AIの幻覚は単なるエラーです。 バイアスは、私たちが見るもの、それがどのように構成され、何が強調されるかを形作ります。 これは微妙で体系的であり、集中型システムでは排除することは不可能です。 それが@Mira_Network解決しようとしている問題です。 今日のほとんどの AI は、主に米国と中国にある少数の中央集権的な組織グループによって管理されています。 たとえ善意であっても、彼らの文化的および政治的視点によって AI がどのように振る舞うかが決まります。 これは、トレーニング データ、アライメント、出力モデレーションに組み込まれています。 ミラの解決策: 暗号経済的インセンティブを使用して検証を配布し、AI の説明責任をトラストレスにします。 アウトプットをモデレートするチームを信頼する代わりに、それを検証するために真の価値を賭ける多様な参加者に頼ります。 彼らが操作すれば、彼らは負けます。彼らが正直に足並みを揃えれば、彼らは報われます。 これにより、権威ではなく市場の力から中立的な結果が生まれます。 Mira のフレームワークは、異なる視点を持つ複数の AI モデルを使用しています。 彼らが同意する場合、出力は幅広いコンセンサスを反映します。 彼らが意見が一致しないと、文化的またはイデオロギー的な相違が露呈し、偏見が隠されるのではなく目に見えるものになります。 このアプローチでは、次のことが可能になります。 - 偏光を低減する - 表面のニュアンス - グローバルな代表性の促進 - 自己検証する自律システムを実現 - 一元的なモデレーションの必要性を排除 目標は、AI に価値観をなくすことではありません (それは現実的ではありません)。 これは、単一の価値観のセットがグローバルな情報を支配するのを防ぐためです。 Mira の暗号経済設計は、今日の最終的な解決策ではありませんが、スケーラブルで公平な AI インフラストラクチャを構築するための最も信頼できる試みの 1 つです。