메사리에서 Mira에 대한 리포트를 출시했네요
하이라이트라고 한다면
Mira를 통해서 대형 언어모델들의 70% 정확도를 탈중앙화된 방식으로 95% 이상까지 끌어올릴 수 있다
이는 모델에 직접적인 영향을 주는게 아니라 Mira의 필터링 로직, 그리도 분산화된 개개인의 모델들을 통한 컨센서스로 가능한 부분이다
마지막으로 이러한 증명과 AI의 오정보를 거르는 과정이 누구나 참여가능한 시스템이라는 것이 핵심이다
✔️ Mira Network가 뭔데 이런걸 해?
- Mira Network는 AI 모델들의 결과값을 증명하고 이에 대한 안정성을 검증하는 하나의 보안 감사 역할을 하는 레이어
- 각각의 AI 결과값들을 Factual Claims로 나누고 이를 다양한 노드들이 검증하여 정보의 정확도를 올림
- 오정보가 발견될 경우 이는 네트워크에서 결과값 자체가 거부됨
- AI가 발전하면서 수 많은 결과값들이 나오는데 이 중에서 75%정도만이 정확도가 있고 틀린 오정보를 통한 피해사례가 계속 늘어나고 있음
- Mira의 핵심은 이를 막는 하나의 Audit (보안 감사) 레이어로 모든 AI 결과값들을 탈중앙화된 방식으로 검증하는 네트워크가 되는 것이 목표
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Mira 네트워크가 어떤 곳인지 모르시는 분들의 경우 이해하기 참 좋은 리포트가 아닌가 싶습니다.
개인적으로 AI 에이전트, AI 모듈 관련된 프로젝트들은 참 많은데 이렇게
아예 포커스 자체를 수 많은 AI 결과값들을 검증하는 일종의 블루체크를 만들어주는 네트워크라는 점은 참신하기도하고
비전자체는 AI 결과값들이 늘어나면 늘어날수록 필요할 수 밖에 없는 영역이라는 생각.
실제로 다양한 기업들이나 일상 생활에서 AI 결과값의 부정확성 혹은 틀린정보때문에
피해가 발생하는 사례들이 굉장히 많이 늘어나고 있는데 이를 노리면서 빌딩된 재미있는 프로젝트가 아닌가 싶음
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#MIRA #미라 #MiraNetwork