AI Güven Katmanı: Yapay Zeka Önyargıları ve Halüsinasyonları Çözmek için Yeni Bir Çözüm
Son günlerde, Mira adında bir ağ genel test sürümü sektörde dikkat çekti. Bu projenin hedefi, yapay zeka sistemlerinde var olan önyargı ve "halüsinasyon" sorunlarını çözmek amacıyla bir yapay zeka güven katmanı inşa etmektir. Peki, yapay zekanın neden güvenilir olması gerekiyor? Mira bu zorluğun üstesinden nasıl geliyor?
AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, AI'nın "halüsinasyonlar" veya önyargılar barındırdığı gerçeği sıklıkla göz ardı edilir. AI'nın "halüsinasyonları" derken, kısacası, AI'nın bazen "uydurma" yaparak, yanlış bilgiler vermekte kendinden emin olmasıdır. Örneğin, aya neden pembe olduğunu sorduğunuzda, AI mantıklı görünen ama tamamen kurgusal bir açıklama sunabilir.
Bu fenomen, mevcut AI teknolojisi yollarıyla ilgilidir. Üretken AI, birleşiklik ve mantıklılık sağlamak için "en olası" içeriği tahmin ederek çalışır, ancak bu yöntem doğruluğunu doğrulamakta zordur. Ayrıca, eğitim verileri yanlışlar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir; bunlar da AI'nın çıktı kalitesini etkileyebilir. Başka bir deyişle, AI insan dil kalıplarını öğreniyor, gerçeklerin kendisini değil.
Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, AI'nın "hayal görmesine" neredeyse kaçınılmaz olarak yol açmaktadır. Genel bilgi veya eğlence içeriğinde bu tür bir sorun hemen ciddi sonuçlar doğurmayabilir, ancak tıp, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek derecede titizlik gerektiren alanlarda yanlış AI çıktıları önemli etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI'nın hayal görme ve önyargı sorunlarını çözmek, AI gelişim sürecinin en önemli konularından biri haline gelmiştir.
Mira projesi, bu sorunu çözmeye kendini adamıştır. AI'nin güven katmanını inşa ederek önyargıları ve yanılsamaları azaltmayı, AI'nin güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Mira'nın temel düşüncesi, birden fazla AI modelinin konsensüsünü kullanarak AI çıktısını doğrulamaktır. Bu doğrulama ağı, merkeziyetsiz bir konsensüs mekanizmasından yararlanarak, çoklu model iş birliği ile birlikte, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsama olasılığını azaltmaktadır.
Doğrulama mimarisi açısından, Mira protokolü karmaşık içerikleri bağımsız olarak doğrulanabilir beyanlara dönüştürmeyi destekler. Düğüm operatörleri bu beyanların doğrulanmasına katılırken, düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için sistem, kripto ekonomik teşvik/ceza mekanizması kullanır. Farklı AI modelleri ve dağınık düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.
Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizması olmak üzere üç ana aşamadan oluşur. Öncelikle, sistem müşterinin sunduğu aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır ve bu beyanlar doğrulama için düğümlere dağıtılır. Düğümler, beyanların geçerliliğini belirledikten sonra sonuçları toplar ve konsensüs sağlar, en sonunda sonuçları müşteriye geri gönderir. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar farklı düğümlere rastgele parçalar halinde dağıtılır, bu da doğrulama sürecinde bilgi sızıntısını önler.
Düğüm işletmecileri, doğrulayıcı modelini çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak gelir elde ederler. Bu gelir, özellikle kritik alanlarda AI'nin hata oranını düşürme konusunda müşterilere sağladıkları değerden gelmektedir. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için sistem, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümlere ceza verir ve düğüm işletmecilerinin doğrulamaya dürüst bir şekilde katılmalarını sağlamak için ekonomik mekanizmaların oyunu aracılığıyla bunu gerçekleştirir.
Genel olarak, Mira, AI güvenilirliğini artırmak için yeni bir çözüm önerisi sunmaktadır. Çoklu AI modelleri temelinde merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı oluşturarak, Mira, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik kazandırmayı, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmayı, yüksek doğruluk ve hassasiyet gereksinimlerini karşılamayı hedeflemektedir. Bu yenilik, AI uygulamalarının derinleşmesini teşvik etme potansiyeline sahip olup, güvenilir AI sistemlerinin inşasına zemin hazırlamaktadır.
Şu anda, Mira birçok tanınmış AI çerçevesi ile işbirliği kurmuştur. Kamu test ağının lansmanı ile kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktısını deneyimlemek için Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) üzerinden Mira puanları kazanma fırsatına sahip olacaklar. Bu, gelecekte AI güvenilirliğinin artırılması için pratik bir test platformu sunuyor.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
6
Share
Comment
0/400
EthSandwichHero
· 18h ago
Bana bir coin sandviçi kim kızartacak?
View OriginalReply0
CryptoPhoenix
· 18h ago
AI güveni sağlıyor, Bitcoin gerçek güvenin temeli.
View OriginalReply0
TheShibaWhisperer
· 18h ago
Kim dedi ki AI her zaman gerçeği söylemek zorunda?
View OriginalReply0
LayerHopper
· 18h ago
Artık AI sonunda daha uslu.
View OriginalReply0
TopEscapeArtist
· 18h ago
Haha, dipte gördün mü? Yine bir Güven Krizi. Tıpkı o dönemdeki k çizgisi gibi sahte.
View OriginalReply0
RektRecovery
· 18h ago
sadece başka bir güvenlik tiyatrosu katmanı... bunu açıkçası uzaktan görmüştüm
Mira projesi AI güven katmanını başlatarak doğrulanabilir bir yapay zeka ekosistemi oluşturuyor.
AI Güven Katmanı: Yapay Zeka Önyargıları ve Halüsinasyonları Çözmek için Yeni Bir Çözüm
Son günlerde, Mira adında bir ağ genel test sürümü sektörde dikkat çekti. Bu projenin hedefi, yapay zeka sistemlerinde var olan önyargı ve "halüsinasyon" sorunlarını çözmek amacıyla bir yapay zeka güven katmanı inşa etmektir. Peki, yapay zekanın neden güvenilir olması gerekiyor? Mira bu zorluğun üstesinden nasıl geliyor?
AI tartışılırken, insanlar genellikle onun güçlü yeteneklerine daha fazla odaklanır. Ancak, AI'nın "halüsinasyonlar" veya önyargılar barındırdığı gerçeği sıklıkla göz ardı edilir. AI'nın "halüsinasyonları" derken, kısacası, AI'nın bazen "uydurma" yaparak, yanlış bilgiler vermekte kendinden emin olmasıdır. Örneğin, aya neden pembe olduğunu sorduğunuzda, AI mantıklı görünen ama tamamen kurgusal bir açıklama sunabilir.
Bu fenomen, mevcut AI teknolojisi yollarıyla ilgilidir. Üretken AI, birleşiklik ve mantıklılık sağlamak için "en olası" içeriği tahmin ederek çalışır, ancak bu yöntem doğruluğunu doğrulamakta zordur. Ayrıca, eğitim verileri yanlışlar, önyargılar veya hatta kurgusal içerikler içerebilir; bunlar da AI'nın çıktı kalitesini etkileyebilir. Başka bir deyişle, AI insan dil kalıplarını öğreniyor, gerçeklerin kendisini değil.
Mevcut olasılık üretim mekanizması ve veri odaklı model, AI'nın "hayal görmesine" neredeyse kaçınılmaz olarak yol açmaktadır. Genel bilgi veya eğlence içeriğinde bu tür bir sorun hemen ciddi sonuçlar doğurmayabilir, ancak tıp, hukuk, havacılık, finans gibi yüksek derecede titizlik gerektiren alanlarda yanlış AI çıktıları önemli etkilere yol açabilir. Bu nedenle, AI'nın hayal görme ve önyargı sorunlarını çözmek, AI gelişim sürecinin en önemli konularından biri haline gelmiştir.
Mira projesi, bu sorunu çözmeye kendini adamıştır. AI'nin güven katmanını inşa ederek önyargıları ve yanılsamaları azaltmayı, AI'nin güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Mira'nın temel düşüncesi, birden fazla AI modelinin konsensüsünü kullanarak AI çıktısını doğrulamaktır. Bu doğrulama ağı, merkeziyetsiz bir konsensüs mekanizmasından yararlanarak, çoklu model iş birliği ile birlikte, toplu doğrulama modeli aracılığıyla önyargı ve yanılsama olasılığını azaltmaktadır.
Doğrulama mimarisi açısından, Mira protokolü karmaşık içerikleri bağımsız olarak doğrulanabilir beyanlara dönüştürmeyi destekler. Düğüm operatörleri bu beyanların doğrulanmasına katılırken, düğüm operatörlerinin dürüstlüğünü sağlamak için sistem, kripto ekonomik teşvik/ceza mekanizması kullanır. Farklı AI modelleri ve dağınık düğüm operatörleri, doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini sağlamak için birlikte çalışır.
Mira'nın ağ mimarisi, içerik dönüşümü, dağıtık doğrulama ve konsensüs mekanizması olmak üzere üç ana aşamadan oluşur. Öncelikle, sistem müşterinin sunduğu aday içeriği farklı doğrulanabilir beyanlara ayırır ve bu beyanlar doğrulama için düğümlere dağıtılır. Düğümler, beyanların geçerliliğini belirledikten sonra sonuçları toplar ve konsensüs sağlar, en sonunda sonuçları müşteriye geri gönderir. Müşteri gizliliğini korumak için, beyanlar farklı düğümlere rastgele parçalar halinde dağıtılır, bu da doğrulama sürecinde bilgi sızıntısını önler.
Düğüm işletmecileri, doğrulayıcı modelini çalıştırarak, beyanları işleyerek ve doğrulama sonuçlarını sunarak gelir elde ederler. Bu gelir, özellikle kritik alanlarda AI'nin hata oranını düşürme konusunda müşterilere sağladıkları değerden gelmektedir. Düğümlerin rastgele yanıt vermesini önlemek için sistem, sürekli olarak konsensustan sapma gösteren düğümlere ceza verir ve düğüm işletmecilerinin doğrulamaya dürüst bir şekilde katılmalarını sağlamak için ekonomik mekanizmaların oyunu aracılığıyla bunu gerçekleştirir.
Genel olarak, Mira, AI güvenilirliğini artırmak için yeni bir çözüm önerisi sunmaktadır. Çoklu AI modelleri temelinde merkeziyetsiz bir konsensüs doğrulama ağı oluşturarak, Mira, müşterilerin AI hizmetlerine daha yüksek bir güvenilirlik kazandırmayı, AI önyargılarını ve yanılsamalarını azaltmayı, yüksek doğruluk ve hassasiyet gereksinimlerini karşılamayı hedeflemektedir. Bu yenilik, AI uygulamalarının derinleşmesini teşvik etme potansiyeline sahip olup, güvenilir AI sistemlerinin inşasına zemin hazırlamaktadır.
Şu anda, Mira birçok tanınmış AI çerçevesi ile işbirliği kurmuştur. Kamu test ağının lansmanı ile kullanıcılar, doğrulanmış AI çıktısını deneyimlemek için Klok (Mira tabanlı bir LLM sohbet uygulaması) üzerinden Mira puanları kazanma fırsatına sahip olacaklar. Bu, gelecekte AI güvenilirliğinin artırılması için pratik bir test platformu sunuyor.