تحليل المقال الخاص من Messari: كيف يستخدم بروتوكول ميرا آلية الإجماع المركزي السابق لجعل الذكاء الاصطناعي أكثر صدقًا؟
اليوم ، عندما تزدهر الذكاء الاصطناعى التوليدي ، لا يزال لدينا مشكلة أساسية: منظمة العفو الدولية تتحدث أحيانًا عن هراء خطير. وتسمى هذه الظاهرة “الهلوسة” في الصناعة. تحاول ميرا ، وهي بروتوكول لا مركزي مصمم للتحقق من إخراج الذكاء الاصطناعي ، زيادة “المصداقية الواقعية” إلى AI من خلال آليات الإجماع متعددة الطرازات ومراجعات مشفرة. هنا ، دعونا نلقي نظرة على كيفية عمل MIRA ، ولماذا تعمل بكفاءة أكبر من الممارسات التقليدية ، وكيفية عملها حاليًا في تطبيقات الحياة الواقعية. يتم تجميع محتوى هذا التقرير وكتابته بناءً على التقرير البحثي الذي أصدرته Messari. يمكن العثور على النص الأصلي الكامل في:فهم التحقق من الذكاء الاصطناعي: حالة استخدام لميرا
بروتوكول غير مركزي للوقائع: أساسيات العمل
ميرا ليست نموذج الذكاء الاصطناعي ، ولكن طبقة التحقق المدمجة. عندما ينتج نموذج الذكاء الاصطناعى ردود (مثل إجابات chatbot ، والملخص ، وتقارير الأتمتة ، وما إلى ذلك) ، ستقوم MIRA بتفكيك الإخراج إلى سلسلة من المطالبات الواقعية المستقلة. يتم إرسال هذه المطالبات إلى شبكة التحقق اللامركزية الخاصة بها ، حيث تقوم كل عقدة (أي المدقق) بتشغيل بنيات مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعى لتقييم ما إذا كانت هذه المطالبات صحيحة.
ستصدر كل عقدة حكمًا على “الصحيح” أو “الخطأ” أو “عدم اليقين” بناءً على المطالبة ، وأخيراً يتخذ النظام قرارات شاملة بناءً على إجماع الأغلبية. إذا أدركت معظم النماذج أن المطالبة صحيحة ، فسيتم الموافقة على المطالبة ؛ وإلا فإنه سيتم وضع علامة عليه أو رفضه أو تحذيره.
هذه العملية شفافة تمامًا وقابلة للتدقيق. سيقوم كل التحقق بإنشاء شهادة مشفرة تشير إلى النموذج ، ونتائج التصويت ، والطابع الزمني ، وما إلى ذلك التي شاركت في عملية التحقق من أطراف ثالثة للتحقق.
لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى نظام التحقق مثل ميرا؟
نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل GPT و Claude) ليست أدوات حتمية. إنهم يتوقعون الشخصية التالية بناءً على الاحتمال وليس لديهم “تصور حقيقة”. تتيح لهم مثل هذه التصميمات كتابة القصائد وإخبار النكات ، لكنها تعني أيضًا أنها قد تنشئ معلومات خاطئة على محمل الجد.
آلية التحقق التي اقترحتها ميرا هي حل القضايا الأساسية الأربعة من الذكاء الاصطناعي:
-
الهلوسة غمرت المياه: ظهرت الذكاء الاصطناعى في حالات لا نهاية لها من السياسات المتقدمة ، والأحداث التاريخية الخيالية ، والاستشهاد العشوائي للوثائق.
-
عملية الصندوق الأسود: لا يعرف المستخدمون من أين تأتي الإجابة على الذكاء الاصطناعي ولا يمكن تتبعها.
-
الإخراج غير المتسق: لنفس السؤال ، قد يعطي الذكاء الاصطناعي إجابات مختلفة.
-
السيطرة المركزية: حاليًا ، يتم احتكار معظم نماذج الذكاء الاصطناعي من قبل عدد قليل من الشركات ، ولا يمكن للمستخدمين التحقق من منطقهم أو البحث عن رأي ثانٍ.
حدود طرق التحقق التقليدية
البدائل الحالية ، مثل الإنسان في الحلقة ، والمرشحات العادية ، والتحقق الذاتي النموذجية ، وما إلى ذلك ، كلها لها أوجه القصور الخاصة بها:
-
المراجعة اليدويةمن الصعب توسيع نطاق السرعة البطيئة والتكلفة العالية.
-
تصفية منتظمةيقتصر على السيناريوهات المحددة مسبقًا ، لا يوجد شيء يتعلق بالأخطاء الإبداعية.
-
نموذج الفحص الذاتيالنتائج السيئة ، غالبًا ما تكون الذكاء الاصطناعي واثقًا من الإجابات الخاطئة.
-
فرقة مركزية على الرغم من أن التدقيق المتقاطع ممكن ، إلا أن عدم وجود تنوع نموذجي يسهل تشكيل “بقعة عمياء جماعية”.
آلية ميرا المبتكرة: الجمع بين آلية الإجماع مع قسم العمل الذكاء الاصطناعي
الابتكار الرئيسي لميرا هو تقديم مفاهيم إجماع blockchain في التحقق من الذكاء الاصطناعي. بعد المرور عبر MIRA ، سيصبح كل ناتج منظمة العفو الدولية عبارات متعددة مستقلة و “تصويت” من قبل نماذج منظمة العفو الدولية المختلفة. يعتبر هذا المحتوى موثوقًا به فقط إذا تم الاتفاق على النموذج على أكثر من نسبة معينة.
تشمل مزايا التصميم الأساسي لميرا:
-
تنوع النموذج: نماذج من بنيات مختلفة وخلفيات البيانات لتقليل التحيز الجماعي.
-
خطأ التسامح: حتى لو ارتكبت بعض العقد أخطاء ، فلن تؤثر على النتيجة الإجمالية.
-
سلسلة كاملة شفافة: سجلات التحقق على السلسلة ، متاحة للتدقيق.
-
قابلية التوسع قوية: يمكن التحقق من أكثر من 3 مليارات رمز يوميًا (حوالي ملايين النص).
-
لا يوجد تدخل بشري مطلوب: تلقائيًا ، لا يلزم التحقق اليدوي.
البنية التحتية اللامركزية: من الذي يوفر العقد وموارد الحوسبة؟
يتم توفير عقد التحقق من صحة ميرا من قبل المساهمين الحوسبة اللامركزية العالمية. يتم استدعاء هؤلاء المساهمين عقلانية العقدة، بدلاً من تشغيل العقد مباشرة ، يقومون بتأجير موارد حساب GPU لمشغلي العقدة المعتمدين. هذا النموذج “الحوسبة كخدمة” يوسع نطاقا بشكل كبير مقياس معالجة ميرا.
تشمل موردي العقدة التعاونية الرئيسية:
-
io.net: يوفر شبكة الحوسبة GPU Architecture Depin.
-
يذهب: وحدات معالجة الرسومات السحابة اللامركزية التي تركز على الذكاء الاصطناعي والألعاب.
-
الزائد 、 exabits 、 Spheron: توفر منصات الحوسبة المتعددة blockchain البنية التحتية لعقد ميرا.
يحتاج المشاركون في العقدة إلى تمرير أ برنامج التحقق من الفيديو KYCلضمان تفرد الشبكة والأمن.
يزيد التحقق من ميرا من دقة الذكاء الاصطناعي إلى 96 ٪
وفقًا لبيانات فريق MIRA في تقرير Messari ، بعد التصفية من خلال طبقة التحقق الخاصة بها ، زادت الدقة الواقعية لنماذج اللغة الكبيرة من 70 ٪ إلى 96 ٪. في السيناريوهات الفعلية مثل التعليم والتمويل وخدمة العملاء ، انخفض تواتر محتوى الوهم 90 ٪. الأهم من ذلك ، أن هذه التحسينات لا تتطلب إعادة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على الإطلاق ، ويمكن تحقيقه من خلال “التصفية”.
تم دمج MIRA حاليًا في منصات تطبيقات متعددة ، بما في ذلك:
يغطي النظام الإيكولوجي MIRA بأكمله أكثر من 4.5 مليون مستخدم، أكثر من 500000 مستخدم نشط يوميًا. على الرغم من أن معظم الناس لم يتصلوا مباشرة بـ MIRA ، إلا أن استجابة الذكاء الاصطناعى قد مروا بهدوء من خلال آلية التحقق التي تقف وراءها.
ميرا تبني الأساس الموثوق به من الذكاء الاصطناعي
في حين أن صناعة الذكاء الاصطناعى تتابع بشكل متزايد النطاق والكفاءة ، توفر ميرا اتجاهًا جديدًا: لا تعتمد على منظمة العفو الدولية واحدة لتحديد الإجابة ، ولكن الاعتماد على مجموعة من النماذج المستقلة “للتصويت لتحديد الحقيقة”. مثل هذه الهندسة المعمارية لا تجعل الناتج أكثر مصداقية فحسب ، بل يؤسس أيضًا “آلية ثقة يمكن التحقق منها” وقابلة للتطوير للغاية.
مع توسيع نطاق المستخدم وأصبحت مراجعات الطرف الثالث شعبية بشكل متزايد ، فإن MIRA لديها القدرة على أن تصبح بنية تحتية لا غنى عنها في النظام البيئي لمنظمة العفو الدولية. بالنسبة لأي مطور ومؤسسة يأمل أن تتمكن منظمة العفو الدولية في تطبيقات العالم الحقيقي ، فإن “طبقة التحقق اللامركزية” التي تمثلها ميرا قد تكون واحدة من الألغاز الرئيسية.
تحذير المخاطر
استثمارات العملة المشفرة محفوفة بالمخاطر للغاية ، وقد تتقلب أسعارها بشكل كبير وقد تفقد كل مديرك. يرجى تقييم المخاطر بحذر.
