalur teknologi saat ini. AI generatif biasanya mencapai koherensi dan rasionalitas dengan memprediksi konten yang "paling mungkin", tetapi metode ini sulit menjamin kebenaran dari output yang dihasilkan. Selain itu, data pelatihan mungkin mengandung kesalahan, bias, atau bahkan konten fiktif, yang semuanya dapat mempengaruhi kualitas output AI. Dengan kata lain, AI mempelajari pola bahasa manusia, bukan fakta murni.
Output yang memiliki bias atau ilusi ini mungkin tidak akan menyebabkan konsekuensi serius dalam bidang pengetahuan umum atau hiburan untuk sementara waktu, tetapi dalam bidang yang memerlukan ketelitian tinggi seperti medis, hukum, penerbangan, dan keuangan, hal ini dapat menyebabkan hasil yang bencana. Oleh karena itu, menyelesaikan masalah ilusi dan bias AI menjadi salah satu tantangan inti dalam proses pengembangan AI.
Proyek Mira adalah solusi yang diusulkan untuk masalah ini. Ini bertujuan untuk mengurangi bias dan halusinasi AI, serta meningkatkan keandalannya dengan membangun lapisan kepercayaan AI. Inti dari konsep Mira adalah menggunakan konsensus dari beberapa model AI untuk memverifikasi output AI, dan melakukan verifikasi melalui mekanisme konsensus terdesentralisasi.
Dalam arsitektur jaringan Mira, konten pertama-tama akan diubah menjadi pernyataan yang dapat diverifikasi secara independen. Pernyataan ini kemudian divalidasi oleh operator node di jaringan. Untuk memastikan keadilan dalam proses validasi, Mira menerapkan insentif ekonomi kriptografi dan mekanisme hukuman, mendorong operator node untuk berpartisipasi dengan jujur.
Proses verifikasi Mira terdiri dari tiga langkah utama: konversi konten, verifikasi terdistribusi, dan mekanisme konsensus. Pertama, konten yang diajukan oleh klien dipecah menjadi berbagai pernyataan yang dapat diverifikasi, yang kemudian didistribusikan ke node di jaringan untuk diverifikasi. Setelah node menyelesaikan verifikasi, sistem akan merangkum hasil dan mencapai konsensus, akhirnya mengembalikan hasil kepada klien. Untuk melindungi privasi klien, pernyataan akan didistribusikan kepada node yang berbeda dengan cara pemotongan acak.
Operator node memperoleh pendapatan dengan menjalankan model validator, memproses klaim, dan mengirimkan hasil verifikasi. Pendapatan ini berasal dari nilai yang diciptakan oleh jaringan Mira untuk pelanggan, yaitu mengurangi tingkat kesalahan AI di bidang-bidang penting. Untuk mencegah operator node melakukan tindakan curang, sistem akan menghukum node yang terus-menerus menyimpang dari konsensus.
Inovasi dari jaringan Mira terletak pada penggabungan keunggulan dari berbagai model AI dan verifikasi konsensus terdesentralisasi, yang menawarkan pendekatan baru untuk meningkatkan keandalan AI. Dengan menyediakan layanan AI yang lebih akurat dan dapat diandalkan kepada pelanggan, Mira tidak hanya dapat menciptakan nilai bagi pelanggan, tetapi juga membawa keuntungan bagi para peserta jaringan.
Saat ini, Mira telah menjalin kemitraan dengan beberapa kerangka agen AI terkenal. Dengan peluncuran jaringan pengujian publik, pengguna dapat merasakan keluaran AI yang telah terverifikasi melalui Klok (aplikasi obrolan LLM berbasis Mira) dan memiliki kesempatan untuk mendapatkan poin Mira.
Perkembangan proyek Mira tanpa diragukan lagi akan memberikan dukungan penting untuk promosi mendalam aplikasi AI, dan diharapkan dapat memainkan peran kunci dalam meningkatkan keandalan dan kredibilitas AI.