No boom atual da IA generativa, ainda lutamos para resolver um problema fundamental: a IA às vezes é um absurdo sério. Este fenómeno é conhecido na indústria como "alucinação". Mira, um protocolo descentralizado projetado para verificação de saída de IA, está tentando adicionar "credibilidade factual" à IA por meio de mecanismos de consenso multimodelo e auditoria criptográfica. Veja como o Mira funciona, por que é mais eficaz do que as práticas tradicionais e como está atualmente em aplicações do mundo real. Este artigo é baseado em um relatório de pesquisa publicado por Messari, o texto completo pode ser encontrado em: Understanding AI Verification: A Use Case for Mira
Protocolo de verificação de fatos descentralizados: o princípio básico de funcionamento do Mira
Mira não é um modelo de IA, mas sim uma camada de validação incorporada. Quando um modelo de IA gera uma resposta (por exemplo, respostas de chatbot, resumos, relatórios automatizados, etc.), Mira descompõe a saída em uma série de afirmações independentes. Essas afirmações são enviadas para sua rede de validação descentralizada, onde cada nó (ou seja, validadores) executa diferentes arquiteturas de modelos de IA para avaliar se essas afirmações são verdadeiras.
Cada nó fará um julgamento sobre a afirmação, dando uma avaliação de "correto", "incorreto" ou "incerto". No final, o sistema tomará uma decisão geral com base no consenso da maioria. Se a maioria dos modelos reconhecer uma determinada afirmação como verdadeira, essa afirmação será aprovada; caso contrário, será marcada, rejeitada ou emitida um aviso.
Este processo é totalmente transparente e auditável. Cada validação gera um certificado encriptado, indicando os modelos participantes, os resultados da votação, os timestamps, etc., para verificação por terceiros.
Por que a IA precisa de um sistema de verificação como o Mira?
Os modelos de IA generativa (como GPT, Claude) não são ferramentas determinísticas; eles preveem o próximo caractere com base em probabilidades e não possuem uma "percepção de fatos" embutida. Este design permite que escrevam poesia e contem piadas, mas também significa que: podem, de maneira séria, gerar informações falsas.
O mecanismo de validação proposto pela Mira visa resolver os quatro principais problemas centrais da IA atualmente:
Ilusão abundante: casos de AI fabricando políticas, inventando eventos históricos e citando fontes de maneira aleatória surgem sem parar.
Operação em caixa preta: os usuários não sabem de onde vêm as respostas da IA, não podendo rastrear.
Saída não consistente: para a mesma questão, a IA pode fornecer respostas diferentes.
Controle centralizado: Atualmente, a maioria dos modelos de IA é monopolizada por algumas poucas empresas, e os usuários não conseguem verificar sua lógica ou buscar uma segunda opinião.
Limitações dos métodos de verificação tradicionais
As soluções alternativas atuais, como a revisão humana (Human-in-the-loop), filtros baseados em regras e a autoavaliação de modelos, têm suas limitações:
A revisão manual é difícil de escalar, lenta e cara.
A filtragem baseada em regras está limitada a cenários pré-determinados e é impotente diante de erros criativos.
O desempenho da autoavaliação do modelo é fraco, e a IA frequentemente está excessivamente confiante em respostas erradas.
Embora o Ensemble centralizado possa realizar verificações cruzadas, carece de diversidade de modelos, tornando-se suscetível a "pontos cegos coletivos".
Mecanismo inovador da Mira: combinação de mecanismo de consenso e divisão de trabalho de IA
A inovação chave da Mira é a introdução do conceito de consenso de blockchain na verificação de IA. Cada saída de IA, após passar pela Mira, se tornará várias declarações factuais independentes, que serão "votadas" por vários modelos de IA. Somente quando uma proporção superior de modelos alcançar consenso é que o conteúdo será considerado confiável.
As vantagens do design central do Mira incluem:
Diversidade de modelos: modelos provenientes de diferentes arquiteturas e contextos de dados, reduzindo o viés coletivo.
Tolerância a erros: mesmo que alguns nós apresentem falhas, isso não afetará o resultado geral.
Transparência total da cadeia: registos de verificação na cadeia, disponíveis para auditoria.
Escalabilidade forte: mais de 3 bilhões de tokens podem ser verificados diariamente (equivalente a centenas de milhares de trechos de texto).
Sem intervenção humana: realizado automaticamente, sem necessidade de verificação manual.
Descentralização da infraestrutura: quem fornece os nós e recursos de computação?
Os nós de validação da Mira são fornecidos por contribuidores de computação descentralizados em todo o mundo. Esses contribuidores são chamados de Node Delegators ( delegadores de nó ), que não operam diretamente os nós, mas alugam recursos de computação de GPU para operadores de nós certificados. Esse modelo de "computação como serviço" expande significativamente a escala que a Mira pode processar.
Os principais fornecedores de nós de colaboração incluem:
Io.Net: fornece uma rede de computação GPU com a arquitetura DePIN.
Aethir: Focado em GPU em nuvem descentralizada para AI e jogos.
Hyperbolic, Exabits, Spheron: várias plataformas de computação em blockchain, que também fornecem infraestrutura para os nós da Mira.
Os participantes do nó devem passar por um procedimento de verificação de vídeo KYC para garantir a unicidade e segurança da rede.
Mira validação permite que a precisão da IA suba para 96%
De acordo com os dados da equipe Mira no relatório da Messari, a taxa de precisão factual dos grandes modelos de linguagem aumentou de 70% para 96% após passar pelo seu nível de validação. Em cenários práticos como educação, finanças e atendimento ao cliente, a frequência de conteúdo ilusório diminuiu em 90%. O mais importante é que essas melhorias foram alcançadas sem a necessidade de re-treinar o modelo de IA, apenas por meio da "filtragem".
Atualmente, a Mira foi integrada em várias plataformas de aplicação, incluindo:
Ferramenta educacional
Produto de análise financeira
chatbot de IA
Serviço de API Gerar Verificado de Terceiros
Todo o ecossistema Mira abrange mais de 4,5 milhões de usuários, com mais de 500 mil usuários ativos diariamente. Embora a maioria das pessoas não tenha contato direto com a Mira, as suas respostas de IA já passaram silenciosamente pelo mecanismo de verificação por trás delas.
Mira cria uma camada de base confiável para IA
À medida que a indústria de IA busca cada vez mais escala e eficiência, a Mira oferece uma nova direção: em vez de depender de uma única IA para decidir a resposta, utiliza um conjunto de modelos independentes que "votam para determinar a verdade". Esta estrutura não só torna os resultados mais confiáveis, como também estabelece um "mecanismo de confiança verificável" e possui alta escalabilidade.
Com a expansão da base de usuários e a crescente popularidade da auditoria de terceiros, a Mira tem potencial para se tornar uma infraestrutura indispensável no ecossistema de IA. Para qualquer desenvolvedor ou empresa que deseja que sua IA tenha um desempenho sólido em aplicações do mundo real, a "camada de validação descentralizada" representada pela Mira pode ser uma das peças-chave.
Este artigo Messari analisa: Como o protocolo Mira pode tornar a IA mais honesta através do mecanismo de consenso descentralizado? Apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.
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Análise especializada da Messari: Como o protocolo Mira permite que a IA seja mais honesta através do mecanismo de consenso descentralizado?
No boom atual da IA generativa, ainda lutamos para resolver um problema fundamental: a IA às vezes é um absurdo sério. Este fenómeno é conhecido na indústria como "alucinação". Mira, um protocolo descentralizado projetado para verificação de saída de IA, está tentando adicionar "credibilidade factual" à IA por meio de mecanismos de consenso multimodelo e auditoria criptográfica. Veja como o Mira funciona, por que é mais eficaz do que as práticas tradicionais e como está atualmente em aplicações do mundo real. Este artigo é baseado em um relatório de pesquisa publicado por Messari, o texto completo pode ser encontrado em: Understanding AI Verification: A Use Case for Mira
Protocolo de verificação de fatos descentralizados: o princípio básico de funcionamento do Mira
Mira não é um modelo de IA, mas sim uma camada de validação incorporada. Quando um modelo de IA gera uma resposta (por exemplo, respostas de chatbot, resumos, relatórios automatizados, etc.), Mira descompõe a saída em uma série de afirmações independentes. Essas afirmações são enviadas para sua rede de validação descentralizada, onde cada nó (ou seja, validadores) executa diferentes arquiteturas de modelos de IA para avaliar se essas afirmações são verdadeiras.
Cada nó fará um julgamento sobre a afirmação, dando uma avaliação de "correto", "incorreto" ou "incerto". No final, o sistema tomará uma decisão geral com base no consenso da maioria. Se a maioria dos modelos reconhecer uma determinada afirmação como verdadeira, essa afirmação será aprovada; caso contrário, será marcada, rejeitada ou emitida um aviso.
Este processo é totalmente transparente e auditável. Cada validação gera um certificado encriptado, indicando os modelos participantes, os resultados da votação, os timestamps, etc., para verificação por terceiros.
Por que a IA precisa de um sistema de verificação como o Mira?
Os modelos de IA generativa (como GPT, Claude) não são ferramentas determinísticas; eles preveem o próximo caractere com base em probabilidades e não possuem uma "percepção de fatos" embutida. Este design permite que escrevam poesia e contem piadas, mas também significa que: podem, de maneira séria, gerar informações falsas.
O mecanismo de validação proposto pela Mira visa resolver os quatro principais problemas centrais da IA atualmente:
Ilusão abundante: casos de AI fabricando políticas, inventando eventos históricos e citando fontes de maneira aleatória surgem sem parar.
Operação em caixa preta: os usuários não sabem de onde vêm as respostas da IA, não podendo rastrear.
Saída não consistente: para a mesma questão, a IA pode fornecer respostas diferentes.
Controle centralizado: Atualmente, a maioria dos modelos de IA é monopolizada por algumas poucas empresas, e os usuários não conseguem verificar sua lógica ou buscar uma segunda opinião.
Limitações dos métodos de verificação tradicionais
As soluções alternativas atuais, como a revisão humana (Human-in-the-loop), filtros baseados em regras e a autoavaliação de modelos, têm suas limitações:
A revisão manual é difícil de escalar, lenta e cara.
A filtragem baseada em regras está limitada a cenários pré-determinados e é impotente diante de erros criativos.
O desempenho da autoavaliação do modelo é fraco, e a IA frequentemente está excessivamente confiante em respostas erradas.
Embora o Ensemble centralizado possa realizar verificações cruzadas, carece de diversidade de modelos, tornando-se suscetível a "pontos cegos coletivos".
Mecanismo inovador da Mira: combinação de mecanismo de consenso e divisão de trabalho de IA
A inovação chave da Mira é a introdução do conceito de consenso de blockchain na verificação de IA. Cada saída de IA, após passar pela Mira, se tornará várias declarações factuais independentes, que serão "votadas" por vários modelos de IA. Somente quando uma proporção superior de modelos alcançar consenso é que o conteúdo será considerado confiável.
As vantagens do design central do Mira incluem:
Diversidade de modelos: modelos provenientes de diferentes arquiteturas e contextos de dados, reduzindo o viés coletivo.
Tolerância a erros: mesmo que alguns nós apresentem falhas, isso não afetará o resultado geral.
Transparência total da cadeia: registos de verificação na cadeia, disponíveis para auditoria.
Escalabilidade forte: mais de 3 bilhões de tokens podem ser verificados diariamente (equivalente a centenas de milhares de trechos de texto).
Sem intervenção humana: realizado automaticamente, sem necessidade de verificação manual.
Descentralização da infraestrutura: quem fornece os nós e recursos de computação?
Os nós de validação da Mira são fornecidos por contribuidores de computação descentralizados em todo o mundo. Esses contribuidores são chamados de Node Delegators ( delegadores de nó ), que não operam diretamente os nós, mas alugam recursos de computação de GPU para operadores de nós certificados. Esse modelo de "computação como serviço" expande significativamente a escala que a Mira pode processar.
Os principais fornecedores de nós de colaboração incluem:
Io.Net: fornece uma rede de computação GPU com a arquitetura DePIN.
Aethir: Focado em GPU em nuvem descentralizada para AI e jogos.
Hyperbolic, Exabits, Spheron: várias plataformas de computação em blockchain, que também fornecem infraestrutura para os nós da Mira.
Os participantes do nó devem passar por um procedimento de verificação de vídeo KYC para garantir a unicidade e segurança da rede.
Mira validação permite que a precisão da IA suba para 96%
De acordo com os dados da equipe Mira no relatório da Messari, a taxa de precisão factual dos grandes modelos de linguagem aumentou de 70% para 96% após passar pelo seu nível de validação. Em cenários práticos como educação, finanças e atendimento ao cliente, a frequência de conteúdo ilusório diminuiu em 90%. O mais importante é que essas melhorias foram alcançadas sem a necessidade de re-treinar o modelo de IA, apenas por meio da "filtragem".
Atualmente, a Mira foi integrada em várias plataformas de aplicação, incluindo:
Ferramenta educacional
Produto de análise financeira
chatbot de IA
Serviço de API Gerar Verificado de Terceiros
Todo o ecossistema Mira abrange mais de 4,5 milhões de usuários, com mais de 500 mil usuários ativos diariamente. Embora a maioria das pessoas não tenha contato direto com a Mira, as suas respostas de IA já passaram silenciosamente pelo mecanismo de verificação por trás delas.
Mira cria uma camada de base confiável para IA
À medida que a indústria de IA busca cada vez mais escala e eficiência, a Mira oferece uma nova direção: em vez de depender de uma única IA para decidir a resposta, utiliza um conjunto de modelos independentes que "votam para determinar a verdade". Esta estrutura não só torna os resultados mais confiáveis, como também estabelece um "mecanismo de confiança verificável" e possui alta escalabilidade.
Com a expansão da base de usuários e a crescente popularidade da auditoria de terceiros, a Mira tem potencial para se tornar uma infraestrutura indispensável no ecossistema de IA. Para qualquer desenvolvedor ou empresa que deseja que sua IA tenha um desempenho sólido em aplicações do mundo real, a "camada de validação descentralizada" representada pela Mira pode ser uma das peças-chave.
Este artigo Messari analisa: Como o protocolo Mira pode tornar a IA mais honesta através do mecanismo de consenso descentralizado? Apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.