تتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة ليصبح واحدًا من أكثر التقنيات تأثيرًا في عصرنا. أنظمة الذكاء الاصطناعي مسؤولة الآن عن إنتاج رؤى يعتمد عليها الناس والمؤسسات كل يوم. ولكن هناك قضية كبيرة تظل تلقي بظلالها على نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي: "المسؤولية".
أغلب مزودي الذكاء الاصطناعي اليوم يعملون في بيئة يمكن لأنظمتهم أن تنتج مخرجات غير دقيقة، أو تتخيل حقائق، أو تقوم بعمل تنبؤات معيبة دون مواجهة عواقب واضحة. لهذا السبب @Mira - Trust Layer of AI Network يقدم نموذجًا جديدًا للمسؤولية الاقتصادية لمخرجات الذكاء الاصطناعي.
المشكلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية التي لدينا هي: "لا توجد آلية مستقلة تتحقق مما إذا كان ناتج النظام صحيحًا، حتى عند اكتشاف الأخطاء، فإن البنية الاقتصادية المحيطة بمنصات الذكاء الاصطناعي نادرًا ما تُلزم بمعاقبة النتائج غير الدقيقة". إن غياب العواقب هذا يخلق نظامًا تُشجَّع فيه الدقة ولكن لا تُفرض فيه، وهو بعيد عن المستوى القياسي المطلوب في عدة قطاعات مثل التمويل والصحة.
$MIRA من ناحية أخرى، يتعامل الشبكة مع هذا التحدي من خلال إدخال شبكة تحقق لامركزية مدعومة بحوافز اقتصادية. مع #Mira نموذج الشبكة، لا يقوم المشاركون/المستخدمون فقط بالتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي، بل يُكافأ المشاركون الذين يتحققون بشكل صحيح، بينما يمكن الطعن في المخرجات غير الدقيقة أو غير الموثوقة.
يضمن هذا النموذج أن يقدّم الذكاء الاصطناعي نتائج دقيقة فقط، إذ يعتمد ذلك على عدد كبير من العوامل التي ترتبط بهذه النتائج.