Soms zegt AI iets verkeerd, niet omdat het dom is, maar omdat niemand het verantwoordelijk houdt. Ik heb veel "AI-tools" gebruikt, die snel schrijven en redelijk tekenen, maar elke keer als ik zie dat het serieus data verzint en logica verknalt, begrijp ik één ding: genereren is nooit het probleem; verifiëren is de echte uitdaging. Dit is waarom ik zo geïnteresseerd ben in @Mira_Network. Het is niet van plan om de volgende ChatGPT te worden, en het wil ook geen stapel GPU's voor een inferentiewedstrijd. Het heeft gewoon een andere vraag gesteld: hoe kunnen we de output van AI vertrouwen? Het antwoord van Mira is niet "we hebben een sterker model", maar: "als je wilt dat AI praat, moet je ervoor zorgen dat het kan worden gecontroleerd, ter verantwoording kan worden geroepen en kan worden bewezen." Als je in het Mira-ecosysteem AI gebruikt om een stuk inhoud te genereren, wordt het opgesplitst in een reeks kleine oordelen, die naar meerdere knooppunten worden gestuurd voor verificatie; het proces schrijft op de blockchain, de resultaten worden consensus, en fouten moeten worden vergoed. Als je het gebruikt om een tekst te schrijven, een definitie te zoeken of een afbeelding te genereren, zal het je vertellen: op welke basis deze conclusie is getrokken, of er consensus is, en of het betrouwbaar is. Vroeger gebruikte je AI om naar verhalen te luisteren. Nu, met Mira, kijk je naar hoe het zijn huiswerk maakt. Dus ik zeg dat het geen AI-toepassing is; het lijkt meer op een "rechtbank voor AI-uitspraken". Je kunt natuurlijk doorgaan met AI gebruiken om artikelen te schrijven, te tekenen of materiaal te zoeken, maar wanneer dit begint te beslissen over medische adviezen, contractvoorwaarden of bewijs in rechtszaken, is het beter om een plek te hebben waar elke uitspraak wordt onderbouwd. Mira is zo'n plek. Het vervangt je oordeel niet, maar zorgt ervoor dat wat je ziet, niet door AI is verzonnen. @KaitoAI