في الوقت الحالي، هناك العديد من المشاريع التي تعمل على التحقق من الذكاء الاصطناعي، لكنها ليست شاملة، فبعضها يركز على مشاركة القدرة الحاسوبية، والبعض الآخر يركز على معايرة نموذج واحد، ولكن عند الاستخدام الفعلي، إما تكون العتبة عالية أو تغطي سيناريوهات محدودة.

مؤخرًا، عند استعراض تقدم Mira @miranetwork، لاحظت أن تميزها يتجلى بشكل واضح، والمفتاح الرئيسي هو التركيز على "اليقين".

ميرا تختلف عن المشاريع الأخرى، فهي لا تبيع القدرة الحاسوبية، ولا تعتمد على نموذج واحد، بل تقوم بدمج النماذج — أي تجمع بين عدة نماذج رئيسية، باستخدام الحكمة الجماعية لحل مشكلة المصداقية.

كل استنتاج يصدر عن الذكاء الاصطناعي، يتم تفكيكه ليتم التحقق من صحته عبر نماذج متعددة بشكل متبادل، وليس قرارًا من نموذج واحد فقط، بل يتطلب توافق الجميع ليكون صحيحًا.

لضمان موثوقية التحقق، يجب على عقد التحقق أن يضع رهنًا $MIRA للمشاركة، ويمكنه الحصول على مكافأة إذا كانت التقييمات دقيقة، وإذا قام بعمل خبيث أو أخطأ، سيتم مصادرة الرموز الخاصة به. هذه الآلية تربط بين "التحقق الصادق" والمصلحة، وتحقق فعليًا من اليقين في مخرجات الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد مقامرة على نماذج بدون وعي.

الفريق الآن يركز أيضًا على مسار الذكاء الاصطناعي الموثوق، ولا يشتت السرد، بالإضافة إلى Klok الذي لديه مليون مستخدم، فإن النظام البيئي يتوسع ليشمل سلاسل التوريد المالية، والتحقق من بيانات العقارات، وغيرها من السيناريوهات الواقعية.

بالنسبة لمكافأة 1 مليون $MIRA ، وبالسعر الحالي 0.15، فإنها تقدر بحوالي 150,000 دولار، مما يعكس جدية المشروع تجاه المشاركين الأوائل.

بين العديد من المشاريع التي تركز على ضبط معلمات النماذج أو مضاربة على مفهوم القدرة الحاسوبية، تركز Mira على دمج النماذج والتحقق من اليقين بشكل جدي، وهو أمر يبدو أكثر واقعية.

كلما تطور قطاع الذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة إلى الموثوقية، وهذه البنية التحتية المتميزة ستصبح أكثر قيمة في المستقبل، ومن الأفضل أن نتابعها بصمت.