AI는 여전히 할루시네이션 문제로 인해 단일 모델 결과만으로는 신뢰가 어렵습니다.
Mira는 이 문제를 AI Consensus 기반으로 해결하며, 여러 모델의 다수결로 진위를 판별하는 구조를 구축하고 있습니다.
Mira의 구조
🟢 하나의 질문을 여러 AI 모델에게 동시에 전달
🟢 각 모델이 투표
🟢 Majority Vote로 정답 결정
🟢 노드가 Staking을 걸고 참여해 잘못된 합의를 유도하는 비용을 비경제적으로 만듦
🟢 이는 AI의 신뢰를 단일 모델이 아니라 집단 합의 + 경제적 인센티브로 확보하는 방식입니다.
문제점
🟢 이 과정에서 TB~PB 단위의 검증 데이터가 지속적으로 생성됩니다.
🟢 이를 빠르고 안전하게 저장할 인프라가 필요합니다.
Irys가 선택된 이유
🟢 Permanent Storage
검증 히스토리가 절대 삭제되지 않고 암호학적 무결성을 유지합니다.
🟢 Global Replication + Low Latency
실시간 합의 네트워크가 요구하는 빠른 조회 성능을 제공합니다.
🟢 At-Cost Storage 구조
대규모 데이터를 비용 폭발 없이 저장할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.
🟢 Irys는 Mira가 생성하는 대규모 신뢰 데이터를
장기적·지속적으로 활용 가능한 AI 신뢰 히스토리 레이어로 전환시키는 역할을 합니다.
핵심
🟢 Mira는 AI가 만들어낸 정보의 진실성을 Consensus로 검증하는 레이어
🟢 Irys는 그 검증 기록을 영구적·저비용·고속으로 저장하는 레이어
🟢 두 프로젝트의 결합은 AI 신뢰 인프라를 실제로 구현 가능한 형태로 완성시키는 구조입니다.