A Camada de Confiança da IA: Como a Rede Mira Resolve os Problemas de Ilusões e Preconceitos da Inteligência Artificial
Recentemente, uma rede de testes públicos chamada Mira foi oficialmente lançada, com o objetivo de construir uma camada de base confiável para a inteligência artificial. Este projeto inovador visa abordar um desafio importante enfrentado pela tecnologia de IA atualmente: como reduzir as "alucinações" e preconceitos nas saídas da IA, aumentando assim sua confiabilidade.
Ao discutir a IA, as pessoas muitas vezes se concentram em suas poderosas capacidades, enquanto prestam pouca atenção ao problema das "ilusões" ou preconceitos existentes na IA. O que se chama de "ilusões" da IA, em termos simples, significa que a IA às vezes cria, com total confiança, conteúdos que parecem razoáveis, mas que na realidade estão completamente errados. Por exemplo, quando perguntada por que a lua é rosa, a IA pode fornecer uma série de explicações que parecem fazer sentido, embora essas explicações sejam totalmente fictícias.
A aparição desse problema na IA está relacionada ao caminho tecnológico atual. A IA generativa geralmente alcança coerência e razoabilidade prevendo o conteúdo "mais provável", mas esse método é difícil de garantir a veracidade da saída. Além disso, os dados de treinamento podem conter erros, preconceitos ou até mesmo conteúdo fictício, que podem afetar a qualidade da saída da IA. Em outras palavras, a IA aprende os padrões da linguagem humana, e não fatos puros.
Esse tipo de output enviesado ou ilusório pode não ter consequências graves temporariamente em áreas de conhecimento geral ou entretenimento, mas em campos que exigem alta precisão, como saúde, direito, aviação e finanças, pode levar a resultados catastróficos. Portanto, resolver os problemas de ilusão e viés da IA tornou-se um dos desafios centrais no processo de desenvolvimento da IA.
O projeto Mira foi concebido como uma solução para este problema. Ele visa reduzir o viés e as alucinações da IA, aumentando sua confiabilidade, construindo uma camada de confiança em IA. A ideia central do Mira é utilizar o consenso de múltiplos modelos de IA para validar as saídas da IA e realizar a validação através de um mecanismo de consenso descentralizado.
Na arquitetura de rede da Mira, o conteúdo é primeiro convertido em declarações que podem ser verificadas de forma independente. Essas declarações são então verificadas pelos operadores de nós na rede. Para garantir a equidade do processo de verificação, a Mira utiliza incentivos econômicos criptográficos e mecanismos de punição, encorajando os operadores de nós a participarem de forma honesta.
O processo de verificação da Mira inclui três etapas principais: conversão de conteúdo, verificação distribuída e mecanismo de consenso. Primeiro, o conteúdo submetido pelo cliente é dividido em diferentes declarações verificáveis, que são então distribuídas para os nós na rede para verificação. Após a conclusão da verificação pelos nós, o sistema compila os resultados e alcança um consenso, retornando os resultados ao cliente. Para proteger a privacidade do cliente, as declarações são distribuídas para diferentes nós de maneira aleatória.
Os operadores de nós obtêm receita ao executar modelos de validadores, processar declarações e enviar resultados de validação. Esses ganhos vêm do valor que a rede Mira cria para os clientes, ou seja, a redução da taxa de erro da IA em áreas críticas. Para evitar que os operadores de nós adotem comportamentos oportunistas, o sistema penaliza aqueles que se desviarem continuamente do consenso.
A inovação da rede Mira reside na sua combinação das vantagens de múltiplos modelos de IA e da verificação de consenso descentralizada, oferecendo uma nova abordagem para aumentar a confiabilidade da IA. Ao fornecer serviços de IA mais precisos e confiáveis aos clientes, a Mira não só cria valor para os clientes, mas também traz benefícios para os participantes da rede.
Atualmente, a Mira já estabeleceu parcerias com várias estruturas de agentes de IA conhecidas. Com o lançamento da rede de testes pública, os usuários podem experimentar saídas de IA verificadas através do Klok (uma aplicação de chat LLM baseada na Mira) e têm a oportunidade de ganhar pontos Mira.
O desenvolvimento do projeto Mira sem dúvida fornecerá um suporte importante para a promoção aprofundada das aplicações de IA, com a expectativa de desempenhar um papel crucial na melhoria da confiabilidade e credibilidade da IA.
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MidnightSeller
· 08-03 10:17
Outra vez a fritar conceitos, é o ritmo de ser enganado por idiotas.
Rede Mira: Construir uma camada de confiança em IA para resolver os problemas de alucinação e preconceito
A Camada de Confiança da IA: Como a Rede Mira Resolve os Problemas de Ilusões e Preconceitos da Inteligência Artificial
Recentemente, uma rede de testes públicos chamada Mira foi oficialmente lançada, com o objetivo de construir uma camada de base confiável para a inteligência artificial. Este projeto inovador visa abordar um desafio importante enfrentado pela tecnologia de IA atualmente: como reduzir as "alucinações" e preconceitos nas saídas da IA, aumentando assim sua confiabilidade.
Ao discutir a IA, as pessoas muitas vezes se concentram em suas poderosas capacidades, enquanto prestam pouca atenção ao problema das "ilusões" ou preconceitos existentes na IA. O que se chama de "ilusões" da IA, em termos simples, significa que a IA às vezes cria, com total confiança, conteúdos que parecem razoáveis, mas que na realidade estão completamente errados. Por exemplo, quando perguntada por que a lua é rosa, a IA pode fornecer uma série de explicações que parecem fazer sentido, embora essas explicações sejam totalmente fictícias.
A aparição desse problema na IA está relacionada ao caminho tecnológico atual. A IA generativa geralmente alcança coerência e razoabilidade prevendo o conteúdo "mais provável", mas esse método é difícil de garantir a veracidade da saída. Além disso, os dados de treinamento podem conter erros, preconceitos ou até mesmo conteúdo fictício, que podem afetar a qualidade da saída da IA. Em outras palavras, a IA aprende os padrões da linguagem humana, e não fatos puros.
Esse tipo de output enviesado ou ilusório pode não ter consequências graves temporariamente em áreas de conhecimento geral ou entretenimento, mas em campos que exigem alta precisão, como saúde, direito, aviação e finanças, pode levar a resultados catastróficos. Portanto, resolver os problemas de ilusão e viés da IA tornou-se um dos desafios centrais no processo de desenvolvimento da IA.
O projeto Mira foi concebido como uma solução para este problema. Ele visa reduzir o viés e as alucinações da IA, aumentando sua confiabilidade, construindo uma camada de confiança em IA. A ideia central do Mira é utilizar o consenso de múltiplos modelos de IA para validar as saídas da IA e realizar a validação através de um mecanismo de consenso descentralizado.
Na arquitetura de rede da Mira, o conteúdo é primeiro convertido em declarações que podem ser verificadas de forma independente. Essas declarações são então verificadas pelos operadores de nós na rede. Para garantir a equidade do processo de verificação, a Mira utiliza incentivos econômicos criptográficos e mecanismos de punição, encorajando os operadores de nós a participarem de forma honesta.
O processo de verificação da Mira inclui três etapas principais: conversão de conteúdo, verificação distribuída e mecanismo de consenso. Primeiro, o conteúdo submetido pelo cliente é dividido em diferentes declarações verificáveis, que são então distribuídas para os nós na rede para verificação. Após a conclusão da verificação pelos nós, o sistema compila os resultados e alcança um consenso, retornando os resultados ao cliente. Para proteger a privacidade do cliente, as declarações são distribuídas para diferentes nós de maneira aleatória.
Os operadores de nós obtêm receita ao executar modelos de validadores, processar declarações e enviar resultados de validação. Esses ganhos vêm do valor que a rede Mira cria para os clientes, ou seja, a redução da taxa de erro da IA em áreas críticas. Para evitar que os operadores de nós adotem comportamentos oportunistas, o sistema penaliza aqueles que se desviarem continuamente do consenso.
A inovação da rede Mira reside na sua combinação das vantagens de múltiplos modelos de IA e da verificação de consenso descentralizada, oferecendo uma nova abordagem para aumentar a confiabilidade da IA. Ao fornecer serviços de IA mais precisos e confiáveis aos clientes, a Mira não só cria valor para os clientes, mas também traz benefícios para os participantes da rede.
Atualmente, a Mira já estabeleceu parcerias com várias estruturas de agentes de IA conhecidas. Com o lançamento da rede de testes pública, os usuários podem experimentar saídas de IA verificadas através do Klok (uma aplicação de chat LLM baseada na Mira) e têm a oportunidade de ganhar pontos Mira.
O desenvolvimento do projeto Mira sem dúvida fornecerá um suporte importante para a promoção aprofundada das aplicações de IA, com a expectativa de desempenhar um papel crucial na melhoria da confiabilidade e credibilidade da IA.