Les hallucinations de l'IA ne sont que des erreurs. Le biais façonne ce que nous voyons, comment c'est présenté et ce qui est mis en avant. C'est subtil, systémique et impossible à éliminer dans les systèmes centralisés. C'est le problème que @Mira_Network résout. La plupart des IA aujourd'hui sont contrôlées par un petit groupe d'organisations centralisées, principalement aux États-Unis et en Chine. Même avec de bonnes intentions, leurs perspectives culturelles et politiques définissent le comportement de l'IA. C'est intégré dans les données d'entraînement, l'alignement et la modération des résultats. La solution de Mira : Utiliser des incitations crypto-économiques pour distribuer la vérification et rendre la responsabilité de l'IA sans confiance. Au lieu de faire confiance à une équipe pour modérer les résultats, vous comptez sur des participants divers qui mettent en jeu une valeur réelle pour les vérifier. S'ils manipulent, ils perdent. S'ils s'alignent honnêtement, ils sont récompensés. Cela crée des résultats neutres issus des forces du marché, et non d'une autorité. Le cadre de Mira utilise plusieurs modèles d'IA avec différentes perspectives. Lorsqu'ils sont d'accord, le résultat reflète un large consensus. Lorsqu'ils ne sont pas d'accord, cela expose une divergence culturelle ou idéologique, rendant le biais visible au lieu de caché. Cette approche va : - Réduire la polarisation - Mettre en lumière les nuances - Promouvoir la représentation mondiale - Permettre des systèmes autonomes qui se vérifient eux-mêmes - Éliminer le besoin de modération centralisée L'objectif n'est pas de rendre l'IA exempte de valeurs (ce n'est pas réaliste). C'est d'empêcher un ensemble unique de valeurs de dominer l'information mondiale. Le design crypto-économique de Mira n'est pas la solution finale aujourd'hui, mais c'est l'une des tentatives les plus crédibles que nous ayons vues pour construire une infrastructure d'IA évolutive et impartiale.