Las alucinaciones de la IA son solo errores. El sesgo moldea lo que vemos, cómo se enmarca y qué se enfatiza. Es sutil, sistémico e imposible de eliminar en sistemas centralizados. Ese es el problema que @Mira_Network está resolviendo. La mayoría de la IA hoy en día está controlada por un pequeño grupo de organizaciones centralizadas, principalmente en EE. UU. y China. Incluso con buenas intenciones, sus perspectivas culturales y políticas definen cómo se comporta la IA. Eso está incorporado en los datos de entrenamiento, la alineación y la moderación de resultados. La solución de Mira: Usar incentivos criptoeconómicos para distribuir la verificación y hacer que la responsabilidad de la IA sea sin confianza. En lugar de confiar en un equipo para moderar los resultados, te apoyas en participantes diversos que apuestan valor real para verificarlos. Si manipulan, pierden. Si se alinean honestamente, son recompensados. Esto crea resultados neutrales a partir de fuerzas del mercado, no de la autoridad. El marco de Mira utiliza múltiples modelos de IA con diferentes perspectivas. Cuando están de acuerdo, el resultado refleja un amplio consenso. Cuando no están de acuerdo, expone la divergencia cultural o ideológica, haciendo visible el sesgo en lugar de ocultarlo. Este enfoque: - Reducirá la polarización - Sacará a la luz matices - Promoverá la representación global - Permitirá sistemas autónomos que se auto-verifiquen - Eliminará la necesidad de moderación centralizada El objetivo no es hacer que la IA esté libre de valores (eso no es realista). Es prevenir que un solo conjunto de valores domine la información global. El diseño criptoeconómico de Mira no es la solución final hoy, pero es uno de los intentos más creíbles que hemos visto para construir una infraestructura de IA escalable y sin sesgos.