Lớp tin cậy của AI: Mạng Mira giải quyết vấn đề ảo giác và thiên kiến trong trí tuệ nhân tạo

Gần đây, một mạng lưới thử nghiệm công cộng mang tên Mira đã chính thức ra mắt, với mục tiêu xây dựng một lớp nền đáng tin cậy cho trí tuệ nhân tạo. Dự án đổi mới này nhằm giải quyết một thách thức quan trọng hiện tại mà công nghệ AI đang phải đối mặt: làm thế nào để giảm thiểu "ảo giác" và thiên kiến trong đầu ra của AI, từ đó nâng cao độ tin cậy của nó.

Khi thảo luận về AI, mọi người thường chú ý nhiều hơn đến khả năng mạnh mẽ của nó, trong khi lại ít quan tâm đến vấn đề "ảo giác" hoặc sự thiên lệch mà AI đang tồn tại. Cái gọi là "ảo giác" của AI, đơn giản mà nói, là AI đôi khi sẽ tự tin bịa ra những nội dung nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất hoàn toàn sai lầm. Ví dụ, khi được hỏi tại sao mặt trăng lại màu hồng, AI có thể đưa ra một loạt giải thích nghe có vẻ hợp lý, mặc dù những giải thích này hoàn toàn là hư cấu.

Sự xuất hiện của vấn đề này trong AI liên quan đến lộ trình công nghệ hiện tại. AI tạo sinh thường đạt được tính liên kết và hợp lý bằng cách dự đoán nội dung "có khả năng" nhất, nhưng phương pháp này khó đảm bảo tính xác thực của đầu ra. Hơn nữa, dữ liệu huấn luyện có thể chứa lỗi, thiên kiến thậm chí là nội dung hư cấu, tất cả những điều này đều ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra của AI. Nói cách khác, AI học các mẫu ngôn ngữ của con người, chứ không phải là sự thật thuần túy.

Đầu ra có thành kiến hoặc ảo giác như vậy có thể tạm thời không gây ra hậu quả nghiêm trọng trong lĩnh vực kiến thức hoặc giải trí thông thường, nhưng trong các lĩnh vực yêu cầu độ chính xác cao như y tế, pháp luật, hàng không, tài chính, có thể dẫn đến kết quả thảm khốc. Do đó, giải quyết vấn đề ảo giác và thành kiến của AI trở thành một trong những thách thức cốt lõi trong quá trình phát triển AI.

Dự án Mira chính là giải pháp được đưa ra nhằm giải quyết vấn đề này. Nó xây dựng một lớp tin cậy cho AI, nhằm giảm thiểu sự thiên lệch và ảo giác của AI, nâng cao độ tin cậy của nó. Tâm điểm cốt lõi của Mira là sử dụng sự đồng thuận của nhiều mô hình AI để xác thực đầu ra của AI, và thực hiện xác thực thông qua cơ chế đồng thuận phi tập trung.

Trong kiến trúc mạng của Mira, nội dung đầu tiên sẽ được chuyển đổi thành các tuyên bố có thể xác minh độc lập. Các tuyên bố này sau đó sẽ được các nhà điều hành nút trong mạng xác minh. Để đảm bảo tính công bằng của quy trình xác minh, Mira đã áp dụng cơ chế khuyến khích và trừng phạt kinh tế mã hóa, khuyến khích các nhà điều hành nút tham gia một cách trung thực.

Quá trình xác thực của Mira bao gồm ba bước chính: chuyển đổi nội dung, xác thực phân tán và cơ chế đồng thuận. Đầu tiên, nội dung được khách hàng nộp sẽ được phân tách thành các tuyên bố có thể xác minh khác nhau, những tuyên bố này sau đó được phân phối cho các nút trong mạng để xác thực. Sau khi các nút hoàn tất xác thực, hệ thống sẽ tổng hợp kết quả và đạt được sự đồng thuận, cuối cùng sẽ trả kết quả về cho khách hàng. Để bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng, các tuyên bố sẽ được phân phối theo cách phân mảnh ngẫu nhiên đến các nút khác nhau.

Các nhà điều hành nút thu lợi bằng cách chạy mô hình xác thực, xử lý các tuyên bố và gửi kết quả xác thực. Những lợi ích này đến từ giá trị mà mạng Mira tạo ra cho khách hàng, đó là giảm tỷ lệ lỗi của AI trong các lĩnh vực quan trọng. Để ngăn chặn các nhà điều hành nút có hành vi gian lận, hệ thống sẽ trừng phạt những nút liên tục lệch khỏi sự đồng thuận.

Điểm đổi mới của mạng Mira là nó kết hợp những ưu điểm của nhiều mô hình AI và xác thực đồng thuận phi tập trung, cung cấp một giải pháp mới nhằm nâng cao độ tin cậy của AI. Bằng cách cung cấp dịch vụ AI chính xác và đáng tin cậy hơn cho khách hàng, Mira không chỉ tạo ra giá trị cho khách hàng mà còn mang lại lợi ích cho các thành viên tham gia mạng.

Hiện tại, Mira đã thiết lập quan hệ hợp tác với nhiều khung AI agent nổi tiếng. Với việc ra mắt mạng thử nghiệm công khai, người dùng có thể trải nghiệm đầu ra AI đã được xác minh thông qua Klok (một ứng dụng trò chuyện LLM dựa trên Mira) và có cơ hội kiếm điểm Mira.

Sự phát triển của dự án Mira chắc chắn sẽ cung cấp hỗ trợ quan trọng cho việc thúc đẩy ứng dụng AI, có khả năng đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao độ tin cậy và độ tin cậy của AI.