공식 트위터에 게시된 Mira를 통한 AI 데이터의 신뢰 관련 내용
➡️ Mira가 AI를 어떻게 “검증”하는가
- Mira의 핵심 아이디어는 집단 지성(wisdom of crowds) 을
AI 검증에 적용하는 것
💠 하나의 모델 출력을 그대로 믿지 않고
💠 AI가 만든 내용을 “검증 가능한 클레임(Claims)”으로 쪼개
💠 이를 여러 개의 서로 다른 AI 모델에 분산시켜 보낸다
💠 각 모델은 이 클레임이 맞는지에 대해 “투표”한다
💠 이 투표 결과를 합쳐 분산 합의(Distributed Consensus) 로 최종 판단
➡️ 위 과정을 통한 주요 내용
💠 개별 모델의 환각(precision error)은 합의 과정에서 걸러지고
💠 서로 다른 모델의 시각을 섞어 accuracy 편향도 줄인다
➡️ 검증 네트워크
- 검증 네트워크는 PoW + PoS 하이브리드 구조로 돌아간다
💠 노드 운영자는 검증에 참여하기 위해 토큰을 스테이킹
💠 합의에서 계속 벗어나거나 조작 패턴을 보이면 스테이크가 슬래시
💠 “정직하게 검증하는 것이 가장 경제적으로 유리한 구조”를 만든다
*Mira는 생성과 검증이 처음부터 결합된 합성 기반 AI 모델을 목표로 단순 검증 레이어가 아니라, 검증이 내장된 생성 구조를 가지고 있습니다
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