AI 幻覺只是錯誤。 偏見塑造了我們所見的事物、它的框架以及被強調的內容。 這是微妙的、系統性的，並且在集中式系統中無法消除。 這就是 @Mira_Network 正在解決的問題。 當今大多數 AI 由少數集中組織控制，主要在美國和中國。 即使出於良好的意圖，他們的文化和政治觀點也定義了 AI 的行為。 這已經融入了訓練數據、對齊和輸出審核中。 Mira 的解決方案： 使用加密經濟激勵來分散驗證，並使 AI 責任無需信任。 與其信任一個團隊來審核輸出，不如依賴那些質押真實價值的多元參與者來驗證它們。 如果他們操縱，就會失去。如果他們誠實對齊，就會獲得獎勵。 這從市場力量中創造中立的結果，而不是來自權威。 Mira 的框架使用多個具有不同觀點的 AI 模型。 當它們達成一致時，輸出反映了廣泛的共識。 當它們意見不合時，則揭示了文化或意識形態的分歧，使偏見變得可見而非隱藏。 這種方法將： - 減少極化 - 顯現細微差別 - 促進全球代表性 - 使自我驗證的自主系統成為可能 - 消除對集中審核的需求 目標不是使 AI 擺脫價值觀（這不現實）。 而是防止任何單一價值觀主導全球信息。 Mira 的加密經濟設計今天不是最終解決方案，但它是我們所見到的最可信的嘗試之一，旨在建立可擴展的、無偏見的 AI 基礎設施。