Le allucinazioni dell'IA sono solo errori. Il bias modella ciò che vediamo, come viene inquadrato e cosa viene enfatizzato. È sottile, sistemico e impossibile da eliminare nei sistemi centralizzati. Questo è il problema che @Mira_Network sta risolvendo. La maggior parte dell'IA oggi è controllata da un piccolo gruppo di organizzazioni centralizzate, per lo più negli Stati Uniti e in Cina. Anche con buone intenzioni, le loro prospettive culturali e politiche definiscono come si comporta l'IA. Questo è incorporato nei dati di addestramento, nell'allineamento e nella moderazione dei risultati. La soluzione di Mira: Utilizzare incentivi cripto-economici per distribuire la verifica e rendere l'accountability dell'IA senza fiducia. Invece di fidarsi di un team per moderare i risultati, ci si affida a partecipanti diversi che mettono in gioco un valore reale per verificarli. Se manipolano, perdono. Se si allineano onestamente, vengono premiati. Questo crea risultati neutrali dalle forze di mercato, non dall'autorità. Il framework di Mira utilizza più modelli di IA con diverse prospettive. Quando concordano, il risultato riflette un ampio consenso. Quando non concordano, espone la divergenza culturale o ideologica, rendendo il bias visibile invece che nascosto. Questo approccio: - Riduce la polarizzazione - Porta alla luce le sfumature - Promuove la rappresentanza globale - Abilita sistemi autonomi che si auto-verificano - Rimuove la necessità di moderazione centralizzata L'obiettivo non è rendere l'IA priva di valori (questo non è realistico). È prevenire che un singolo insieme di valori domini l'informazione globale. Il design cripto-economico di Mira non è la soluzione finale oggi, ma è uno dei tentativi più credibili che abbiamo visto per costruire un'infrastruttura IA scalabile e imparziale.