AI'nin Güven Katmanı: Mira Ağı, Yapay Zeka'nın Yanılgı ve Önyargı Sorunlarını Nasıl Çözüyor

Son günlerde, Mira adı verilen bir kamu test ağı resmi olarak faaliyete geçti. Amacı, yapay zeka için güvenilir bir temel katman oluşturmaktır. Bu yenilikçi proje, mevcut AI teknolojisinin karşılaştığı önemli bir zorluğu çözmeyi hedefliyor: AI çıktılarındaki "hayal" ve önyargıları azaltarak güvenilirliğini artırmak.

AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanırken, AI'nin "hayal" veya önyargı sorunlarına yeterince dikkat etmemektedir. AI'nin "hayal" olarak adlandırılan durumu, basitçe ifade etmek gerekirse, AI'nin bazen tamamen yanlış olan, ancak görünüşte mantıklı olan içerikleri kendine güvenle uydurmasıdır. Örneğin, Ay'ın neden pembe olduğunu sorduğunuzda, AI mantıklı gibi görünen bir dizi açıklama sunabilir, ancak bu açıklamalar tamamen uydurmadır.

AI'nin bu tür sorunlarla karşılaşması mevcut teknoloji yoluyla ilgilidir. Üretken AI genellikle "en olası" içeriği tahmin ederek tutarlılık ve mantıklılık sağlamaya çalışır, ancak bu yöntem çıktının doğruluğunu garanti etmede zordur. Ayrıca, eğitim verileri hatalar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir ki bunlar da AI'nin çıktı kalitesini etkiler. Diğer bir deyişle, AI insan dil desenlerini öğrenir, saf gerçekleri değil.

Bu önyargı veya yanılsama içeren çıktılar, genel bilgi veya eğlence alanında geçici olarak ciddi sonuçlar doğurmayabilir, ancak tıp, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek titizlik gerektiren alanlarda felaket sonuçlarına yol açabilir. Bu nedenle, yapay zekanın yanılsama ve önyargı sorunlarını çözmek, yapay zeka geliştirme sürecindeki temel zorluklardan biri haline gelmiştir.

Mira projesi, bu soruna yönelik bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. AI'nın güven katmanını inşa ederek, AI'nın önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmayı, güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Mira'nın temel ilkesi, birden fazla AI modelinin ortak görüşünü kullanarak AI çıktısını doğrulamak ve merkeziyetsiz bir konsensüs mekanizması ile doğrulamaktır.

Mira'nın ağ mimarisinde, içerik önce bağımsız olarak doğrulanabilir beyanlara dönüştürülür. Bu beyanlar daha sonra ağdaki düğüm operatörleri tarafından doğrulanır. Doğrulama sürecinin adaletini sağlamak için Mira, düğüm operatörlerini dürüst bir şekilde katılmaya teşvik eden kriptografik ekonomik teşvikler ve ceza mekanizmaları kullanmaktadır.

Mira'nın doğrulama süreci, içerik dönüştürme, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizması olmak üzere üç ana adımdan oluşur. Öncelikle, müşterinin sunduğu içerik farklı doğrulanabilir beyanlara ayrılır ve bu beyanlar daha sonra ağdaki düğümlere doğrulama için dağıtılır. Düğümler doğrulamayı tamamladıktan sonra, sistem sonuçları toplar ve konsensüse varır, nihayetinde sonuçları müşteriye geri gönderir. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar rastgele parçalar halinde farklı düğümlere dağıtılır.

Düğüm operatörleri, doğrulayıcı modeli çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak kazanç elde ederler. Bu kazançlar, Mira ağının müşterilere sağladığı değerden gelmektedir; yani kritik alanlarda AI'nın hata oranını azaltmaktan. Düğüm operatörlerinin hileli davranışlarda bulunmasını önlemek için, sistem sürekli olarak konsensüsten sapma gösteren düğümleri cezalandırır.

Mira ağı, birden fazla AI modelinin ve merkeziyetsiz konsensüs doğrulamanın avantajlarını birleştirmesiyle yenilikçi bir yaklaşım sunar; bu, AI güvenilirliğini artırmak için yeni bir çözüm önerisi sağlar. Müşterilere daha doğru ve daha güvenilir AI hizmetleri sunarak, Mira yalnızca müşterilere değer yaratmakla kalmaz, aynı zamanda ağ katılımcılarına da kazanç sağlar.

Şu anda, Mira birçok tanınmış AI ajan çerçevesi ile işbirliği kurmuştur. Kamu test ağının lansmanı ile kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktısını deneyimlemek için Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması olan Klok üzerinden erişebilir ve Mira puanları kazanma şansına sahip olabilirler.

Mira projesinin gelişimi, AI uygulamalarının derinlemesine yayılmasına önemli bir destek sağlayacak ve AI'nın güvenilirliğini ve güvenilirliğini artırma konusunda kritik bir rol oynaması bekleniyor.