الذكاء الاصطناعي لا يفشل لأنه خاطئ. إنه يفشل لأننا لا نستطيع إثبات أنه صحيح.

ميرى تحل هذه المشكلة ليس بمزيد من النماذج، ولكن بطبقة تحقق مفتوحة وقابلة للتدقيق، ومبنية على السلسلة.

@Mira_Network يقدم بدائية ثقة جديدة إلى مجموعة الذكاء الاصطناعي، مما يحول المخرجات الغامضة إلى تدفقات بيانات تحقق بالإجماع.

إليك كيف تقوم ميرا بفتح الثقة على نطاق واسع عبر ثلاثة أعمدة قابلة للتكوين:

• التعاون المفتوح
• فتح التحقق من البيانات
• بنية مفتوحة المصدر.

1. التعاون المفتوح

ميرا قد أبرمت شراكات بالفعل مع لاعبين في مجالات القانون، والألعاب، والتمويل، والتعليم، وهي قطاعات حيث الثقة في مخرجات الذكاء الصناعي غير قابلة للتفاوض.

كل شريك يستفيد من شبكة ميرا اللامركزية للتحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي على السلسلة دون الحاجة إلى تدخل بشري أو إشراف مركزي.

هذا يحول ميرا إلى محرك موثوق جاهز للاستخدام لحالات الاستخدام الخاصة بالذكاء الاصطناعي العمودي.

2. فتح تحقق البيانات

تتمتع ساحة الذكاء الاصطناعي الحالية بنقطة عمياء: لا يمكنك التحقق بشكل مستقل مما إذا كانت مخرجات النموذج صحيحة.

تحل ميرا هذه المشكلة من خلال استخدام إجماع من عدة نماذج لغة كبيرة للتحقق من المخرجات، مما يعزز ضمانات الثقة من 70% إلى 96% دقة.

هذا يجعل ميرا ليست مجرد عداءة نموذجية، بل مدققة لامركزية للذكاء الاصطناعي.

3. هندسة المصدر المفتوح

Mira ليست بنية تحتية مغلقة.

إنها بنية مفتوحة ونموذجية مبنية على تقنيات البلوكتشين، حيث يمكن للمطورين بناء تطبيقاتهم الخاصة، والتوصيل إلى طبقة التحقق من ميرا، ونشر منطق محدد لحالات الاستخدام.

في عالم من الذكاء الاصطناعي غير الشفاف، ميرا مفتوحة بشكل افتراضي.

-- الخاتمة

ميرا ليست بصدد استبدال طبقة الذكاء الاصطناعي.

إنه يبني شيئًا أكثر أساسية: طبقة تحقق عامة وقابلة للتجميع تجلس بين النماذج والمستخدمين النهائيين.

في عالم الذكاء الاصطناعي حيث الثقة نادرة، تضع ميرا علامة صح في المكان الذي يهم أكثر✅.