AI は答えを生成するのに優れています。 しかし、必ずしも正しいとは限りません。 ここでは、@Mira_Networkと@irys_xyzが協力して AI の信頼性、検証可能性、拡張性を実現する方法をご紹介します。 それは信頼できるAIにとって何を意味するのでしょうか?🧵

AI は、トレーニング データのパターンに基づいて、正しく聞こえるテキストを生成します。 そのため、自信を持って幻覚を見ることができるのです。 Mira は、真実のあらゆる詳細が重要な分野で AI がその地位を見つけるのを支援するためにここにいます。

Mira は分散型検証ネットワークを構築しています。 Mira は、単一の AI モデルを信頼する代わりに、複数の独立したモデルにクレームを分散します。 各モデルは妥当性に投票し、コンセンサスは何が真実かを決定するのに役立ちます。

その結果は? AI の回答は、単一の偏ったモデルではなく、集合知によって検証されます。 これにより、幻覚が減り、偏見が軽減され、最終的に AI システムに説明責任がもたらされます。 真実はコンセンサスによって達成されます。

これを機能させるには、Mira はテラバイト、場合によってはペタバイトの大量の検証データを保存する必要があります。 検証済みの主張、コンセンサス結果、および監査記録はすべて、永続的で、改ざん防止され、広くアクセスできるものでなければなりません。 そこでアイリスの出番です。

Irys は、Mira のミッションの背後にあるデータレイヤーです。 AI データのニーズに合わせて拡張できる、分散型で暗号化的に安全で、グローバルに複製されたストレージを提供します。 簡単に言うと、次のようになります。 - ミラが真実を検証 - アイリスはその真実を永続させます

アイリスがもたらすものは次のとおりです。 整合性: すべての検証レコードは暗号的に封印されます。改ざんや書き換えはありません。 速度: データはグローバルノードネットワーク全体に複製され、即時にアクセスできます。 規模: Irys の原価価格モデルは、大規模なストレージをより手頃な価格にすることを目的としています。

このパートナーシップは、次の基本から始まります。 検証データ用の安全でスケーラブルなストレージ。 しかし、それはもっと大きなことへの舞台を設定します。 AI 出力が検証可能に裏付けられ、検証されたすべての記録が信頼性の高い分散型 AI にとって使用可能なインフラストラクチャとなる世界です。

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